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在本项目中，我们探讨了如何使用一系列先进的嵌入式开发工具和技术，为STM32F103C8微控制器实现一个LCD12864显示模块的应用设计，并通过Proteus进行仿真验证。STM32F103C8是意法半导体（STMicroelectronics）的ARM Cortex-M3内核微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统设计。LCD12864是一种常见的图形点阵液晶显示器，常用于设备控制界面。 FreeRTOS是一个实时操作系统（RTOS），适用于资源有限的微控制器。它提供了任务调度、信号量、互斥锁等多任务处理功能，帮助开发者高效地管理嵌入式系统的并发执行。在这个项目中，FreeRTOS作为核心调度器，使得STM32F103C8可以同时处理多个任务，如显示更新、用户交互响应等。 STM32CubeMX是意法半导体推出的配置和代码生成工具，用于简化STM32微控制器的初始化过程。通过它，我们可以快速配置微控制器的时钟、GPIO、中断等参数，并自动生成初始化代码，大大减少了手动编写这些基础设置的时间和错误风险。在这个项目中，STM32CubeMX被用来配置STM32F103C8的硬件接口，以驱动LCD12864。 HAL库是STM32的硬件抽象层库，它提供了一套统一的API，使得开发者可以与不同系列的STM32芯片进行交互，而无需关心底层硬件细节。HAL库的优点在于其易用性和可移植性，使得代码更易于理解和维护。在LCD12864应用设计中，HAL库的GPIO和I2C驱动模块被用来连接和通信。 LCD12864的应用设计通常包括初始化序列、数据显示、光标控制等功能。初始化序列包括设置LCD的工作模式、时序参数等。在显示数据部分，开发者需要理解如何将数据有效传送到LCD并显示，这可能涉及字模生成、点画线操作等。光标控制则涉及如何指示用户当前的输入位置。 Proteus是一款强大的电子电路仿真软件，它可以模拟硬件电路的行为，并且支持微控制器代码的仿真。在本项目中，使用Proteus进行STM32F103C8与LCD12864的联合仿真，可以验证硬件设计的正确性以及软件控制逻辑的有效性，而无需实际硬件环境。 文件"STM32F103C8.hex"是编译后STM32F103C8的固件文件，包含了所有程序代码和配置信息。"LCD12864 application.pdsprj"和"LCD12864 application.pdsprj.DESKTOP-P8D5O2F.Win100.workspace"则是Proteus项目的工程文件，包含了电路设计、元器件库选择以及项目配置等信息。 这个项目涵盖了嵌入式系统设计的关键环节，包括RTOS的使用、微控制器的配置与编程、显示设备的驱动以及电路仿真实验，为学习者提供了一个综合的实践平台，有助于提升其在STM32平台上的开发技能。

"基于MATLAB的随动控制系统的仿真" 本文档是关于基于MATLAB的随动控制系统的仿真，主要应用于汽车、机械或制造领域的工程材料。以下是本文档的详细知识点总结： 一、系统介绍 随动控制系统是指使用随机信号来控制系统的状态，以达到预期的目标。MATLAB是常用的仿真工具，可以用来模拟和分析随动控制系统的行为。 二、物理模型图 物理模型图是指描述系统的物理结构和关系的图表。在随动控制系统中，物理模型图可以用来描述系统的输入、输出和中间状态。 三、系统分析 系统分析是指对系统的行为和性能进行分析和评估。在随动控制系统中，系统分析可以用来评估系统的稳定性和 robustness。 四、模拟实验 模拟实验是指使用仿真工具来模拟系统的行为，以便评估系统的性能。在随动控制系统中，模拟实验可以用来评估系统的稳定性和响应速度。 五、功率放大器 功率放大器是指将输入信号放大到足够大，以驱动系统的执行机构。在随动控制系统中，功率放大器可以用来提高系统的输出功率。 六、两相伺服电动机 两相伺服电动机是指使用两相交流电来驱动电动机的旋转。这种电动机可以提供高精度和高响应速度的控制。 七、直流测速电动机 直流测速电动机是指使用直流电来驱动电动机的旋转。这种电动机可以提供高精度和高响应速度的控制。 八、减速器 减速器是指将高速旋转减速到低速旋转，以提高系统的稳定性。在随动控制系统中，减速器可以用来降低系统的振荡频率。 九、系统稳定性分析 系统稳定性分析是指对系统的稳定性进行分析和评估。在随动控制系统中，系统稳定性分析可以用来评估系统的稳定性和robustness。 本文档提供了基于MATLAB的随动控制系统的仿真，涵盖了系统介绍、物理模型图、系统分析、模拟实验、功率放大器、两相伺服电动机、直流测速电动机、减速器和系统稳定性分析等知识点，为读者提供了一个完整的随动控制系统仿真指南。

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BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机 基于stm32F1的有传感器和无传感驱动 直流无刷电机有传感器和无传感驱动程序， 无传感的实现是基于反电动势过零点实现的，有传感是霍尔实现。 永磁同步电机有感无感程序，有感为霍尔FOC和编码器方式， 无感为换滑模观测器方式。 有原理图和文档 可供学习参考 程序有详细注释。

在本项目中，我们将深入探讨如何使用OpenCV库在Python环境下进行人脸识别。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像处理和计算机视觉工具，广泛应用于各种领域，包括人脸识别。在这个项目中，我们将涵盖以下几个关键知识点： 1. **基础人脸检测**： - Haar级联分类器：OpenCV中用于人脸检测的默认方法是基于Haar特征的级联分类器，这是一种机器学习算法，通过训练大量正面和非正面人脸样本来识别人脸。 - XML文件：级联分类器的参数存储在XML文件中，如`haarcascade_frontalface_default.xml`，它包含了一系列特征级联规则。 - `cv2.CascadeClassifier()`函数：使用该函数加载级联分类器，并在图像上检测人脸。 2. **动态人脸识别**： - 实时视频流处理：利用`cv2.VideoCapture()`函数获取摄像头视频流，然后逐帧处理以实现动态人脸识别。 - 帧处理：每帧图像经过灰度化、缩放等预处理步骤，然后应用级联分类器进行人脸检测。 - 人脸框标记：检测到的人脸位置用矩形框标出，通常使用`cv2.rectangle()`函数实现。 3. **人脸对齐与特征提取**： - 人脸对齐：为了进行更高级的操作，如人脸识别或表情分析，可能需要将人脸对齐到标准位置，这通常涉及旋转和平移操作。 - 特征提取：如使用Local Binary Patterns (LBP) 或 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 算法提取人脸特征，为后续的识别阶段提供数据。 4. **人脸识别**： - 人脸验证与识别的区别：人脸验证是判断两张人脸是否属于同一人，而人脸识别是识别出某张人脸属于哪个人。 - 人脸识别算法：可以使用Eigenfaces、Fisherfaces或最近邻算法等。这些算法将人脸特征向量与预先构建的模型进行比较，以识别身份。 - OpenCV的`cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()`、`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()`或`cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()`函数用于创建相应的识别器模型。 5. **人脸勾画**： - 局部特征：通过检测眼睛、鼻子和嘴巴等局部特征，可以进一步增强人脸的表现力。OpenCV提供了`cv2.findContours()`和`cv2.drawContours()`函数来检测和绘制这些特征。 - 人脸属性检测：除了基本的人脸框，还可以检测眼神、笑容、性别等属性，这需要更复杂的模型，如深度学习模型Dlib或MTCNN。 6. **深度学习方法**： - 近年来，基于深度学习的人脸识别模型如VGGFace、FaceNet和ArcFace等，已经取得了显著的性能提升。这些模型通常需要大量的标注数据进行训练，并且可以实现更复杂的身份识别任务。 7. **项目实现**： - 代码结构：项目通常包含预处理模块、人脸检测模块、特征提取模块（如果适用）、识别模块以及可视化模块。 - 数据集：可能需要准备一个包含多个人的面部图像的数据集，用于训练和测试识别模型。 - 结果展示：最终结果可以通过显示带有识别信息的图像或输出识别结果到控制台来呈现。 通过本项目，你可以掌握OpenCV在Python中的基本用法，理解人脸识别的工作流程，并了解如何结合深度学习技术进行更高级的应用。实践中遇到的问题和解决策略也将加深你对计算机视觉的理解。

基于EfficientViT（Efficient Vision Transformer）优化yolov8的实现，这是一种改进的视觉变换器网络，专为图像识别和处理任务设计。EfficientViT通过采用创新的网络结构和注意力机制，实现了高效的图像特征提取和表示。 提供了EfficientViT的完整PyTorch实现代码。 对每个关键部分进行了详细的解释和中文注释，包括卷积层、注意力机制、残差连接等。 融合实现详解: 提供了YOLOv8-EfficientViT融合模型的完整PyTorch实现代码。 对代码中每个关键模块（如EfficientViT的注意力机制在YOLOv8中的应用）进行详细注释和解释。 结构优化分析: 实现如何通过EfficientViT优化YOLOv8的网络结构，特别是在特征提取和注意力机制方面。 讨论这种融合如何提升模型对复杂场景的识别能力和整体性能。 模型配置与调整: 介绍如何根据不同的目标检测需求调整YOLOv8-EfficientViT的配置。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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PyTorch视频压缩 PyTorch实施和视频压缩基准 更新 2020.08.02：HEVC，UVG，MCL-JCV，VTL数据集的上载基准。 2020.08.01：上载PyTorch实施 基准 HEVC A类数据集 HEVC B类数据集 HEVC C类数据集 HEVC D类数据集 HEVC E类数据集 UVG数据集 MCL-JCV数据集 VTL数据集 接触 如果您想添加论文结果或有任何疑问，请提出问题或联系： Zhihao Hu: huzhihao@buaa.edu.cn