一个基于STM32和DHT11的大棚温湿度监测系统的设计与实现。系统不仅能够实时监测并显示温湿度数据，还具备超限报警和阈值调节功能。文中涵盖了从硬件选型到软件编程的全过程，包括详细的原理图、PCB设计以及Proteus仿真验证。通过C语言编写的程序实现了传感器数据读取、数据处理、液晶显示和报警控制等功能。 适合人群：对嵌入式系统开发感兴趣的电子工程学生、农业物联网开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：本项目旨在为农业大棚提供智能化管理手段，帮助农民实时掌握环境参数，预防因温湿度异常导致的作物损失。通过实际应用和仿真测试，确保系统的可靠性和稳定性。 其他说明：该系统设计充分考虑了成本效益和实用性，采用了性能稳定的STM32微控制器和经济实惠的DHT11传感器，使得整个解决方案既高效又经济。

内容概要：本文介绍了使用Matlab仿真复现四旋翼无人机ADRC姿态控制器的过程。文章首先阐述了四旋翼无人机的姿态模型、力矩方程和角运动方程，解释了这些数学模型如何描述无人机的姿态变化及其响应机制。接下来，重点介绍了ADRC控制器的设计思路和实现方法，展示了如何通过三个独立的ADRC控制器分别控制无人机的滚转、俯仰和偏航姿态。文中还详细描述了在Matlab中进行仿真的步骤，包括建模、参数调整和实验验证，最终证明了ADRC控制器的有效性和鲁棒性。 适用人群：对无人机控制技术和Matlab仿真感兴趣的科研人员、工程技术人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入理解四旋翼无人机飞行动力学和先进控制算法的研究者；目标是在不同环境条件下实现无人机稳定姿态控制。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还有详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。

功能性需求 用户管理模块：支持管理员、普通用户和访客的注册、登录、权限管理及信息维护。 社区公告模块：提供公告发布、查看、分类和搜索功能，支持图文并茂的公告内容。 物业服务模块：实现报修、投诉、建议提交及处理流程跟踪，提供在线服务评价。 智能安防模块：集成摄像头监控、报警信息推送、异常行为识别及实时视频查看。 社区活动模块：发布社区活动信息，支持在线报名、签到及活动反馈。 数据统计模块：对社区运行数据（如报修数量、活动参与率等）进行可视化分析。 移动端适配：系统需兼容移动端访问，提供良好的用户体验。

基于STM32F103的3.6kW储能逆变器设计方案，涵盖了硬件架构、软件实现以及保护机制等方面的内容。硬件方面采用BOOST+全桥拓扑设计，主控板为STM32F103C8T6，支持并网充电、放电及并离网自动切换等功能，并提供了过流、过压、短路、过温等全面保护措施。软件部分展示了PWM互补通道配置、ADC采样滤波算法、在线升级机制等关键技术点。此外，文中还提到了PCB布局技巧、SPWM波形生成算法及其优化方法。 适合人群：对嵌入式系统开发有一定基础的技术人员，特别是从事电力电子、新能源领域相关工作的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解储能逆变器设计原理和技术细节的专业人士，旨在帮助他们掌握基于STM32平台进行高效、低成本逆变器开发的方法。 其他说明：文中提供的完整工程文件（含PCB、原理图、源码）有助于读者快速上手实践，同时强调了STM32相比传统DSP方案的优势，如开发成本低、易维护等特性。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103的3.6kW光伏储能逆变器设计方案。该方案采用了BOOST升压电路和全桥逆变架构，利用STM32F103的Cortex-M3内核进行PWM波生成、并离网切换、保护机制、通信以及温度控制等功能的实现。文中提供了多个关键代码片段，如PWM配置、ADC采样滤波、并离网切换逻辑、过流保护、在线升级等，展示了硬件和软件的具体实现细节。此外，文章还讨论了PCB布局、波形生成算法、开发环境的优势等方面的内容。 适合人群：从事电力电子、嵌入式系统开发的技术人员，尤其是对光伏储能逆变器感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解STM32F103在光伏储能逆变器中的应用，掌握其实现方法和技术细节的人群。目标是帮助读者理解并能够自行开发类似的储能逆变器系统。 其他说明：文中提到的方案不仅降低了开发成本，还提高了系统的可靠性和性能，特别适合用于实际工程项目中。

设计并实现了一种基于TMS320C64x系列高性能通用DSPs的MPEG-4 Simple Profile编码器。详细介绍了系统的硬件结构和工作流程。为解决高分辨率视频编码的实时性问题，采用预测技术的运动估计计算法以及基于C64x CPU的软件优化技术。实验结果表明编码器对D1分辨率（720×576）视频的编码速率达到25帧/秒以上，且具有较低的码率和较好的图像质量。 在本文中，我们探讨了如何设计和实现一个基于TMS320C64x DSPs的MPEG-4实时编码器，以满足高分辨率视频编码的实时需求。TMS320C64x系列是由德州仪器（TI）公司生产的高性能通用数字信号处理器，特别适合于视频和图像处理任务。MPEG-4作为一种高效、灵活的视频压缩标准，适用于各种应用，从低码率的通信到高码率的电视广播。 文章首先介绍了MPEG-4编码的背景和重要性，指出其在多媒体通信和广播级视频应用中的广泛需求。MPEG-4提供了更高的压缩效率和更好的交互性，但其复杂的算法通常限制了实时编码的实现，特别是对于高分辨率视频。 编码系统的硬件核心是TMS320DM642 DSP芯片，它具有VelociTI.2结构，能够在一个时钟周期内处理更多数据，以实现高速运算。DM642集成了丰富的片内外设，如视频端口、以太网口、音频串口和PCI接口，简化了视频编码器的硬件设计。视频输入部分采用SAA7113芯片进行视频采集，可以直接与DM642的视频端口对接，减少了额外的逻辑控制电路。 系统的工作流程分为图像压缩卡和主机两个部分。DSP运行MPEG-4编码程序，从视频端口接收实时视频，经过编码后，通过PCI接口将压缩码流传输给主机。主机上的程序负责与用户交互，处理原始视频和压缩码流，如播放、保存、网络传输等。在内存管理方面，由于片内存储空间有限，原始图像、参考帧和重建帧存储在片外，而编码程序、全局变量等则存储在片内。EDMA（增强型直接内存访问）用于高效地传输片外数据，避免了CPU等待数据导致的性能瓶颈。 为了提高实时性，文章提出采用预测技术的运动估计计算法，这是MPEG-4编码中的关键步骤，通过估算像素块在连续帧间的运动来减少编码冗余。同时，结合C64x CPU的软件优化技术，提高了编码速度。 实验结果显示，该编码器能够以25帧/秒以上的速率对D1分辨率（720×576）的视频进行编码，同时保持较低的码率和良好的图像质量。这样的性能对于实时视频应用至关重要，确保了在不牺牲画质的前提下，实现高效的视频压缩和解压。 基于TMS320C64x DSPs的MPEG-4实时编码器设计与实现，巧妙地利用了高性能DSP的处理能力和软件优化技术，解决了高分辨率视频编码的实时性挑战。这种设计方法为视频编码领域提供了可靠的解决方案，对于视频通信、监控、教育和娱乐等应用具有重要的实践价值。

以TiO2/钙钛矿（PVSK）/P3HT的n-i-p型钙钛矿电池作为研究对象,研究了TiO2薄膜退火温度对TiO2薄膜的结晶性、基于此的钙钛矿薄膜的形貌以及光伏器件性能的影响,比较了P3HT的掺杂以及不同批次P3HT材料对钙钛矿太阳能电池器件性能的影响。结果表明:TiO2薄膜的退火工艺及P3HT的批次对器件性能影响较大。TiO2薄膜的制备工艺设为退火温度为300℃,退火时间为45min,提高TiO2的退火温度到500℃,钙钛矿太阳能电池的效率可提高到11.27%.通过优化钙钛矿薄膜厚度为190nm,制备得到光电转换效率为6.77%的钙钛矿薄膜光伏电池。基于低温TiO2为电子传输层、掺杂P3HT为空穴传输层的器件性能为开路电压VOC=0.98V,短路电流JSC=19.94mA/cm2,填充因子fF=0.42,转换效率η（PCE）=8.18%.TiO2电子传输层和P3HT空穴传输层的系统优化对制备高性能n-i-p结构钙钛矿电池具有重要意义。 在近年来，钙钛矿太阳能电池作为一种新兴的光伏技术，在光电转换效率和成本效益方面显示出巨大的潜力。随着研究的深入，人们对钙钛矿电池结构和材料的优化提出了更高要求，以期进一步提升其性能。在众多结构设计中，n-i-p型钙钛矿电池因其独特的电子和空穴传输层的组合而受到特别关注。本文将深入探讨基于TiO2/Perovskite/P3HT结构的n-i-p型钙钛矿电池，重点分析电极界面优化对器件性能的影响，以及如何通过调整TiO2薄膜退火温度和P3HT材料特性来提升电池效率。 钙钛矿太阳能电池的核心结构通常由n型电子传输层、本征钙钛矿活性层和p型空穴传输层组成。在n-i-p型结构中，TiO2作为n型电子传输层，负责从钙钛矿层提取电子并传输到外电路，而P3HT作为p型空穴传输层，则负责传输空穴。电子和空穴传输层的匹配程度直接影响电池内部的电荷分离效率和复合情况，进而决定了电池的开路电压、短路电流和整体光电转换效率。 实验研究中，TiO2薄膜的退火处理是提高其结晶性和电荷传输性能的重要步骤。通过改变退火温度，我们可以调控TiO2薄膜的晶粒大小、缺陷密度和表面平整度，这些因素会直接影响钙钛矿层的沉积质量和形貌。研究发现，当TiO2薄膜退火温度由300℃提升到500℃时，钙钛矿电池的光电转换效率显著增加，从6.77%提升至11.27%。这一结果证实了退火温度对TiO2电子传输层性能的显著影响，以及优化退火工艺在提高钙钛矿电池性能中的关键作用。 此外，P3HT作为空穴传输层的材料，其自身的电荷迁移率和电子结构对电池性能同样具有决定性影响。不同批次的P3HT材料可能因其分子量、纯度和结晶性存在差异，进而影响空穴传输效率和电池性能。掺杂是改善P3HT材料性质的一种有效手段，通过添加特定的掺杂剂，可以调节P3HT的电荷迁移率，从而提高电池的开路电压、短路电流和填充因子。研究中，对P3HT进行优化处理后，电池的光电转换效率得到了明显提升，达到了8.18%。 优化钙钛矿薄膜的厚度是另一项提升电池性能的重要策略。过厚的钙钛矿层可能导致内部载流子传输距离过长，增加复合概率；过薄则可能影响吸光性能。实验中，通过精细控制钙钛矿层厚度至190nm，成功制备了光电转换效率为6.77%的钙钛矿电池。这一结果表明，在优化了TiO2电子传输层和P3HT空穴传输层的基础上，合理设计钙钛矿层厚度，对于提高电池整体性能至关重要。 TiO2电子传输层和P3HT空穴传输层的系统优化是提升n-i-p型钙钛矿电池性能的关键。通过精确控制TiO2薄膜的退火工艺，获得理想的结晶性和表面形貌，结合针对P3HT材料的合理掺杂与选择，可以显著提高电池的开路电压、短路电流和填充因子，进而提升光电转换效率。这些研究发现不仅丰富了钙钛矿太阳能电池的基础理论，而且为高效率钙钛矿电池的制备工艺提供了重要的实践指导，为钙钛矿太阳能电池的商业化进程奠定了坚实的基础。

内容概要：本文详细介绍了8位Polar码的编解码过程，涵盖了MATLAB仿真实现和FPGA硬件实现两大部分。首先展示了MATLAB环境下Polar码的编码和基于成功概率传递（SC）算法的解码方法，重点解析了生成矩阵的递归构建以及比特反转操作。接着深入探讨了FPGA实现中的具体挑战和技术细节，如利用Verilog进行编码器的设计，采用流水线结构优化性能，以及状态机控制下的SC译码器实现。文中不仅分享了代码片段，还讨论了一些实际应用中的注意事项，如LLR更新中的数值溢出问题和信噪比对误码率的影响。 适合人群：对通信系统、信号处理、数字电路设计感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是希望深入了解Polar码编解码机制的人群。 使用场景及目标：适用于学术研究、教学演示或工程项目中需要将通信算法从理论转化为实际运行代码的情况。目标是帮助读者掌握Polar码的工作原理，并能够独立完成从仿真到硬件部署的全流程。 其他说明：作者提供了完整的GitHub代码链接，鼓励读者动手实践并参与进一步的技术交流。同时提醒读者注意硬件实现过程中可能出现的独特现象，如量化误差带来的意外效果。

内容概要：本文详细介绍了ABB机器人外部轴（如变位机）的校准流程，重点包括工具坐标系（tool）的设置、外部轴基座校准、标记点的记录与位置修改、工件坐标系（wobj）的创建与定义方法，以及协调功能的启用。通过五步法校准外部轴基座，利用机器人TCP对准变位机旋转盘上的固定标记点，记录多个位置后计算其空间关系，并最终设定外部轴Base的Z正方向。此外，还说明了如何通过用户三点法建立工件坐标系，并正确配置ufmec参数指向变位机名称，从而实现机器人与外部轴的联动控制。; 适合人群：从事工业机器人调试、自动化集成或ABB机器人应用的技术人员，具备基本机器人操作与编程能力的工程师；适用于有外部轴集成需求的现场应用人员。; 使用场景及目标：①实现ABB机器人与外部变位机的精确协同运动；②完成外部轴的Base Frame标定与工件坐标系的准确建立；③支持多轴联动的自动化焊接、装配等工艺场景； 阅读建议：操作前需确保工具坐标准确，严格按照步骤执行点位记录，注意TCP姿态与坐标方向的一致性，避免因标定误差导致运行偏差。建议结合实际设备边操作边对照文档，确保每一步参数设置正确。

时间序列预测是数据分析领域的重要部分，它涉及到对历史数据序列的建模，以预测未来的趋势。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理时间序列问题，尤其是序列中的长期依赖性时表现优异。本项目利用LSTM进行时间序列预测，并以MATLAB为开发环境，要求MATLAB版本为2018b或以上。 MATLAB是一种广泛使用的编程语言和计算环境，尤其在数学、科学和工程领域中。在LSTM的时间序列预测中，MATLAB提供了丰富的工具箱和函数支持，使得模型构建、训练和验证过程更为便捷。项目包含以下主要文件： 1. `main.m`：这是主程序文件，负责调用其他辅助函数，设置参数，加载数据，训练模型，以及进行预测和性能评估。 2. `fical.m`：可能是一个自定义的损失函数或者模型评估函数，用于在训练过程中度量模型的预测效果。 3. `initialization.m`：可能包含了模型参数的初始化逻辑，如权重和偏置的随机赋值，这在训练LSTM模型时至关重要。 4. `data_process.m`：这个文件处理原始数据，将其转化为适合输入到LSTM模型的形式。可能包括数据清洗、归一化、分序列等步骤。 5. `windspeed.xls`：这是一个包含风速数据的Excel文件，可能是用于预测的时间序列数据源。时间序列数据可以是各种形式，如股票价格、气温、电力消耗等。 在模型的评估中，使用了多个指标： - **R²（决定系数）**：R²值越接近1，表示模型拟合数据的程度越高；越接近0，表示模型解释数据的能力越弱。 - **MAE（平均绝对误差）**：衡量模型预测值与真实值之间的平均偏差，单位与目标变量相同，越小说明模型精度越高。 - **MSE（均方误差）**：是MAE的平方，更敏感于大误差，同样反映了模型的预测精度。 - **RMSE（均方根误差）**：MSE的平方根，与MSE类似，但其单位与目标变量一致。 - **MAPE（平均绝对百分比误差）**：以百分比形式衡量误差，不受目标变量尺度影响，但不适用于目标变量为零或负的情况。 通过这些评价指标，我们可以全面了解模型的预测性能。在实际应用中，可能需要根据具体业务需求调整模型参数，优化模型结构，以达到最佳预测效果。此外，对于时间序列预测，还可以考虑结合其他技术，如自回归模型(AR)、滑动窗口预测、集成学习等，以进一步提升预测准确性和稳定性。