加密解密都可以 明文已确定 采用16进制输入和输出

内容概要：本文介绍了一种适用于STM32平台的四轴联动插补算法库，旨在提供高效的运动控制解决方案。该方案基于梯形加减速算法和DDA插补算法，能够实现多轴同步运动控制。文中详细介绍了坐标转换、插补计算、速度规划等核心技术，并提供了具体的代码实现。此外，文章强调了模块化设计的优势，使得代码易于移植和扩展，适用于各种中小型工业设备。 适合人群：从事嵌入式开发和工业控制领域的工程师和技术人员，尤其是对STM32平台有一定了解并希望提升运动控制能力的专业人士。 使用场景及目标：本方案适用于需要精确运动控制的应用场景，如螺丝锁付机、激光切割机、点胶机等。主要目标是提高设备的运动精度、稳定性和响应速度，降低开发难度和成本。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实际项目中的经验和优化技巧，帮助开发者更好地理解和应用这些算法。

基于多种QAM调制方式下的AWGN信道性能分析与仿真：包含加噪声前后星座图及误码率、误符号率对比的十图程序解读,基于不同调制方式下AWGN信道性能的深入分析：4QAM、16QAM与64QAM的加噪前后对比与误码率、误符号率性能评估,基于4QAM，16QAM，64QAM调制方式下经过AWGN信道的性能分析 均包含加噪声前后的星座图、误码率和误符号率性能对比，该程序一共10张仿真图，可学习性非常强 ,4QAM; 16QAM; 64QAM; AWGN信道; 性能分析; 加噪声前后星座图; 误码率; 误符号率; 仿真图; 可学习性,4QAM、16QAM、64QAM调制在AWGN信道性能分析与比较

**JFinal 增删改查与分页查询详解** JFinal 是一款基于 Java 的轻量级 Web 开发框架，以其高效、简洁的特性深受开发者喜爱。本篇将深入讲解如何利用 JFinal 实现数据库的增删改查（CRUD）操作，并结合分页查询，帮助你更好地理解和应用 JFinal 在实际项目中的功能。 1. **JFinal 框架简介** JFinal 采用了 MVC（Model-View-Controller）设计模式，提供了丰富的 API 和插件，使得开发过程更为便捷。它通过 AOP（面向切面编程）实现了拦截器，能够轻松处理请求、事务管理等常见任务。 2. **环境配置** 开始前，确保你已经安装了 JDK、MySQL 数据库，并且在项目中引入了 JFinal 的依赖。JFinal 使用 Maven 或 Gradle 进行管理，配置完成后，可以通过 `mvn compile` 或 `gradle build` 命令进行构建。 3. **数据库连接** JFinal 配置数据库连接主要通过 `Config` 类的 `setDevMode(true)` 方法开启开发模式，然后设置数据源。例如： ```java config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"); config.setUsername("root"); config.setPassword("password"); ``` 4. **模型定义** 在 JFinal 中，模型类继承 `Model` 类，可以实现自动映射表。例如，定义一个 `User` 模型对应数据库中的 `user` 表： ```java public class User extends Model { public static final User me = new User(); } ``` 5. **增删改查操作** - **增加（Create）**: 使用 `save()` 方法插入新记录。 ```java User user = new User().set("name", "John").set("email", "john@example.com"); user.save(); ``` - **删除（Delete）**: 通过主键 ID 删除记录，使用 `deleteById(id)` 方法。 ```java User.me.deleteById(1); ``` - **修改（Update）**: 使用 `update()` 方法更新已有记录。 ```java User user = User.me.findById(1); user.set("email", "newemail@example.com"); user.update(); ``` - **查询（Query）**: 可以通过 `find()`、`findFirst()` 等方法进行查询。 ```java List users = User.me.findAll(); User firstUser = User.me.findFirst(); ``` 6. **分页查询** JFinal 提供了 `Page` 类来实现分页功能。我们需要计算总条数和每页条数，然后创建 `Page` 对象并执行查询。 ```java int pageNumber = 1; int pageSize = 10; int totalCount = User.me.count(); Page page = User.me.page(pageNumber, pageSize); List userList = page.getList(); ``` 这样，`page` 对象包含了当前页的数据，以及 `pageNumber`、`pageSize`、`totalCount` 等分页信息，方便在视图层渲染。 7. **控制器与视图** 在 JFinal 中，控制器类继承 `Controller`，处理 HTTP 请求。通过 `render()` 方法返回视图。例如，一个简单的用户列表页面： ```java public class UserController extends Controller { public void list() { Page page = User.me.page(getParaToInt("page"), 10); setAttr("page", page); render("list.html"); } } ``` 视图文件（如 `list.html`）通常使用模板引擎如 Beanie 或 FreeMarker 来生成 HTML。 8. **总结** JFinal 的简单易用性体现在其对 CRUD 操作的直接支持和对分页的便捷处理。结合注释良好的代码，你可以快速掌握 JFinal 的基本用法，并以此为基础开发更复杂的 Web 应用。通过实践和理解，你会发现 JFinal 是一个强大的工具，能够提升开发效率，同时降低了项目的维护成本。

利用SM4对文件进行加解密，windows和linux可运行

标题中的"基于HMM的方法进行时间数据聚类的双加权集成"，涉及的关键知识点包括时间数据聚类（temporal data clustering）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、双加权集成（bi-weighted ensemble），以及模型选择（model selection）。 时间数据聚类是无监督的数据挖掘技术中的一种，旨在将未标记的数据集分成不同的组，称为簇（clusters），使得同一簇中的数据点应该是连贯或者同质的。文章提到了众多已开发用于时间数据挖掘任务的聚类算法，它们的一个共同趋势是需要解决初始化问题和自动模型选择问题。初始化问题可能是指在基于HMM的聚类技术中，由于不同的初始状态，可能导致聚类结果的差异性，而自动模型选择问题则可能指在处理时间序列数据时，需要确定最适合数据特点的聚类数量或者模型结构。 隐马尔可夫模型是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在时间序列分析、生物信息学、自然语言处理等领域有着广泛的应用。HMM通常被用于分析时间数据，因为它们能够很好地对时间序列数据中的序列性和随机性进行建模。 双加权集成是文章中提出的一种新方法，用于提升基于HMM的时间数据聚类技术。这种方法提出的双加权方案在检查每个分区以及在输入分区上优化共识函数的过程中，根据分区的重要性水平。文章中还提到了基于树的聚类算法和基于树状图的相似分区（DSPA），这种聚类算法可以优化最终的共识分区。 模型选择是指在多个候选模型中选择最符合数据特点的模型的过程。在聚类算法中，模型选择通常涉及到确定最合适的簇的数量、聚类算法的类型或者模型的参数配置。在时间数据聚类中，模型选择尤为重要，因为时间数据的序列特性要求模型能够捕捉数据随时间的动态变化。 双加权集成方法的核心在于它能够自动确定簇的数量，并且在各种时间数据集上表现出优异的聚类性能，包括合成数据集、时间序列基准数据集和现实世界中的运动轨迹数据集。这表明该方法在解决时间数据聚类问题时具备一定的通用性和优越性。 文章的背景介绍部分强调了聚类的重要性，并提出了当前聚类算法在处理时间数据时遇到的一些共同挑战，即如何自动选择最佳的模型和簇数量。为了解决这些问题，文章提出了双加权集成方法，这是一种新颖的技术，旨在改进现有的聚类集成技术。集成学习（ensemble learning）本身是一种机器学习范式，它构建并组合多个学习器来解决同一问题，并通过组合它们的预测来提高整体性能。在聚类领域中，集成学习被用来提升聚类结果的稳定性和准确性。通过考虑不同初始条件下HMM模型生成的多个分区，并使用双加权机制和基于树状图的相似分区技术对这些分区进行优化和整合，文章的方法能够实现更好的聚类效果。 文章提到了研究的历史背景，包括接收、修订和接受的日期，以及文章的关键词。这为读者提供了文章研究过程的视角，也强调了聚类、集成学习和模型选择是该研究的核心主题。通过研究这些领域的最新进展，文章试图为时间数据聚类的研究贡献新的理论和实践成果。

PSASP算例模型，标准IEEE39节点系统模型，加新能源风机和光伏，(可配visio原图，发lunwen会用到的）。 买算例送无节点限制psasp软件7.41 模型可进行潮流计算，最优潮流，短路计算，暂态稳定性分析，小干扰稳定性分析，电压频率稳定分析，电能质量分析等等等等。 自己搭建的模型 网上流传的模型参数都不全，无法运算。 在电力系统分析领域，PSASP（Power System Analysis Software Package）是一个广泛使用的电力系统分析软件，它提供了丰富而强大的计算功能，包括潮流计算、最优潮流、短路计算、暂态稳定性分析、小干扰稳定性分析、电压频率稳定分析以及电能质量分析等。这些功能对于电力系统规划、设计和运行的各个阶段都至关重要。 IEEE39节点系统作为电力系统分析中一个著名的标准测试系统，它在国内外的电力系统研究中被广泛采用。该系统具有相对复杂的结构和规模，能够较好地模拟实际电力系统的运行情况，对于检验新算法、新技术和新设备的性能具有很好的代表性。 随着全球能源结构的转型，新能源如风机和光伏等成为电力系统重要的组成部分。在IEEE39节点系统模型中加入新能源，如风机和光伏，可以模拟含新能源电力系统的运行状态和特性。这种扩展后的模型对于研究新能源并网后的电力系统动态性能、电力系统稳定性以及电能质量等问题提供了有力的工具。 潮流计算是电力系统分析的基础，它涉及电网的节点电压、线路功率、发电机功率和负荷等信息，以确定电力系统在某一运行状态下的电气参数。最优潮流计算则是在满足电网安全约束的同时，通过优化算法调整控制变量，以达到经济运行的目的。短路计算关注电力系统发生短路故障时的电气参数变化，对于电力系统的保护装置配置和整定至关重要。暂态稳定性分析和小干扰稳定性分析侧重于电力系统在受到大干扰（如线路跳闸）和小干扰（如负荷波动）后的动态行为，是确保电力系统稳定运行的关键。电压频率稳定分析和电能质量分析则关注电力系统的电压和频率稳定性以及电能质量状况，这些问题直接关系到电力系统的供电质量和用户用电安全。 本文档集中的模型不仅包含了PSASP软件对IEEE39节点系统进行各类电力系统分析的能力，还特别强调了模型对新能源接入的考虑，使得模型能够更全面地反映现代电力系统的特点和挑战。此外，文档集还提供了Visio格式的原图文件，这将有助于研究人员和工程师在撰写学术论文时，更加直观地展示电力系统模型和分析结果。 值得一提的是，本文档集中的模型参数完整，能够确保进行有效的运算分析，这与市面上流传的参数不全的模型形成鲜明对比。买算例送无节点限制PSASP软件7.41，不仅能够提供标准IEEE39节点系统模型的完整参数，而且还包括了新能源风机和光伏等元素的详细信息，这对于电力系统的研究和教学都是非常宝贵的资源。 本文档集提供了一个电力系统分析的综合工具包，它不仅包含了一个强大的软件工具和完整模型参数，而且涉及了电力系统从基础到高级的各种分析功能，对于电力工程领域的科研工作者和技术人员来说具有很高的实用价值和参考意义。

PSASP算例模型与IEEE39节点系统：含新能源风机光伏的潮流分析与稳定性研究模型,PSASP算例模型，标准IEEE39节点系统模型，加新能源风机和光伏，(可配visio原图，发lunwen会用到的）。 买算例送无节点限制psasp软件7.41 模型可进行潮流计算，最优潮流，短路计算，暂态稳定性分析，小干扰稳定性分析，电压频率稳定分析，电能质量分析等等等等。 自己搭建的模型 网上流传的模型参数都不全，无法运算。 ,PSASP算例模型; IEEE39节点系统; 新能源(风机+光伏); 潮流计算; 最优潮流; 短路计算; 暂态稳定性分析; 电压频率稳定分析; 模型参数完整度,基于PSASP的定制新能源模型：IEEE39节点系统优化与稳定性分析

人工势场法换道避撞与MPC模型预测控制联合仿真研究：轨迹规划与跟踪误差分析,人工势场法道主动避撞加mpc模型预测控制，carsim和simulink联合仿真，有规划和控制轨迹对比图。 跟踪误差良好，可以作为学习人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用资料。 ,核心关键词：人工势场法; 换道; 主动避撞; MPC模型预测控制; Carsim和Simulink联合仿真; 规划; 控制轨迹对比图; 跟踪误差。,"人工势场法与MPC模型预测控制联合仿真：自动驾驶汽车换道避撞策略研究" 在自动驾驶汽车技术的开发中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的核心技术之一。人工势场法作为一种启发式方法，在轨迹规划上有着广泛的应用。通过模拟物理世界中的力场效应，人工势场法能够在复杂的驾驶环境中为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物、实现平滑换道和避撞的路径。这种方法通过对势场的计算，指导车辆避开高势能区域，从而找到一条低势能的最优路径。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过建立车辆的动态模型并预测未来一段时间内的车辆状态，从而实现对未来控制动作的优化。在自动驾驶领域，MPC能够结合车辆当前状态、未来期望状态以及约束条件（如速度、加速度限制等），实时地计算出最优的控制输入序列，以达到预定的行驶目标。 当人工势场法与MPC模型预测控制相结合时，不仅可以实现复杂的轨迹规划，还可以通过MPC的预测能力提升轨迹的跟踪性能。这种联合仿真研究，利用Carsim软件进行车辆动力学模型的建模和仿真，再通过Simulink进行控制策略的实现和验证，能够有效地分析轨迹规划与控制的性能，尤其是跟踪误差。 在本次研究中，通过Carsim和Simulink的联合仿真，可以清晰地展示出规划轨迹与控制轨迹之间的对比。这种对比有助于直观地评估控制策略的优劣，并为自动驾驶汽车的进一步开发提供指导。研究中提到的跟踪误差良好，说明了联合使用人工势场法和MPC模型预测控制能够有效地降低误差，提高轨迹跟踪的精确度。 本研究不仅在技术上取得了进展，同时也为学习和理解人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用提供了宝贵的资料。通过对人工势场法的理解和掌握，工程师和研究人员可以更好地设计出符合实际需求的自动驾驶系统。而MPC模型预测控制的引入，则进一步提升了系统的智能化水平，使得自动驾驶汽车能够在更复杂的交通环境中安全、高效地行驶。 人工势场法与MPC模型预测控制的联合应用，为自动驾驶汽车的轨迹规划与控制提供了一种新的思路和技术路线。这种结合不仅优化了路径选择，还提高了控制精度，为自动驾驶汽车的商业化落地奠定了坚实的技术基础。

某赛通电子文档安全管理系统 加解密工具