Matlab用SimuLink编程一键代码生成、编译、下载工具

Metalens超构透镜设计及Lumerical FDTD仿真技术研究：参数扫描与目标相位半径计算代码探讨,Metalens超构透镜设计：扫参分析、目标相位与半径计算及Lumerical FDTD与MATLAB的关联应用,出Metalens超构透镜lumerical fdtd仿真文件。 本人研究生阶段从事的是超构透镜设计，可1如何扫参得到相位和半径的关系可2目标相位和目标半径计算代码(传输相位，几何相位型均有) 3.Lumeical fdtd和MATLAB关联设计一键建模和运行有关超透镜，超构透镜和lumerical fdtd的 ,Metalens超构透镜; Lumerical FDTD仿真; 扫参方法; 相位与半径关系; 目标相位和目标半径计算代码; MATLAB关联设计; 一键建模; 超透镜设计,Metalens超构透镜设计及仿真：扫参优化与MATLAB关联操作指南

内容概要：压缩包中有TC234、TC237、TC265、TC275、TC297、TC334、TC367、TC375、TC377、TC387、TC397各资源代码例程（ADC、Timer、CAN、LIN、以太网、SPI、IIC、RTC。。。。），每个例程都带有驱动库，可以独立编译。 适用人群：正在或准备使用英飞凌AURIX TC2xx TC3xx系列单片机做开发或研究的工程师。 开发建议：对于实际项目来讲，先看例程再开发，跟先看用户手册及数据手册再开发，前者更简单更节约时间。对于研究人员来讲，可以一边看用户手册一边学习代码例程。 参考博客：TC3xx各模块介绍https://blog.csdn.net/weixin_44000419?type=blog 参考论坛：https://community.infineon.com/

《2021 电赛 F 题视觉教程+代码免费开源》 本文主要针对2021年电子竞赛(F题)中的视觉技术进行详细讲解，并提供了相关的代码资源。该教程聚焦于K210芯片和OpenMV的数字识别与红线循迹功能，旨在帮助参赛者理解和应用这些技术。 1. K210 数字识别、滤噪、判断 在K210芯片上实现数字识别是一个关键环节。为了克服数字不能完全进入视野、帧误识等问题，需要进行滤噪处理。这通常涉及到对识别结果的算法优化，例如使用YOLOV5神经网络模型进行训练。YOLOV5是一种实时目标检测系统，能高效地处理图像中的目标。训练集由3403张赛道数字照片组成，利用labelimg工具进行标注，生成的数据集用于训练得到.pt模型。之后，需要将.pt模型转换为K210板支持的.kmodel模型。 K210的操作步骤包括： 1. 下载Maixpy IDE (https://www.sipeed.com/index.html) 2. 更新固件库，参照官方教程(https://wiki.sipeed.com/soft/maixpy/zh/get_started/upgrade_maixpy_firmware.html) 3. 把文件拷贝至TF卡，格式化为FAT32 4. 在IDE中查看效果 5. 使用串口调试助手（波特率115200）测试指令通信 1. OPENMV 红线循迹 OpenMV用于实现小车的红线循迹功能。在处理过程中，要考虑到小车行驶中可能出现的各种场景，如数字识别、滤波处理等。上位机负责识别和滤波，然后将指令发送给下位机执行。例如，识别到数字12后，后续不再发送指令；识别到34，则在路口发送“l”或“r”；而5678号病房则需在两个路口分别发送转向指令。 代码部分提供了详细注释，帮助理解每一步操作。在Maixpy IDE中，由于Python的numpy和pandas库无法直接调用，需要找到替代方法或者对现有代码进行调整。 通过本教程，参赛者不仅能学习到K210和OpenMV在数字识别和红线循迹中的应用，还能掌握神经网络模型训练、数据集制作、模型转换以及嵌入式系统的调试技巧，为电子竞赛做好充分准备。这个免费开源的资源为参赛团队提供了宝贵的实践经验和参考代码，有助于提升项目的完成度和竞争力。

准循环低密度奇偶校验（QC-LDPC）码是一种在信息理论和通信工程中广泛应用的纠错编码技术。这种编码方法结合了低密度奇偶校验码（LDPC）的优势，即良好的错误纠正性能和相对较低的复杂度，以及准循环结构带来的灵活性和编码速度的提升。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，是实现此类编码的理想平台。 我们来深入理解QC-LDPC码的基本概念。LDPC码由一组稀疏的 parity-check矩阵 定义，该矩阵中的非零元素较少，从而允许并行处理和高效硬件实现。准循环结构通过使用循环移位操作使得生成矩阵具有循环性质，这大大简化了编码过程，尤其是在大规模码长时。避免4环的策略是为了优化编码的性能，因为4环结构可能导致编码性能的退化，增加错误地面的概率。 在MATLAB中实现QC-LDPC编码，主要涉及以下几个步骤： 1. **设计Parity-Check矩阵**：根据所需的纠错能力，选择合适的码率和码长，设计一个避免4环的稀疏循环矩阵。这通常涉及到图论中的图构造和优化算法。 2. **编码算法**：采用基于位翻转的Belief Propagation（BP）算法或者其它迭代解码算法。MATLAB提供了灵活的编程环境，可以自定义迭代解码的过程。 3. **循环移位**：由于采用了准循环结构，需要对生成矩阵进行循环移位操作，以实现编码的快速执行。 4. **编码实现**：根据生成矩阵，对信息位进行编码，生成校验位，形成完整的编码字。MATLAB的向量化操作可以加速这个过程。 5. **性能评估**：使用仿真工具如BEC（Binary Erasure Channel）或BSC（Binary Symmetric Channel）来评估编码性能，通常会绘制误码率曲线，比如BER（Bit Error Rate）与SNR（Signal-to-Noise Ratio）的关系。 在提供的压缩包"QC_codes_1612854017"中，可能包含以下内容： - **源代码文件**：可能包括.m文件，其中包含了实现QC-LDPC编码和解码的MATLAB函数。 - **设计文件**：可能有描述Parity-Check矩阵的文本或二进制文件，用于初始化编码器。 - **测试脚本**：用来调用编码和解码函数，并进行性能评估。 - **结果文件**：可能包含仿真结果，如误码率曲线、解码迭代次数等。 学习和使用这些源代码，可以帮助你理解和实践QC-LDPC码的原理，同时加深对MATLAB编程的理解。对于通信系统的设计者和研究人员来说，这样的工具和代码是极其宝贵的资源。

C语言小游戏编写——扫雷游戏代码 资源说明： 本资源与咱们接触到的扫雷游戏是有很大区别的，这个资源仅仅是在C语言学习过程中为巩固知识点而进行编写的简易游戏代码。 代码里最重要的板块在于通过函数递归实现的自动排雷功能——当玩家排查的坐标周围没有地雷时，能够主动将周围一块区域全部进行排查直到形成一个由地雷统计数字围成的一块区域。 本资源分享出来仅供大家参考，代码中对必要的功能都有详细的注释，对想要写扫雷游戏的代码但是没有编写头绪的小伙伴会比较友好。 如果各位在学习用C语言编写扫雷游戏的过程中有什么疑问，可以参考这份资源，也可以私信博主。 资源内容： 1.游戏编译环境为VS2019 2.编译语言——C语言 3.菜单代码 4.游戏主体代码 5.游戏头文件代码 6.用户使用代码 7.游戏主体包括：游戏棋盘生成、游戏棋盘打印、游戏棋盘初始化、埋雷、排雷、坐标周围地雷数量统计、自动排雷（递归实现）、游戏胜负判定…… 8.用户使用内容包括：选择开始游戏还是推出游戏、选择错误提示、重复进行游戏、排雷坐标输入、坐标重复提示、踩雷提示、游戏胜利提示、胜利后地雷情况展示……

新一代北斗卫星导航信号监测接收机仿真代码

内容概要：本文档介绍了Cursor编辑器（基于VS Code架构）的3秒高效开发技巧，旨在显著提高开发效率。首先说明了开发环境的准备，包括安装Cursor编辑器。核心内容围绕三大技巧展开：①智能代码生成，通过安装AI增强插件（pip install cursor-ai-assist），输入自然语言描述，使用Ctrl+K触发AI生成代码；②实时代码优化，如将传统for循环计算总价的代码优化为简洁的reduce方法；③自动化测试生成，以创建用户登录接口为例，展示了从原始代码到生成完整的带参数验证及JWT生成逻辑的函数，以及自动生成单元测试用例的过程。此外，还提供了高级配置技巧，如每日实践积累、定期更新AI模型、自定义代码生成模板等，并建议配合Git Hooks实现代码提交前自动优化。 适合人群：有一定编程基础，希望提高编码效率的开发者，尤其是熟悉Python和JavaScript语言的程序员。 使用场景及目标：①通过自然语言快速生成代码，减少手动编写的时间；②利用AI技术实时优化代码质量；③自动生成测试代码确保程序稳定性；④结合Git Hooks实现自动化工作流，提高团队协作效率。 阅读建议：为了更好地掌握这些技巧，建议读者按照文档中的操作步骤亲自实践每个功能点，并根据自己的项目需求调整相关配置。同时，保持对AI模型的定期更新，以便持续享受最新的技术支持。

《Windows核心编程》是一本深度探索Windows操作系统编程的权威书籍，尤其适合那些使用C和C++语言进行系统级开发的程序员。这本书详细介绍了如何利用Windows API进行底层编程，包括多线程、内存映射等关键概念和技术。配套的代码文件则是书中理论知识的具体实践示例，可以帮助读者更深入地理解和应用书中的内容。 1. **多线程**：在"10-WaitForMultExp"和"26-CopyData"这两个文件中，可能涉及到多线程编程的相关实践。`WaitForMultipleObjects`函数是Windows API中用于等待多个对象状态改变的关键函数，常用于多线程间的同步。`CopyData`函数则是在进程间通信（IPC）中传递数据的一种方法，这通常需要多线程环境来实现并发处理。 2. **系统信息**："14-SysInfo"可能包含了获取和处理系统信息的代码。Windows API提供了如`GetSystemInfo`和`GetPerformanceInfo`等函数，可以获取CPU信息、内存使用情况、系统版本等，这些函数的应用通常用于系统监控或性能优化。 3. **内存管理与映射**："15-MemReset"可能涉及内存管理和释放技术，而"10-Optex"可能与优化内存访问有关。Windows API的`VirtualAlloc`和`VirtualFree`用于动态分配和释放内存，`MapViewOfFile`和`UnmapViewOfFile`则用于内存映射文件，使得程序可以直接通过内存地址访问磁盘上的文件，提高访问速度。 4. **原子操作与锁**："10-InterlockedType"文件可能包含关于原子操作的内容。在多线程环境下，`InterlockedExchange`、`InterlockedIncrement`等函数提供了一种确保数据更新不被中断的机制，防止数据竞争问题。 5. **图像遍历**："22-ImgWalk"可能涉及对PE（Portable Executable）格式的图像文件的遍历，这是Windows系统中的可执行文件格式。通过遍历图像，可以获取模块信息、导出和导入函数、资源等，这对于动态链接库的分析和调试非常有用。 6. **文件修订**："17-FileRev"可能与文件版本控制或者文件属性修改相关，可能包含了如何读取和修改文件属性，或者跟踪文件变更的代码。 以上是对每个文件名的初步分析，实际代码内容会进一步阐述这些概念并提供具体实现。通过实践这些代码，读者可以加深对Windows核心编程的理解，提升自己的系统编程能力。

HtmlTextView for Android HtmlTextView is an extended TextView component for Android, which can load HTML and converts it into Spannable for displaying it. It is a replacement for usage of the WebView component, which behaves strange on some Android versions, flickers while loading, etc. The library also includes a workaround to prevent TextView from crashing on specific Android versions and the possibility to load images from local drawables folder or from the Internet. This library is kept tiny