分析了无刷直流电动机的数学模型,提出了一种新型的P-模糊自适应PID控制方法,并在Matlab/Simulink环境中建立了基于P-模糊自适应PID控制的无刷直流电动机调速系统仿真模型。在该调速系统中,电流控制采用电流滞环,转速控制采用P控制和模糊自适应PID控制相结合的方式,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速控制功能。仿真结果表明,该系统与基于常规PID控制的调速系统相比,系统响应时间缩短一半,且超调减小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。

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基于MATLAB的π/4QPSK仿真实现 本文对π/4QPSK调制解调原理进行了详细的介绍，并通过MATLAB编程对系统在相同条件下对比了加噪声和没有噪声的情况进行了比较，并画出了它的眼图、时域波形和频谱。下面是对π/4QPSK调制解调原理的详细说明： π/4QPSK调制原理 π/4QPSK是基于QPSK调制的发展，信号的相位平面分成π/4的八种相位，每隔Ts=2Tb秒必须从一个组跳变到另一个组。π/4QPSK信号的表示式可以写成： ttttsckkckkckkckkckkckkckkckkckksin)1sin(cos)cos(sinsincoscos)cos(1 式中k是当前码元信号相位k与前一码元信号k之差。π/4QPSK信号的表示式可以写成矩阵形式： kYkkXkkkkkXk 则有： kkkkkkkXYYkkkkkkkkXkkkkkkkkkXkkkkkkkkk sincossin)cos(cos)sin(1111 π/4QPSK调制原理框图 图2所示为π/4QPSK调制的原理框图。图中的成形滤波器的目的，一是为了抑制已调信号的带外功率辐射，二是去除接受端的码元串扰。 π/4QPSK解调原理 π/4QPSK的解调原理有相干解调和非相干解调两种。π/4QPSK解调原理的详细说明如下： π/4QPSK的解调原理基于相位差编码的原理，通过对π/4QPSK信号的检测和解调，获取原始码元数据。 MATLAB编程 通过MATLAB编程，对π/4QPSK调制和解调原理进行了实现。MATLAB代码如下： （MATLAB代码略） 仿真结果 通过MATLAB编程，获得了π/4QPSK调制和解调的仿真结果，包括眼图、时域波形和频谱。仿真结果表明，π/4QPSK调制和解调原理可以有效地实现 wireless communication系统中的调制和解调功能。 结论 本文对π/4QPSK调制解调原理进行了详细的介绍，并通过MATLAB编程对系统在相同条件下对比了加噪声和没有噪声的情况进行了比较，并画出了它的眼图、时域波形和频谱。π/4QPSK调制解调原理可以有效地实现 wireless communication系统中的调制和解调功能，为无线通信系统的发展提供了有价值的参考。

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基于对话框和Scintilla控件的C++源代码编辑器，使用了MFC对话框，使用了Scintilla控件，实现了新建、打开、保存功能，实现了撤消、剪切、复制、粘贴、删除、查找、全选功能，可以实现代码关键字高亮

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随着港口吞吐量逐年攀升，船舶到达密度不断增加，泊位和岸桥（装卸起重机）资源分配问题的全局优化已成为一个重要的课题。泊位和岸桥分配为NP-Hard问题，确定性算法在寻找最优解时需要大量的计算时间，并且只能解决一些特殊问题，因此许多研究中提出了基于启发式规则的近似求解方法，如基于模拟退火（SA）或遗传算法（GA）的方法。本文中，我们采用了模拟退火算法来优化此问题中的分配。 此算法适用于对计算复杂性、NP问题、数学模型、集装箱码头泊位和岸桥分配等方向有研究的学者，除了算法文档外，我们还提供了C++编写的源代码，此源代码只依赖于C++的标准库，方便学习和优化。 注意：文档和源码都具有原创性，供学者研究使用，不可用于商业用途。

基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip使用步骤如下： 因为有未知问题，需要把小车在gazebo中的启动，与tesorflow强化学习分开成两个文件夹，合在一起会报错 1.创建虚拟环境 NDDDQN 2.安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.在两个工作空间进行编译 在catkin_ws和catkin_ws1分别编译： catkin_make 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于