内容概要:本文详细介绍了基于最小乘法对永磁同步电机(PMSM)进行转动惯量辨识仿真的方法。首先构建了仿真架构,采用Simulink平台,利用Simscape Electrical中的PMSM模块作为电机模型,重点在于右侧的递推最小乘辨识器。文中提供了完整的S函数代码实现,用于更新转动惯量估计值,并讨论了关键参数如P矩阵初始化值和遗忘因子的选择。此外,还强调了加速度信号滤波的重要性以及如何应对负载惯量突变的情况。最后展示了仿真结果,验证了所提方法的有效性和准确性。 适合人群:从事电机控制研究的技术人员、高校相关专业师生、对永磁同步电机控制感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解永磁同步电机转动惯量在线辨识机制的研究者;旨在帮助读者掌握最小乘法的具体应用技巧,提高实际项目中的参数辨识能力。 其他说明:文中提到的仿真文件可在GitHub获取,同时推荐了相关书籍供进一步学习。
2025-09-11 18:19:41 365KB 最小二乘法 参数辨识 控制系统仿真
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基于最小乘法的永磁同步电机(PMSM)转动惯量辨识仿真的构建方法。首先,作者利用Simulink平台,采用Simscape Electrical中的PMSM模块作为电机模型,重点在于右侧的绿色模块——递推最小乘辨识器。该辨识器通过S函数实现,能够实时更新转动惯量的估计值。文中提供了详细的S函数代码,解释了每个部分的功能以及参数的选择依据。此外,还强调了对加速度信号进行滤波处理的重要性,以减少噪声对辨识结果的影响。最后,展示了仿真结果,验证了该方法的有效性和准确性。 适合人群:从事电机控制研究的技术人员、高校相关专业师生、对永磁同步电机控制感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解PMSM转动惯量辨识原理的研究人员和技术开发者。通过本仿真可以掌握最小乘法的具体实现方式,了解如何优化参数选择以提高辨识精度。 其他说明:文中提到的仿真文件已上传至GitHub,可供读者下载并进一步探索。同时推荐了相关书籍作为深入学习的资料来源。
2025-09-11 18:17:20 423KB 最小二乘法 参数自适应
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在Cocos Creator中创建维码,通常涉及到游戏开发中的交互功能,比如用户可以通过扫描维码进入特定的游戏关卡或者获取游戏资源。下面将详细讲解如何利用Cocos Creator的画图方式来实现维码的创建。 我们需要了解维码的基本原理。维码(Quick Response Code)是一种维条形码,能够存储比传统一维条形码更多的信息,如文字、网址、图片等。它由多个黑白相间的模块组成,通过不同的排列组合来表示数据。 在Cocos Creator中创建维码,我们不直接使用内置的维码库,因为Cocos Creator本身并不提供这样的功能。而是需要借助JavaScript库,例如`qrcode-generator`,这个库可以生成维码的SVG或PNG数据,然后我们在Cocos Creator中将这些数据转换为精灵(Sprite)并显示出来。 以下是创建维码的步骤: 1. **引入外部库**:你需要在项目中引入`qrcode-generator`库。这可以通过npm安装,然后在项目的`index.html`中引入对应的js文件,或者将其源代码复制到项目中。 2. **生成维码**:在JavaScript中使用`qrcode-generator`库来生成维码。你需要提供要编码的数据和维码的类型(通常为`'text/plain'`)。例如: ```javascript var qr = qrcode(0, 'L'); // L代表错误纠正级别,0是最低 qr.addData('你的数据'); qr.make(); ``` 这将返回一个包含维码矩阵的SVG字符串或PNG数据。 3. **转换为精灵**:在Cocos Creator中,你需要将生成的SVG或PNG数据转换为精灵。如果是SVG数据,你可以使用`html2canvas`库将其渲染为canvas,再将canvas转为精灵。如果是PNG数据,可以直接用`cc.Image`加载。 4. **绘制到场景**:创建一个新的精灵节点,并将转换后的维码图片设置为精灵的纹理。将其添加到场景中合适的位置,调整大小以适应需求。 5. **处理交互**:如果需要,你可以添加点击事件监听器,当用户点击维码时,可以弹出扫描提示或直接打开设备的扫码功能。 除了手动处理,还可以考虑使用第三方服务生成维码,然后通过网络请求获取图片,这样可以避免在客户端处理复杂的编码和解码过程,减轻客户端负担。 需要注意的是,由于Cocos Creator主要用于游戏开发,因此创建维码更多的是为了游戏内的特殊应用场景,例如分享链接、解锁隐藏内容等。在实际操作中,要确保维码的可读性和用户体验,避免过于复杂的操作流程。同时,考虑到不同平台的兼容性,可能需要对iOS和Android进行差异化处理。 总结起来,使用Cocos Creator创建维码需要结合JavaScript库和Cocos Creator的图形渲染能力,通过生成和转换维码数据来实现。这个过程涉及到了前端开发和游戏引擎的结合,要求开发者具备一定的JavaScript和Cocos Creator基础。
2025-09-11 16:51:23 8KB cocoscreator 二维码
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在Cocos Creator中,开发游戏或应用时可能会遇到需要生成维码的需求。维码作为一种高效的信息载体,可以方便地存储和传递各种信息,如网址、文本、联系方式等。本教程将详细介绍如何在Cocos Creator中创建维码,并提供代码示例,帮助开发者实现维码功能。 我们需要了解维码的基本原理。维码(Quick Response Code)是一种维条形码,通过黑白小方块的排列来存储信息。Cocos Creator 是一个基于 JavaScript 的跨平台游戏开发框架,它允许开发者使用 JavaScript 语言进行游戏逻辑编写。 为了在Cocos Creator中创建维码,我们通常需要借助JavaScript库,如`qrcode-generator`或`jsqrcode`。这些库提供了生成维码的API,可以将字符串信息转化为维码图像数据。确保将对应的库引入到项目中,可以通过npm安装并将其添加到项目的`project.json`依赖中。 接下来,我们可以创建一个组件或者服务来处理维码生成。以下是一个简单的代码示例,展示了如何使用`qrcode-generator`库生成维码: ```javascript import * as qr from 'qrcode-generator'; // 创建维码数据 let typeNumber = 4; // 维码类型,数字范围3-40 let errorCorrectionLevel = 'L'; // 错误校正级别,有'L', 'M', 'Q', 'H'四个等级 let qrData = 'http://example.com'; // 要编码的数据 let qrCode = qr(typeNumber, errorCorrectionLevel); qrCode.addData(qrData); qrCode.make(); // 获取维码图片数据 let imgData = qrCode.createDataURL(4); // 参数表示维码的缩放级别 ``` 生成维码图片数据后,我们可以将其转换为Cocos Creator中的纹理,方便在场景中显示。这里需要使用`cc.Image`类和`HTMLCanvasElement.toDataURL()`方法: ```javascript let canvas = document.createElement('canvas'); let ctx = canvas.getContext('2d'); let img = new Image(); img.src = imgData; img.onload = function() { canvas.width = img.width; canvas.height = img.height; ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height); let texture = cc.Texture2D.create(canvas); // 将纹理添加到精灵或其他UI元素上进行显示 }; ``` 在Cocos Creator中,你可以创建一个`cc.Sprite`实例,设置其`texture`属性为生成的维码纹理,然后将该精灵添加到场景中,这样就可以在游戏或应用中显示维码了。 对于“返回纹理也可以返回图片数据方便传输”的描述,这意味着生成的维码不仅可以作为游戏内视觉元素展示,还可以将图片数据发送到服务器进行存储或分享,例如通过网络请求API将维码数据上传,然后在其他地方下载并解码使用。 Cocos Creator结合JavaScript库可以轻松实现维码的生成与应用。通过理解维码的基本概念、选择合适的库、编写JavaScript代码,以及与Cocos Creator的纹理系统相结合,开发者可以为游戏或应用增加更多互动性和功能性。在实际项目中,还可以根据需求扩展,比如添加扫码识别、动态更新维码内容等功能,以满足不同场景的需求。
2025-09-11 16:49:07 59KB creator 二维码
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维条码/维码(2-dimensional bar code)是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的;在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念,使用若干个与进制相对应的几何形体来表示文字数值信息,通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理:它具有条码技术的一些共性:每种码制有其特定的字符集;每个字符占有一定的宽度;具有一定的校验功能等。同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化点。本资源是PB 11.5开发的文字转为维码图片实例源码,经微信扫一扫和360安全扫码测试通过。
2025-09-10 17:19:43 201KB 11.5 二维码
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一、内容概况 QGIS是一个开源的、跨平台的地理信息系统(GIS)软件,用于浏览、编辑和分析地理空间数据,提供了一套丰富的功能,包括地图制作、空间分析、数据管理等。QGIS可以在Windows、Mac OS和Linux等操作系统上运行。 QGIS的跨平台编译需要一系列开源库的支持,本系列提供QGIS相关的编译成果。 本资源的内容为:基于Qt的libtiff跨平台编译成果(Windows版本)。 、使用人群 QGIS编译、QGIS跨平台编译的人员或研究者。 三、使用场景及目标 在Windows环境下使用。 既可以支撑QGIS在Windows环境下的编译工作,也可以进行libtiff的次研发。 四、其他说明 在Windows环境下,基于Qt Creator进行编译的libtiff开源库。包含有头文件include、库文件lib、动态库dll等,提供了Debug、Release版本。 当前采用的版本为libtiff-4.4.0,如果下载者,需要其他版本的libtiff,请在评论区留言。
2025-09-10 16:56:32 1.01MB windows libtiff tiff
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次全国土地调查符号库
2025-09-10 10:55:08 728KB arcgis
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调符号库,土地利用现状
2025-09-10 10:53:11 2.65MB 第二次土地调查
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Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2025-09-10 09:49:20 7.39MB matlab
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在当今的信息时代,数据集已成为机器学习和深度学习研究的重要基础资源。随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的研究人员和开发者需要大量的图片数据集以训练和验证他们的模型。特别是动漫风格的图片数据集,由于其独特性和丰富性,受到了广泛的关注和应用。 本篇文章所介绍的“次元人物头像数据集”,是一个典型的动漫风格图片数据集。该数据集包含了大量的动漫人物头像图片,总数达到了惊人的50000张。这些图片是通过爬虫技术从互联网上的动漫相关网站爬取而来,随后利用opencv这一开源图像处理库,对原始的动漫图片进行了头像的精确截取。 数据集中的头像图片具有高度的多样性,不仅包括了各种不同的动漫角色,还涵盖了不同的发型、表情、姿态、装饰和背景等元素。这些丰富多变的特征使得该数据集非常适合用于训练图像识别和处理模型,特别是在动漫人物识别、表情识别、风格迁移、生成对抗网络(GANs)等研究领域中,有望发挥出巨大的作用。 通过对该数据集的使用,研究人员可以在保持动漫风格特征的同时,训练出能够准确识别和生成不同动漫人物的AI模型。例如,在开发一个动漫人物识别系统时,可以通过该数据集对模型进行大量的训练,提高识别的准确率和效率。而在风格迁移研究中,该数据集同样可以作为风格源,帮助研究者实现将现实世界图片转换为动漫风格图像的算法。 除此之外,对于动画创作、虚拟现实、增强现实等领域,该数据集也有着广阔的应用前景。它能够为这些领域的开发者提供丰富的动漫人物素材,助力他们创造出更加生动和真实的虚拟角色。同时,次元爱好者们也可以利用该数据集,进行各种创意性的活动,如创作个性化的动漫人物图片、制作动漫相关的游戏、动画等。 值得注意的是,虽然动漫图片数据集提供了很多便利,但同时也要注意版权问题。在使用这些数据时,应当尊重原作者的版权,确保在合法合规的前提下进行使用和研究。此外,数据集的收集和处理过程需要严格遵守隐私保护和数据安全的相关规定,避免侵犯个人隐私和造成数据泄露的风险。 这个次元人物头像数据集不仅为人工智能领域提供了宝贵的资源,也为动漫爱好者和创意工作者提供了实现创意的平台。在合理的使用和开发下,它将极大地促进动漫及相关技术领域的发展和创新。
2025-09-09 14:36:55 269.78MB 数据集
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