三菱PLC FX3U-48MRT控制器资料大全：STM32主控芯片、多通讯接口与光耦隔离输出输入等功能介绍,三菱PLC FX3U-48MRT 源码，原理图，PCBFX3U PLC控制器资料 尺寸： 主控芯片：STM32F103VET6 电源:DC24V 功能： 1、1路RS232、1路RS485。 2、24路独立输出，PC817光耦隔离，继电器输出；24路独立输入，PC817光耦隔离,独立TTL输入。 预留端口。 3、4个指示灯：电源、模式、运行、故障 4、2路模拟量输入ADC、2路模拟量输出ADC 资料包含：原理图（AD版本）、PCB（AD版本）、BOM表，程序源码 ,核心关键词：三菱PLC; FX3U-48MRT; 源码; 原理图; PCB; STM32F103VET6; DC24V电源; RS232; RS485; 独立输出与输入; 预留端口; 指示灯; 模拟量输入/输出ADC; 尺寸; BOM表。,三菱PLC FX3U-48MRT PLC控制器解析与程序源码完整版：原理、硬件及BOM全览

ARCGIS是一款强大的地理信息系统（GIS）软件，用于处理、分析和展示地理数据。在1ARCGIS中，用户界面是其核心组成部分，因为它决定了用户如何与软件进行交互。本篇将详细介绍ARCGIS工具条、启动窗口以及主界面的构成。 当我们启动ARCGIS时，会看到一个启动窗口。这个窗口通常提供了几个关键选项，如“打开项目”、“新建项目”、“最近打开的项目”等，使得用户能够快速进入工作流程。启动窗口的设计旨在提高效率，让经常使用的任务变得触手可及。 进入主界面，我们看到的是ARCGIS的工作环境，它主要由以下几个部分组成： 1. **菜单栏**：位于顶部，包含了所有可用的命令和功能，如“文件”、“编辑”、“查看”、“插入”、“分析”、“工具”、“窗口”和“帮助”。用户可以通过菜单栏访问高级功能和设置。 2. **工具条**：这是ARCGIS的一大特色，显示在主界面的不同位置。工具条上集成了常用的操作按钮，如绘图工具、选择工具、测量工具等。用户可以根据需要自定义工具条，添加或移除工具，以适应不同的工作需求。 3. **工作空间**：这是用户进行地图制作和数据分析的主要区域。在这里，你可以加载图层、调整图层顺序、设置符号系统、进行地理处理等操作。 4. **属性面板**：显示当前选中对象的详细信息，可以修改其属性和设置。例如，当选择一个图层时，属性面板会展示该图层的元数据、符号、标签等信息。 5. **目录窗口**：展示了所有已加载的数据源，包括地图图层、栅格数据、矢量数据等。用户可以在这里浏览、搜索和管理数据。 6. **状态栏**：位于主界面底部，提供有关当前操作的状态信息，如坐标显示、比例尺、图层透明度滑块等。 7. **布局视图和数据视图**：ARCGIS提供了两种视图模式。布局视图用于设计地图布局，包括图例、标题、比例尺等元素；数据视图则专注于地图内容的显示和分析。 8. **地理处理工具**：ARCGIS的强大之处在于其丰富的地理处理功能，包括数据转换、空间分析、模型构建等。这些工具可通过工具箱访问，允许用户进行复杂的地理计算和空间建模。 了解并熟悉ARCGIS的启动窗口和主界面结构，对于高效使用软件至关重要。通过定制个人工作环境，用户可以优化工作流程，提升工作效率，从而更好地利用ARCGIS解决各种地理信息问题。在实际操作中，不断探索和实践，掌握这些界面元素的用法，将有助于你成为GIS领域的专家。

串口读取JY61p（主控是STM32F407VET6）

YOLOv11（You Only Look Once version 11），作为计算机视觉领域的重要算法，专注于目标检测任务，通过单次网络前向传播来实现对图像中不同对象的定位和分类。YOLOv11是由一个活跃的开源社区和一群专业研究人员共同维护和改进的，旨在提供一个快速、准确且易于实现的解决方案，适用于各种应用，如自动驾驶、安防监控、工业检测等。 YOLOv11算法的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，即直接从图像像素到边界框坐标和类别的预测。这种端到端的方法使得YOLOv11能够实现实时检测，并且具有相对较高的准确性。YOLOv11在处理速度和准确率之间取得了一个良好的平衡，使其在许多实时应用中成为首选。 在YOLOv11中，整个图像被划分成一个个格子，每个格子负责预测边界框以及对应的类别概率。这种网格结构的设计有助于算法捕获图像中的细微特征，并且通过这种方式，YOLOv11能够处理目标的不同大小和尺度。此外，YOLOv11算法在损失函数的设计上也进行了优化，使其能够更好地训练网络，以适应不同的任务需求。 随着深度学习技术的不断进步，YOLOv11作为算法的一个版本，不断地吸取新的研究成果，以改进其性能。比如，引入注意力机制、优化网络结构、增加数据增强方法等，都是为了提升检测的准确性和鲁棒性。YOLOv11还通过引入锚框（anchor boxes）来解决目标形状和大小的多样性问题，进一步提高了检测的精度。 YOLOv11的实现通常依赖于深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。这些框架提供了一套丰富的工具和库函数，使得研究人员和开发人员可以更加容易地构建和训练YOLOv11模型。YOLOv11的代码和预训练模型通常可以在官方网站和开源项目中找到，从而方便社区的成员下载、使用和进一步的开发。 由于YOLOv11具有较好的实时性能和较高的准确率，它被广泛应用于包括但不限于工业自动化、智能监控、医疗影像分析以及无人驾驶等众多领域。在这些领域中，快速准确的目标检测对于决策和响应至关重要。例如，在自动驾驶车辆中，能够快速准确地识别道路上的其他车辆、行人、交通标志等，对于确保行车安全具有决定性意义。 此外，YOLOv11还受到了社区的热烈响应，因为它易于理解和实现。与其他目标检测算法相比，YOLOv11简洁的设计使其更易于研究人员和开发者进行修改和扩展，以满足特定应用的需求。因此，YOLOv11不仅仅是一个目标检测算法，它还代表了一个活跃的研究方向，不断地推动计算机视觉技术的边界。 YOLOv11的成功也催生了许多变体和衍生作品，它们在不同的方面对原始算法进行了改进。这些变体通常针对特定的场景或者性能指标进行优化，例如提高小物体检测的精度或提升在低光环境下的检测性能。因此，即使YOLOv11已经非常优秀，研究人员和工程师们仍然在不断地探索如何进一步提升其性能。 YOLOv11不仅仅是一个算法，它还是一个活跃的研究和应用社区。随着计算机视觉和深度学习技术的不断进步，YOLOv11也在不断地进化，以应对未来可能出现的挑战和需求。无论是在研究机构、企业还是学术界，YOLOv11都将继续发挥其重要作用，推动计算机视觉技术的发展和应用。

内容概要：本文详细介绍了使用STM32F103C8T6作为控制器，结合AD7793 24位Σ-Δ ADC实现PT100温度测量的硬件设计和软件实现。主要内容涵盖三线制和四线制测量方案对比、硬件电路设计要点（如激励电流配置、引线电阻补偿）、按键处理机制（状态机+FIFO队列）、查表法优化温度转换速度以及4-20mA变送输出电路的设计。文中还提供了详细的代码片段，展示了如何通过寄存器配置实现不同的测量模式，并讨论了实际应用中的注意事项和技术难点。 适合人群：嵌入式系统开发工程师、工业自动化领域的技术人员、对高精度温度测量感兴趣的电子爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确温度测量的应用场合，如工业控制系统、实验室环境监测等。目标是帮助读者掌握PT100温度传感器的工作原理及其在不同布线方式下的性能表现，提高系统的可靠性和准确性。 其他说明：文中提到的技术细节对于理解和改进现有温度测量系统非常有价值，特别是关于硬件选型、软件算法优化等方面的内容。此外，提供的源码和电路图可以帮助读者快速搭建实验平台进行验证。

2023.8以后仍可用的精简版向日葵主控端（8.56M）及向日葵精简版被控端(4.45M); 实为远程协助、维护电脑的利器; 软件均为官方正版，有官方数字签名，确保正版； 注意：此主控端安装后会自动升级为企业版(未发现有任何影响），如果不想升级，内附设置方法，可保持原精简版。 注：2023.8月以后以前老版的向日葵会报帐号、密码不正确（实际是正确的），需要升级才能用，上面是还能用的历史版本向日葵软件，旧版向日葵软件

如果软件没有设置过，显示红色的信息，表示此版本不支持当前Flash颗粒，需要设置里面修改固件匹配才可以写卡 用镊子或曲别针短接ROM，进入工程模式，保持短接将固态连接电脑，这样系统和开卡工具会以工程模式认盘。 软件认盘后就可以拿走镊子断开短接 短接后在Windows磁盘管理会显示2GB 未分配的磁盘

控制器主控芯片采用STM32F405RGT6，控制器底层基于HAL库和FreeRTOS实时操作系统，预留CAN、USART、SWD、USB接口各一，便于通信和控制的工程应用。该控制器提供双路无刷电机控制，同时分别预留编码器接口与电压采样接口，适合于有感FOC与无感FOC的控制应用或算法验证。同时该控制板还可以适合于异步电机的矢量控制。 在现代电机控制领域，尤其是在需要高精度和复杂控制算法的应用中，FOC（Field Oriented Control，矢量控制）算法与高性能微控制器的结合已经成为一种标准。本文将详细介绍一款基于FOC控制算法和STM32主控芯片的双路直流无刷电机控制器的设计与应用。 控制器的核心芯片是STM32F405RGT6，属于STMicroelectronics（意法半导体）生产的高性能Cortex-M4系列微控制器。这款芯片具有高达168 MHz的运行频率，提供丰富的外设接口，并且内置浮点单元（FPU），非常适用于需要进行复杂数学运算的实时控制系统。在本控制器设计中，STM32F405RGT6作为主控单元，负责执行FOC算法并管理双路无刷直流电机（BLDC）的运行。 控制器底层软件基于HAL（硬件抽象层）库进行开发，HAL库为开发者提供了统一的硬件操作接口，简化了硬件特定编程的复杂性，使得软件更具有可移植性和可维护性。同时，系统还集成了FreeRTOS实时操作系统，这为多任务的并发执行提供了保证，能够确保实时性要求高的任务得到及时响应。FreeRTOS不仅能够管理任务的调度，还能提供同步与通信机制，这对于需要快速响应外部事件的电机控制应用来说至关重要。 在硬件接口方面，控制器预留了多个通用接口以满足不同通信和控制需求。其中，CAN（Controller Area Network）接口常用于工业现场的设备通信，具有良好的抗干扰能力和多主通信的能力；USART（Universal Synchronous/Asynchronous Receiver Transmitter）接口用于实现串行通信，可以连接到PC或其他微控制器进行数据交换；SWD（Serial Wire Debug）接口是用于调试的串行线调试接口，提供了一种快速调试微控制器的方式；USB（Universal Serial Bus）接口用于实现即插即用的USB通信功能，便于与计算机等设备进行数据交换。 在电机控制方面，控制器提供了双路无刷电机控制能力，这意味着可以同时驱动两个独立的电机，这对于需要多电机协同作业的应用场景非常有用。同时，每一路控制通道都预留了编码器接口和电压采样接口。编码器接口用于接入电机位置传感器，实现精确的位置反馈，这对于实现高精度的速度和位置控制是必要的。电压采样接口则用于实时监测电机的供电电压，这对于评估电机运行状态和保护电机免受过电压或欠电压损害具有重要意义。 值得注意的是，控制器不仅支持有感FOC控制，也就是需要使用电机位置传感器的控制方式，而且支持无感FOC控制，即无需使用电机位置传感器即可通过算法估算电机转子位置，实现对电机的精确控制。这种控制方式减少了系统的成本和复杂性，对于一些对成本敏感或环境适应性要求较高的场合特别有优势。 此外，该控制器还支持异步电机的矢量控制。尽管本文重点介绍的是直流无刷电机的控制，但控制器设计的灵活性使其同样适用于交流异步电机的控制。矢量控制技术使得异步电机的控制性能接近直流电机，因此在工业驱动和电动汽车等领域有着广泛的应用前景。 本文介绍的基于FOC控制算法和STM32主控芯片的双路直流无刷电机控制器是一款具有高度集成性、灵活性和强大控制能力的电机驱动解决方案。它不仅能够满足多种电机控制的需求，还能够通过预留的通信接口方便地与其他系统集成，为工业自动化、机器人技术、新能源汽车等高科技领域提供了可靠的技术支持。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB实现的新能源接入电力市场主辅联合出清程序，主要针对IEEE30节点系统的风电接入进行建模。程序分为两个主要部分：SCUC（安全约束机组组合）和SCED（安全约束经济调度）。文中详细解释了机组启停、爬坡约束、风电预测出力处理、备用市场建模以及目标函数设计等方面的内容。此外，还讨论了风电不确定性的处理方法，如将风速预测数据转换为出力区间，并引入旋转备用和非旋转备用的概念。通过优化求解器的选择和参数设置，确保程序高效运行。最终，通过对风电渗透率的研究，探讨了新能源接入对电力市场出清的影响。 适合人群：从事电力系统优化、新能源接入研究的专业人士，尤其是熟悉MATLAB编程和电力市场运作的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力市场出清机制及其在新能源接入背景下的应用的研究人员和技术开发者。目标是掌握如何利用MATLAB实现复杂的电力市场出清模型，特别是在处理风电等间歇性能源时的方法和技巧。 其他说明：文中提供了大量代码片段和详细的实现步骤，有助于读者理解和实践。同时，作者还指出了代码中的潜在改进方向，如增加光伏和储能模块、改进备用市场模型等。

基于传统图像分割方法的Matlab肺结节提取系统：从CT图像分割肺结节并评估分割效果，附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。 使用传统图像分割方法，非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下： 1、读取图像。 读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。 对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。 基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺结节分割。 肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节； 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件，可视化出医生的标注结果； 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。 ,核心关键词： Matlab; 肺结节分割; 肺结节提取; 源程序; GUI人机界面; 传统图像分割; 非深度学习方法; LIDC-IDRI数据集; 读取图像; 图像增强; Gam