相控阵雷达导引头主要关键技术初探，李秋生，，相控阵雷达导引头是导引头体制发展的一个重要新领域，具有波束扫描灵活、空间功率和时间资源分配可控等传统雷达导引头所没有的优

在嵌入式系统开发中，红外遥控驱动层代码的实现是一个关键部分，特别是在GD32F303这样的单片机应用中。GD32F303是基于ARM Cortex-M3内核的高性能微控制器，广泛应用于各种工业和消费电子设备。本章节将深入探讨如何在GD32F303上实现红外遥控驱动层，以实现对家电或其他红外设备的有效控制。 理解红外遥控的工作原理至关重要。红外遥控系统通常由一个发射器（遥控器）和一个接收器（如电视、空调等设备）组成。发射器编码并发送特定的红外信号，接收器则解码这些信号以执行相应的操作。在GD32F303中，我们主要关注接收器部分的实现。 在硬件层面，红外接收模块通常包含一个红外光敏二极管，它能检测到遥控器发出的红外脉冲信号。这些信号需要通过一个适当的滤波和放大电路，然后送入GD32F303的输入引脚。在代码实现时，我们需要配置单片机的GPIO端口来接收这些信号，并设置中断处理程序来捕获脉冲序列。 在软件层面，红外遥控驱动层通常包括以下几个关键部分： 1. GPIO初始化：配置GPIO引脚为中断模式，设置合适的上下拉电阻和中断触发条件，确保能准确捕获红外信号的上升沿和下降沿。 2. 中断服务程序：当接收到红外信号的脉冲时，中断服务程序会被调用。在这个函数中，我们需要记录脉冲的宽度，因为不同的脉冲宽度对应着不同的数据位。常见的编码格式有NEC、RC5等，它们规定了数据位的高电平和低电平持续时间。 3. 解码算法：根据记录的脉冲宽度，使用对应的解码算法（如NEC或RC5解码）来解析出实际的指令码。这个过程可能涉及位同步、数据校验和等步骤。 4. 事件处理：解码后的指令码会被传递给上层应用，例如用户界面或特定的功能模块，执行相应的操作。 5. 错误处理：在接收过程中可能会遇到信号干扰或错误解码，因此需要有合理的错误检测和处理机制。 在"7.5 红外遥控驱动层代码实现"中，你将找到具体的源码示例，展示如何在GD32F303上实现这些功能。通过分析和理解这些代码，你可以学习到如何与红外接收模块交互，以及如何设计和实现一个完整的红外遥控驱动层。这将有助于你开发自己的嵌入式系统，尤其是在需要红外控制功能的应用中。 红外遥控驱动层的实现是GD32F303单片机应用中的一个重要组成部分。通过掌握相关知识和实践，开发者可以构建出高效、可靠的红外遥控解决方案，使得产品更加智能化和便捷。对于深入理解ARM架构下的嵌入式编程，以及增强硬件驱动开发能力，都是非常有益的。

无感FOC驱动滑膜观测器算法应用及全开源代码详解——采用SVPWM与滑模控制方案，基于STM32F103实现,无感FOC驱动滑膜观测器算法原理及应用，采用全开源c代码及SVPWM弦波方案，基于STM32F103处理器,无感FOC 滑膜观测器 滑模 弦波方案 svpwm 算法采用滑膜观测器,全开源c代码，全开源，启动顺滑，提供原理图、全套源码。 使用stm32f103。 ,无感FOC; 滑膜观测器; 滑模; 弦波方案; svpwm; 代码全开源; STM32F103; 启动顺滑。,基于滑膜观测器的无感FOC算法：STM32F103全开源C代码实现

简述 模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。

吉布斯采样matlab代码（回收）No-U-Turn-Sampler：Matlab实现 该存储库包含Hoffman和Gelman（2014）的No-U-Turn-Sampler（NUTS）的Matlab实现以及Nishimura和Dunson（2016）的扩展Recycled NUTS。 脚本“ getting_started_with_NUTS_and_dual_averaging_algorithm.m”说明了主要功能“ NUTS”和“ dualAveraging”的用法。 其他示例可以在“示例”文件夹下找到。 回收的NUTS实现“ ReNUTS”位于“回收”文件夹下，该功能通过回收NUTS轨迹的中间状态，提供了改进的统计效率，并且几乎没有额外的计算时间。 这里的代码适合于研究目的，因为它提供了对NUTS内部工作的访问，并且是可自定义的。 作为一个示例，此处的实现允许人们将NUTS用作Gibbs步骤。 对于希望更好地了解NUTS和HMC如何工作（以及何时可能表现不佳）的人员，该代码也应该有用。 但是，对于应用贝叶斯建模，使用Stan将是利用NUTS和HMC通用性的最简单方法。 此外

本文首先介绍了智能推荐的概念、应用、评价指标，然后讲解了智能推荐常见的关联规则算法，包括Apriori和FP-Growth，最后讲解常见的协同过滤推荐技术，包括基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。 该压缩包中包括关联规则挖掘算法(Apriori算法、FP-Growth算法)，协同过滤过滤推荐算法(基于用户、基于物品)，以及代码中所对应的数据集。 智能推荐系统是当今互联网应用中的核心组成部分，它能够为用户提供个性化的信息、产品或服务推荐。在实际应用中，推荐系统广泛应用于电商、内容平台、社交媒体、在线视频服务等多个领域。推荐系统的效果直接影响用户体验和企业的经济效益，因此，对推荐系统的研究和开发具有重要的意义。 在智能推荐系统中，算法是核心的技术。关联规则算法和协同过滤技术是两种常见的推荐算法类型。关联规则算法通过分析大量交易数据或行为数据，发现不同项目之间的有趣关系，如频繁出现的项目组合。Apriori算法和FP-Growth算法是两种在数据挖掘中广泛应用的关联规则算法。Apriori算法通过迭代查找频繁项集，以候选集生成和剪枝的方式来实现。而FP-Growth算法利用FP树这种数据结构来存储数据集，并通过递归的方法挖掘频繁项集，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在效率上有所提高。 协同过滤技术是推荐系统中另一种主流技术，它基于用户之间的相似性或物品之间的相似性来进行推荐。基于用户的协同过滤算法通过对用户的历史行为进行分析，找出目标用户可能感兴趣的其他用户，再根据这些用户的喜好生成推荐列表。而基于物品的协同过滤算法则侧重于找出目标用户可能感兴趣的物品，通过分析物品之间的相似性，从而向用户推荐与他们之前喜欢的物品相似的新物品。 智能推荐系统的效果评估是一个复杂的问题。常见的评价指标包括准确度、召回率、F1分数、AUC值、覆盖率、新颖度等。准确度和召回率通常用于评估推荐系统的分类能力，F1分数则是它们的调和平均数，用于在准确度和召回率之间取得平衡。AUC值适用于评价排序质量，覆盖率和新颖度则用来评估推荐系统的多样性和推荐质量。 在实际应用中，为了提供更加精准和个性化的推荐，智能推荐系统往往结合多种算法和技术，比如利用用户的行为数据和属性信息，结合深度学习等先进的机器学习技术，构建更加复杂的推荐模型。随着技术的不断进步，智能推荐系统也在不断地演进，以适应不断变化的业务需求和用户行为模式。 此外，智能推荐系统还面临着一些挑战，如冷启动问题、可扩展性问题、隐私保护问题等。冷启动问题指的是在系统启动初期，由于缺乏足够的用户或物品数据，难以做出有效的推荐。可扩展性问题关注的是随着用户和物品数量的增加，如何保证推荐系统的响应时间和准确度不受影响。隐私保护问题则是指在收集和利用用户数据进行个性化推荐的同时，如何保护用户的隐私安全。 为了应对这些挑战，研究人员和工程师们不断地探索新的算法和技术。例如，利用迁移学习、强化学习等技术来解决冷启动问题，采用分布式计算框架来提高系统的可扩展性，通过加密算法和差分隐私技术来增强数据的隐私保护。 智能推荐系统是数据挖掘和机器学习领域的重要应用之一，通过关联规则挖掘算法和协同过滤技术，能够有效地解决信息过载问题，提升用户体验。随着技术的不断进步和挑战的解决，智能推荐系统将会更加智能化、个性化和安全。

标题中提到的“一种不平衡的垃圾邮件过滤方法”指向了一种专注于解决在垃圾邮件检测过程中出现的数据不平衡问题的算法或技术。在垃圾邮件过滤研究中，不平衡数据集问题是指垃圾邮件（即正类）与正常邮件（即负类）的数量悬殊，这会导致传统的分类器（如支持向量机、神经网络等）在训练过程中偏向于多数类，从而降低对少数类（垃圾邮件）的识别率。 描述中强调了传统垃圾邮件识别方法在处理大规模不平衡数据时的高误报率，并提出了一种将不平衡问题转化为平衡问题的方法。该方法的核心在于改进的K-means聚类算法，该算法结合支持向量机（SVM）分类模型，以获得平衡的训练集。通过该改进的算法首先对垃圾邮件进行聚类，提取典型的垃圾邮件样本，随后训练集将由这些典型垃圾邮件样本和合法邮件组成，最终通过训练有素的SVM分类模型实现垃圾邮件的过滤。实验结果表明，在大规模不平衡数据集上，改进的K-SVM过滤方法具有较高的分类效率和泛化性能。 从标签中可以得知这是一篇研究论文，因此我们可以预期文章内容会涵盖对应的研究方法、实验过程和结果分析等。 从部分内容我们可以提取以下关键词和概念进行详细解释： 1. K-means聚类：一种基于距离的聚类算法，其目标是将n个数据点划分到k个集群中，使得每个数据点属于离它最近的均值（即簇中心），以此来最小化一个对象与该对象所在簇其他数据点的平均距离。K-means算法适用于大规模数据集，且计算速度快，但需要预先指定簇的数量（k值），且对异常值敏感。 2. 支持向量机（SVM）：一种广泛用于分类和回归分析的监督学习模型。SVM的核心思想是找到一个超平面（决策边界），该超平面能够最大化不同类别的数据点之间的间隔（称为“边际”）。SVM对高维空间数据的处理能力较强，可以处理非线性关系，通过使用核技巧能够将非线性问题转化为线性可分的问题，从而在高维空间中寻找最优分类边界。 3. 垃圾邮件过滤：一种识别和过滤垃圾邮件（不需要或不受欢迎的邮件）的技术，它基于邮件内容和特征进行判定。垃圾邮件过滤通常采用机器学习算法，通过分析邮件内容中的关键词、发件人地址、邮件格式等因素来区分垃圾邮件和正常邮件。 4. 数据不平衡：在分类问题中，当一个类别的样本数量远多于其他类别时，会出现数据不平衡的情况。例如，在垃圾邮件过滤中，如果正常邮件的数量远多于垃圾邮件，那么分类器可能会偏向于将邮件判定为正常邮件，从而忽略对垃圾邮件的检测。 5. 分类效率与泛化性能：分类效率通常指模型处理数据的速度和准确率，而泛化性能则是指模型对未见过的新数据的预测能力。一个具有高泛化性能的模型意味着它对新数据的预测准确率也较高，这是衡量机器学习模型好坏的关键指标。 该研究论文提出了一种改进的垃圾邮件过滤方法，该方法通过改进K-means聚类算法，并结合SVM模型，有效处理了数据不平衡问题，并在实际应用中显示了较高的效率和性能。这表明了在不平衡数据集上，将聚类技术和分类模型相结合可能是一种有效的解决策略。

在数字信号处理中，滤波器设计占据着核心地位，尤其是FIR（有限冲击响应）数字滤波器和IIR（无限冲击响应）滤波器的应用非常广泛。MATLAB信号处理工具箱的使用，能够极大地简化数字滤波器的设计工作。本课程设计报告以数字信号处理为基础，通过MATLAB实现语音去噪处理，详细探讨了滤波器的设计、实现及其性能分析。 报告首先介绍了数字信号处理的相关理论，强调了滤波器设计的重要性，并阐述了基于MATLAB工具进行语音信号去噪处理的基本原理和方法。在实际操作过程中，设计者需要采集有噪音的语音信号，并对其进行时域和频域分析。通过MATLAB的信号处理工具箱，使用窗函数法设计FIR数字滤波器，而采用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变换法设计IIR数字滤波器。 设计过程中，研究者通过MATLAB工具完成各种计算和图形绘制，大大提高了设计效率。通过仿真测试和频率特性分析，可以验证所设计滤波器的性能。实验结果显示，MATLAB信号处理工具箱能够高效快捷地设计出性能指标符合要求的FIR和IIR数字滤波器。 关键词部分突出了本课程设计的核心内容，包括数字滤波器、MATLAB、窗函数法、巴特沃斯、切比雪夫和双线性变换。这些关键词不仅是本设计的核心，也代表了数字信号处理领域中不可或缺的重要概念和方法。 报告的绪论部分着重说明了研究的背景、目的和意义。课程设计内容则详细地描述了整个设计的流程和方法，包括语音信号的采集、时频分析、加噪与频谱分析、设计低通滤波器、对加噪语音信号进行滤波、分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化、回放语音信号以及最后的小结。每个部分都有明确的目标和详细的操作步骤。 在具体实现中，报告提到了如何采集有噪音的语音信号，以及如何利用MATLAB对采集到的信号进行时域和频域的分析。设计者通过不同的方法对语音信号进行加噪处理，并对加噪后的信号进行频谱分析，从而验证滤波器设计的有效性。 报告还详细描述了使用MATLAB中的双线性变换法设计低通滤波器的具体步骤，以及如何将设计出的滤波器应用于加噪的语音信号进行滤波处理。通过比较滤波前后的语音信号波形及频谱的变化，可以直观地观察到滤波效果，最后回放处理后的语音信号，以评估去噪效果。 课程设计的最后部分为结论，该部分对整个设计过程进行了总结，强调了MATLAB在数字信号处理中的重要作用，特别是对于设计和实现语音去噪处理的重要价值。整个设计过程充分展示了理论与实践相结合的应用，通过MATLAB工具辅助设计，不仅实现了有效的语音去噪，而且在去噪效果上达到了预期的目标。

Delphi是Borland公司推出的一款经典的应用程序开发工具，主要用于快速开发Windows应用程序，具有较高的开发效率和强大的功能。随着互联网和移动互联网的发展，Delphi也在不断地扩展其功能以适应新的开发需求。特别是，Delphi对于Web应用程序的开发提供了强大的支持，而其中的一个显著例子就是Unigui框架。 Unigui是基于Delphi的Web应用框架，它的设计理念是将传统的桌面应用程序的开发模式迁移到Web环境中。通过这种方式，开发人员可以利用Delphi丰富的组件库和成熟的开发经验，在无需深入了解复杂Web前端技术的情况下，就能够快速开发出功能丰富的Web应用程序。Unigui的关键特性之一是它提供了一套能够模拟传统桌面应用程序用户界面的控件集合，从而使得Web页面的用户界面和交互体验更加接近于传统的桌面应用。 在本压缩包中，包含了标题为"Delphi 12 控件之web手机(unigui)"的源代码文件，这意味着该压缩包主要涉及的是使用Delphi 12开发环境，以及Unigui框架来构建面向手机平台的Web应用程序。这样的应用通常被称为响应式Web应用，它能够在不同的屏幕尺寸和分辨率的设备上提供良好的显示效果和用户体验。 压缩包中的"app(unigui)"文件，很可能是包含所有与该Web应用程序相关的源代码文件。这些文件可能包括Delphi的.dpr项目文件、.pas源代码文件、.dfm窗体设计文件以及其他资源文件。开发者可以利用这些文件来构建应用程序的主体结构，包括用户界面的设计、事件处理逻辑、数据访问层的实现等。 由于Unigui的特性，该应用程序很可能实现了各种桌面级的控件，如按钮、文本框、列表框、表格等，以及更高级的控件，比如树状控件、标签页控件等，这些控件在Web环境中被设计为可以响应触摸屏操作，从而适配手机用户的交互习惯。此外，Unigui还可能提供了对于动态数据绑定的支持，使得开发人员能够方便地将后端数据与前端控件进行绑定，实现复杂的数据展示和管理功能。 通过深入分析该压缩包中的源代码，开发者不仅能够学习到如何使用Delphi进行Web应用开发，还可以掌握如何利用Unigui框架实现面向手机平台的Web应用。这不仅能够丰富开发者的技能树，而且能够帮助他们在移动互联网时代的开发浪潮中保持竞争力。

STM32储能逆变器资料，提供原理图，pcb，源代码。 基于STM32F103设计，具有并网充电、放电；并网离网自动切换；485通讯，在线升级；风扇智能控制，提供过流、过压、短路、过温等全方位保护。 功率5kw。 基于STM32F103设计的储能逆变器资料，其中包含原理图、PCB设计和源代码。这款储能逆变器具备多种功能，包括并网充电和放电功能，可以自动实现并网和离网的切换；还支持485通讯，并具有在线升级功能。此外，逆变器还智能控制风扇，提供全方位的保护功能，包括过流保护、过压保护、短路保护和过温保护。它的功率为5kW。 提取的 1. STM32F103芯片：储能逆变器采用STM32F103作为设计基础，该芯片是一款基于ARM Cortex-M3架构的微控制器。 2. 储能逆变器：储能逆变器是一种能够将电能进行存储和转换的装置，通常用于电力系统的能量管理和应急供电。 3. 并网充电和放电：储能逆变器具备将电能从电池中充入电网或者将电网电能储存在电池中的功能。 4. 并网离网自动切换：储能逆变器能够根据需要，自动实现从并网模式到离网模式的切换，以实现更好的供电管理。 5. 485通讯