内容概要：本文档详细阐述了6G网络协作通感一体化技术，旨在实现通信与感知的深度融合。文中首先分析了通信感知一体化的驱动力与应用场景，随后介绍了通感融合的工作模式和技术挑战。接着，文档深入探讨了网络协作通感的关键技术，包括系统模型、高精度同步、多节点协作机制、高精度感知算法和组网干扰管理。最后，展示了低频和高频网络协作通感的原型验证结果，并对未来发展趋势进行了展望。通过这些技术，6G网络将能够提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力，助力低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业快速发展。 适合人群：从事通信、感知技术研发的专业人士，尤其是关注6G技术发展的研究人员和工程师。 使用场景及目标：① 提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力；② 支撑低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业的数字化转型；③ 推动通信感知一体化技术的实际应用和发展。 其他说明：本文档由中国移动通信集团有限公司及相关企业联合发布，旨在推动6G技术的标准化、产业化及应用培育工作。

2025年作为人工智能元年，将见证DeepSeek技术在多个领域引领行业变革。DeepSeek通过创新算法架构和优化算力利用效率，打破了传统算力至上的理念。其深度学习模型DeepSeek-R1利用少量的合成数据结合多轮强化学习，在提高模型精度的同时大幅降低了对内存和计算资源的需求。这种算法优化不仅提升了模型的准确度和效率，还降低了技术门槛，使得低参数量模型得以发展，促进了AI技术在更多终端设备上的应用。 DeepSeek技术在医疗AI领域的应用前景尤为突出，其技术被多家医疗公司所采纳，用于辅助诊断、病理分析以及健康管理等多个方面，有效推动了医疗AI技术的商业化应用。同时，在AI制药研发方面，DeepSeek展现了强大的数据处理能力和计算能力，加快了药物研发流程，提升了靶点发现等环节的效率，受到了包括晶泰控股、信达生物在内的中国领先药企的青睐。在大健康管理和AI机器人领域，DeepSeek也展现了显著的技术优势，提供了精准的个人健康状态监测和管理，以及手术机器人的高精度运动控制，为康复、人机交互和远程医疗提供了技术突破的可能性。 此外，DeepSeek在产业发展上起到了引领作用，为AI应用补上了中国在基础底座方面最缺乏的一环。它的模型架构和推理能力成为了中国所有AI应用的基石，促进了各行业基于此平台开发出适应自身需求的应用版本。DeepSeek的发展潜力同样表现在了其产品的市场表现上，最新产品在春节后20天DAU（日活跃用户数）突破2161万，展现出前所未有的用户吸引力和应用潜力，有希望成为AI领域的超级应用。 DeepSeek的开源模型DeepSeek-McE，基于McE架构，提供了极低计算成本下的高性能，为AI技术路线的创新和发展提供了新方向。在技术路线上，DeepSeek体现了从技术能力驱动向需求应用驱动的转型，推动AI技术更注重在各行业的实际应用，并解决实际问题。在模型架构的发展趋势上，DeepSeek的研究表明，除了Transformer架构外，非Transformer架构如LFM模型同样具有超越传统模型的潜力，这预示着AI模型架构的未来将更加多样化。 随着5G网络的大规模商用，学术界和产业界已开始对第六代移动通信技术（6G）进行研究探索。移动通信网络作为新型基础设施，承载的业务将更加丰富，6G作为通信、感知、AI、安全和大数据一体融合的新一代移动信息网络，其多维能力的一体融合将成为发展的重要趋势。通感一体化作为6G的核心愿景，旨在突破传统通信网络的局限，将网络能力从信息传递扩展至环境感知，极大地拓展了通信网络的能力边界，助力实现“万物智联、数字孪生”的宏伟愿景。6G网络将在智慧物流、城市治理、应急救援和数字农业等领域有广泛的应用前景。 DeepSeek技术的发展和应用在人工智能领域具有划时代的意义，不仅推动了技术创新和产业变革，还预示着AI技术未来的发展方向。与此同时，对6G通信技术的研究和探索，特别是通感一体化的愿景，将为未来信息社会的建设奠定坚实的基础。

基于MM32SPIN080C 无感方波BLDC驱动篇应用笔记。 该文档介绍基于 MM32SPIN080C 的 BLDC 无感方波控制方案， 适用于各类无感方波产品， 比如筋膜枪、 电动剃须刀、 电推剪、 电动工具、 园林工具、 电调无人机、 方波水泵等。 随着科技的不断进步，无刷直流电机（BLDC）由于其高效、低噪音、寿命长等特点，在各类应用中得到广泛应用。MM32SPIN080C作为一款高性能的微控制器，特别适用于无感方波控制的BLDC电机驱动方案。在此应用笔记中，将会详细展示如何基于MM32SPIN080C实现无感方波控制策略，包括硬件设计、软件配置以及参数调试等关键技术环节。 文档从芯片资源介绍开始，对MM32SPIN080C的主要功能模块进行了详尽的讲解，这为理解后续的硬件设计和软件配置奠定了基础。在硬件参考设计部分，文档提供了具体的电路图和元件选择建议，确保开发者能够准确地构建出适用于特定应用的硬件平台。 软件设计部分是实现无感方波控制的核心，文档依次介绍了重要配置、代码框架、软件流程图、状态机等关键概念。软件配置的讲解不仅包括了必要的初始化步骤，还涵盖了如何根据具体的应用场景调整软件行为。代码框架部分展示了整个软件设计的结构，帮助开发者更好地理解整个程序的运作流程。软件流程图和状态机的介绍则是为了让开发者能够清晰地认识到控制逻辑的每个环节，从而更精准地进行调试和优化。 外设配置部分着重于介绍如何根据硬件设计来配置微控制器中的外设，比如定时器、PWM输出等，以满足无感方波控制的需求。参数调试则是确保电机能够达到最佳性能的重要步骤。文档详细说明了系统参数、电机参数、硬件参数、电机运动相关参数以及电机启停参数的设定方法，为开发者提供了全面的调试指南。 电机实际运转验证环节则是对之前所有理论和配置的实践检验。通过实际的电机运转情况来反馈参数设置的效果，以便及时进行调整，确保电机的运转效果达到预期。文档还包含了修改记录，便于用户追踪文档的更新情况，确保应用笔记始终反映最新的开发信息。 本应用笔记详细介绍了基于MM32SPIN080C实现无感方波BLDC驱动的设计与实现过程，从芯片资源到软件配置，从硬件设计到参数调试，每一个环节都为电机控制提供了细致的指导和实用的建议。无论是筋膜枪、电动剃须刀等日常用品，还是无人机、水泵等专业设备，本应用笔记都为其无感方波控制提供了有力的技术支持。

内容概要：本文详细介绍了无刷直流电机（BLDC）的MATLAB仿真技术，涵盖了其基本工作原理、建模方法及其在实际应用中的关键技术。首先，文章解释了BLDC的工作原理，强调了其通过电子换相和控制电路实现转矩和速度控制的特点。接着，分别讨论了有感和无感两种仿真的具体实施步骤，前者通过传感器采集数据并模拟实际运行情况，后者则侧重于性能分析和优化。此外，还深入研究了霍尔换相建模和反电动势过零检测建模，这两部分对于提升电机性能至关重要。最后，通过对比两种仿真模型的应用效果，展示了如何利用MATLAB仿真技术优化电机设计，提高运行效率和稳定性。 适合人群：从事电机设计、控制工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和优化无刷直流电机性能的专业人士，旨在帮助他们掌握MATLAB仿真技术，从而改进电机的设计和控制策略。 其他说明：文中提供了详细的理论背景和技术细节，使读者不仅能够了解仿真流程，还能深入理解背后的物理机制和控制算法。

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

在电机控制领域中，FOC即场向量控制（Field Oriented Control），是永磁同步电机和感应电机高性能控制中不可或缺的技术。而无感FOC，顾名思义，是一种在无需转子位置传感器的情况下，也能实现FOC控制的技术。它利用电机的电参数，通过复杂的算法推算出转子位置和速度信息，从而达到与有感FOC相似甚至相同的效果。无感FOC的优势在于降低成本和增强系统的鲁棒性，尤其适用于对成本敏感或者转子位置难以检测的场合。 高频旋转脉振注入法（SIMULINK）是实现无感FOC的一种方法。在无感控制中，电机的定子电流会被分解为沿着转子磁场方向的磁场电流分量和垂直于转子磁场的转矩电流分量。在转子的实际位置未知的情况下，高频旋转脉振注入法通过向电机注入一个高频旋转的电流信号，来间接感知转子位置。这个高频信号会在电机内部产生一定的响应，通过观测和分析这些响应，可以推算出转子的实时位置和速度信息。 SIMULINK是由MathWorks公司推出的一款用于基于模型的设计和多域仿真及模型化工具，它支持系统级设计、仿真的连续时间、离散时间或混合信号系统。在无感FOC的高频旋转脉振注入中，SIMULINK可以用来搭建电机模型，设计和验证控制策略，以及实时监控电机的运行状态。通过SIMULINK搭建的模型，工程师可以在仿真环境下测试和优化无感FOC算法，发现可能存在的问题，并在实际应用之前进行充分的验证。 无感FOC的高频旋转脉振注入(SIMULINK)相关知识的探讨，不仅涉及到电机理论、控制策略、信号处理等专业领域知识，还需要对SIMULINK这样的仿真平台有较深的理解和应用能力。在实践中，这些知识能够帮助工程师解决电机无感控制过程中遇到的难题，提高电机系统的性能，降低成本，使得电机控制更加智能化和精细化。

深入解析VESC无感非线性磁链观测器：源码实践、参考文献指南与仿真模型全解析,《深入解析VESC无感非线性磁链观测器：源码揭秘、参考文献导航与仿真模型实践》,VESC无感非线性磁链观测器+PLL（源码+参考文献+仿真模型） ①源码：VESC的无感非线性观测器代码，并做了简单的调试，可以做到0速启动。 代码注释非常详细，快速入门 ②参考文献（英文＋翻译）：为VESC非线性观测器的lunwen出处 ③对应的simulinK仿真 大名鼎鼎的VESC里面的观测器。 对学习非线性观磁链测器有很大帮助 图一：为观测位置角度与真实角度波形。 1、《bldc-dev_fw_5_02》为VESC的官方源代码，里面使用了非线性观测器，但是工程很大，功能太多，很难学习，并且使用了操作系统，很难自己使用。 2、《08_ARM_PMSM_磁链观测器》为STM32F405407平台的代码，原本采用VF启动+smo方案。 在该代码框架上，我移植了VESC的无感非线性观测器代码，并做了简单的调试，基本可以0速启动，但带载能力不行，可能还需要进一步调参。 3、《本杰明位置速度观测器》为VESC非线性观测器的lunwen

英飞凌TLE987X系列电机FOC控制方案：单双电阻无感量产解决方案，已广泛应用于电子水泵、油泵、风机等产品。,英飞凌TLE987X系列电机FOC控制方案：单双电阻无感量产解决方案，已广泛应用于电子水泵、油泵、风机等产品。,英飞凌TLE987X，TLE9879无感量产电机FOC控制方案，单电阻，双电阻都有。 量产方案，非Demo。 已应用于电子水泵，油泵，风机等产品。 ,英飞凌TLE987X; 无感量产电机; FOC控制方案; 单电阻/双电阻; 批量生产; 电子水泵、油泵、风机; 应用方案,英飞凌TLE系列电机FOC控制方案：单双电阻量产应用方案

烟感参考源码，基于stm32f103

基于滑模观测器的永磁同步电机无感FOC算法研究：包括PLL位置提取与多种开关函数的对比分析，仿真模型搭建参考文献全解析,基于滑模观测器的永磁同步电机无感FOC 1.采用两相静止坐标系的SMO，位置提取方法采用PLL(锁相环)，开关函数包括符号函数、sigmoid函数、饱和函数，可进行对比分析； 2.提供算法对应的参考文献和仿真模型仿真模型纯手工搭建 ,基于滑模观测器; 永磁同步电机无感FOC; 两相静止坐标系SMO; 位置提取PLL; 开关函数对比分析（符号函数、sigmoid函数、饱和函数）; 算法参考文献; 仿真模型纯手工搭建。,基于SMO与多种开关函数的永磁同步电机无感FOC研究及仿真分析