指针式仪表倾斜校正opencv算法python代码及仪表图像（包含倾斜的和模板图像） opencv 里面的sift算法，如果想改成SURF算法直将“SIFT_create”修改成“SURF_create”即可 #SURF_create受专利保护，直接运行报错，SIFT_create可以直接跑 下面提供了两种使用SURF_create的方法 1. 卸载已有安装opencv-python： pip uninstall opencv-python 2. 安装opencv-contrib-python 3.2版本以下： pip install opencv-contrib-python==3.4.2 也可以不降低版本号，进行编译，详细流程见链接 https://blog.csdn.net/m0_50736744/article/details/129351648

永磁同步直线电机三闭环控制simulink仿真模型，该模型的PMLSM的数学模型根据公式搭建，三闭环PID参数根据整定公式计算，仿真效果好。模型对应说明博客地址： 永磁同步直线电机（PMLSM）控制与仿真3-永磁同步直线电机数学三环控制整定： https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/139707722 永磁同步直线电机（PMLSM）控制与仿真4-永磁同步直线电机数学三环闭环控制仿真： https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/139707801

RabbitMQ教程，内含代码，从安装到基础知识到最终实现都有详细指导。 实现方式：1.Java基础实现，2.整合springboot。

本系统以TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 为控制核心，基于正弦脉冲宽度 调制（SPWM），设计制作了单相正弦波逆变电源，实现了输入15V 直流电压， 输出有效值为10V、额定功率为10W 的正弦交流电压，交流频率在20Hz 至100Hz 内能以1Hz 为步进值进行调整。系统使用TM4C123GH6PM 单片机/FPGA 产生 SPWM 波控制全桥电路，桥路输出信号经LC 滤波电路后得到失真度小于0.5% 的正弦波；系统采用PID 控制算法使输出交流电压负载调整率低于1%；通过合 理选用MOSFET 等措施使系统效率达到89%；采用互感器和AD 采样芯片获得 输出电流与输出电压，通过FPGA 控制继电器实现输出过流保护和自恢复功能。 系统可通过键盘步进控制和蓝牙控制两种方式设置交流频率，通过LCD 屏幕和 蓝牙接收设备实时显示系统工作参数，人机交互良好。经测试，系统除输出效率 外达到题目的全部指标要求。

基于六自由度机械臂人工势场法避障代码仿真，可以与RRT算法结合使用，包含正逆解分析

基于51单片机的红外遥控多功能风扇（含keil5工程和proteus8.9仿真工程） 含红外线发射程序和红外线接收程序，仿真中使用两个51单片机，一个用于红外线发射（模拟遥控器），一个用于红外线接收并执行对应操作，风扇有定时，模式，调速三个功能，定时范围是1-8小时。模式有3种：自然风，睡眠风，正常风。调速有3种速度模式：低速，中速和高速。用L298N控制电机的转速，并用示波器显示L298N的ENA引脚的波形，观察波形就可以知道电机的转速情况。

完成功能 ①设计一个24秒倒计时电路，数码管显示具体数值 ②要求定时电路递减计时，每隔一秒钟，定时电路减1。 ③当计时电路递减计时到零(即定时时间到)时，显示器上显示00，同时发出声光报警信号。 ④设置操作开关控制计时器的启动、暂停和复位功能。

在STM32F407单片机上实现Modbus RTU协议的主机程序，你需要遵循Modbus RTU的通信规范，并使用STM32的硬件资源来编写代码。以下是一个基本的步骤和代码示例，用于在STM32F407上实现Modbus RTU主机功能。 1. 硬件准备 STM32F407开发板 RS485通信模块（通常包括RS485收发器和终端电阻） 连接线 2. 软件环境 STM32CubeIDE 或 Keil uVision STM32CubeF4固件库 3. 配置USART和GPIO 首先，你需要配置USART用于串行通信，并配置GPIO用于控制RS485收发器的方向（发送或接收）。

主要内容：线性调频信号的生成、雷达回波的模拟、脉冲压缩 % Author:huasir 2023.9.21 @Beijing % Input : % * bandWidth: 信号带宽 ，参考值：2.0e6 表示2MHz % * pulseDuration：脉冲持续时间，参考值：40.0e-6 表示40ms % * PRTDuration：脉冲重复周期，参考值：240ms % * samplingFrequency：采样频率，参考值：2倍的信号带宽 % * signalPower：信号能量，参考值：1 % * targetDistece：目标距离，最大无模糊距离由脉冲重复周期决定。计算公式：1/2*PRTDuration*光速 % * plotEnableHigh： 绘图控制符，1：打开绘图，0：关闭绘图 % Output : % * LFMPulse：线性调频信号 % * targetEchoPRT： 目标反射回波 % * matchedFilterCoeff： 匹配滤波器系数 % * pulseNumber：当前采样率下线性

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。