Arduino简单FOC平衡器 退出基于万向节BLDC电机和Simple FOC库的Arduino两轮平衡机器人。 平衡机器人的设计总是有些棘手，为了使机器人达到平衡，我们需要设计和调整机械结构和控制算法，同时选择最佳的电动机，传感器和微控制器。 因此，即使BLDC电机是平衡机器人的理想选择，其控制的复杂性也使它们不受欢迎。 因此，该机器人试图创建一个基于BLDC电机的简单模块化模块化平衡机器人，该机器人可以轻松地适用于不同的电机+传感器+ MCU +驱动器组合，并显示万向节BLDC电机的功率和强大的动力 :grinning_face_with_smiling_eyes: 自述结构 机械零件 3D打印零件 该平衡器项目包含5个3d打印部件。 您可以在CAD > STL目录中找到它们。 他们是： 中心框架（ FOC_balancer.stl ） 填充： 30% 层高： >0.15mm 车轮（ wheel.stl ） 填充： 30% 层高：

2002年到2019年全国各省基尼系数，包括整体和分城乡基尼系数，对于收入不平衡的研究有帮助

基于STM32的平衡车，里面有六个不同版本的程序，包括OLED的驱动，编码电机的测试代码，MPU6050的测试代码，蓝牙的测试代码，注释齐全

STM32F103C8作为主控，MPU6050为姿态角传感器，进行姿态解算，控制直流电机，从而使小车平衡站立

细节增强的matlab代码水下图像增强 该项目由Jonathan Nguyen和Bruno Bombassaro创建，用于UCLA的ECE 113D设计顶峰课程。 该项目的目标是在运行C的平台上实现该算法。特别是，我们在意法半导体NUCLEO-H745ZI板上测试了该实现。 按照目前的情况，H7板的RAM限制阻止了我们的程序在其上运行。 因此，今后，算法实现仍将用C编写，但不再特定于H7板。 使代码与运行C的嵌入式平台兼容的唯一附加功能是实现特定的文件IO功能（这些是H7上的USB_HOST功能）。 算法 该算法由Ancuti等。 al。 是为了修正水下拍摄的常见缺陷而创建的。 例如，光在水下传播越深，低频光分量衰减的程度就越大。 对于水下图像，这意味着红色通道比在水面上拍摄的照片更柔和。 另外，水中存在的颗粒物会引起类似雾霾的效果，使边缘模糊并使图像细节模糊。 为了解决这个问题，该算法执行以下步骤。 白平衡 伽玛校正（1） 在（1）上图像锐化 计算（2）和（3）的拉普拉斯权重图 计算（2）和（3）的显着性权重图 计算（2）和（3）的饱和权重图 合并权重图 利用融合技术的权重图重建图像

针对现有二进制测量矩阵重构性能和硬件实现的负相关性，提出了一种新型压缩感知二进制测量矩阵——伪随机块对角矩阵（PRBD）。PRBD矩阵使用平衡正交Gold序列、块对角矩阵和降采样矩阵，通过结构化的方法构造，不仅保留了确定性矩阵易于硬件实现和计算复杂度低的优点，而且有利于贪婪追踪算法进行图像重构。实验结果表明，PRBD测量矩阵具有良好的重构性能，在峰值信噪比（PSNR）的指标上比常用的二进制测量矩阵提高0.5 dB以上。特别地，PRBD测量矩阵可采用图像分块重构的方法，在保证重构性能良好的情况下，图像重构需要的时间较短。

生态系统和生态平衡ppt.ZIP

基于群体平衡理论和CFD数值计算方法,考虑不同尺寸气泡及气泡间聚并与破碎,建立了气液两相流的CFD-PBM耦合模型。应用该模型和Fluent软件对某铝厂的KYFⅡ-40型机械搅拌充气式浮选机内的矿浆-气泡两相流进行数值模拟,获得了其两相流场、气含率和气泡尺寸分布等信息。模拟结果表明,在生产工艺条件下,浮选机内的流体在转子带动下形成上下两个循环流场;气含率保持在0.1左右,壁面附近及循环流场的中心处气含率偏高,并沿气液混合区向气液分离区减少;气液混合区的气泡变化以破碎为主,气泡较小,分离区的气泡变化以聚并为主,且气泡尺寸逐渐增大;气泡尺寸总体上呈多峰分布,其主峰对应的气泡直径位于3~4mm之间,有利于提高浮选生产效率。

本文设计了一种基于视觉导航的两轮自平衡小车系统，并实现了小车的直立行走，自主寻迹和定位三大功能。包括原理，硬件设计，软件设计，系统的调试及部分C语言源代码。系统采用飞思卡尔十六位微处理器MC9S12XS128作为核心控制单元，通过增加各种传感器，设计稳压模块、最小系统模块、双轮测速模块、倾角测量模块、电机驱动模块和人机交互模块并编写相应程序以完成平衡控制，速度控制，转向控制和实时定位四大任务。

PID算法+直流单机与TB6612，.编码器使用教程与测速原理，4.平衡小车直立控制原理5.平衡小车速度控制原理与串级PID6.平衡小车倾角测量 8.步进电机原理，9.步进电机平衡小车入门