**圆锥滚子轴承载荷分布曲线的验证与代码实现**,圆锥滚子轴承载荷分布曲线解析程序：验证动力学模型有效性的实用工具,本程序为圆锥滚子轴承载荷分布曲线。 用于与圆锥滚子轴承动力学模型（动力学模型包括有限元模型和自建代码动力学模型）的载荷分布进行对比，以验证动力学模型的有效性。 本人自己手写的代码，参考的滚动轴承设计原理这本书，可以对着书和代码自行推导，代码注释详细有，有的注释到多少页码。 且附上了轴承参考电子书。 以上百分百都是博主学习过程中的一部分成果，保证真实有效。 ,程序名称;圆锥滚子轴承载荷分布曲线;动力学模型对比;模型验证;手写代码;滚动轴承设计原理;代码注释详细;轴承参考电子书;学习成果。,圆锥滚子轴承载荷分布曲线程序：验证动力学模型的有效工具

最近在学习Envi,发现CSDN里分享的64位版本的下载链接都失效了，现分享一个可用的链接Envi5.1 x64版本链接。具体链接内容包括：x64位下载地址，32位下载地址和许可文件及破解补丁的下载地址。

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Matlab实现微电网优化调度：SSA算法与PSO算法对比，有效降低运行成本,Matlab实现微电网优化调度：SSA算法与PSO算法对比，有效降低运行成本,Matlab代码：微电网的优化调度，以微电网的运行成本最小为目标进行优化，并把失负荷惩罚成本计入总目标当中，分别采用PSO算法和麻雀搜索算法（SSA算法，2020年新提出）进行优化求解，可分别求得两种算法下的优化调度方案，仿真结果表明，相比于PSO算法，SSA算法在求解时具有更快的求解速度和更好的收敛性，即SSA算法所求得的微电网调度方案能够大大降低微电网的运行成本。 程序注释详细，适合初学者，对于微电网的优化调度学习有很大的帮助 ,微电网优化调度; 运行成本最小化; 失负荷惩罚成本; PSO算法; 麻雀搜索算法(SSA); 求解速度; 收敛性; 程序注释详细; 初学者学习帮助,基于Matlab的微电网优化调度：PSO与SSA算法的仿真比较研究

美颜算法是一类用于改善人物照片外观的数字图像处理技术。它主要包括美白、扩眼和瘦脸等几种功能。美白算法的主要目的是让皮肤看起来更加明亮和光滑，去除面部瑕疵，使得人物的照片看起来更加美观。扩眼算法则是为了使眼睛看起来更大更有神，这种效果在亚洲的美容标准中尤其受到欢迎。而瘦脸算法则是对人物面部轮廓进行调整，使其看起来更加瘦长，减少面部的宽度。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理功能，包括但不限于面部特征检测、物体识别、运动追踪等。OpenCV contrib包是OpenCV的一部分，它提供了更多高级的、实验性的功能，这些功能在学术研究或特定的工业应用中可能非常有用。 在美颜算法中，OpenCV的图像处理功能是不可或缺的。利用OpenCV的相关功能，开发者可以轻松地对图像进行分析和处理，实现各种美颜效果。例如，可以使用OpenCV的面部检测功能来定位人脸和面部特征，然后应用相应的图像处理技术来调整肤色，扩大眼睛区域或者拉伸调整面部轮廓。经过这些算法处理后，照片中的人物看起来会更加符合现代审美标准。 美颜算法PPT可能是关于如何使用OpenCV来实现各种美颜功能的演示文稿。文档可能详细介绍了美白、扩眼和瘦脸算法的原理，以及如何通过OpenCV的函数和方法来实现这些效果。这样的演示文稿对学习和掌握使用OpenCV进行图像处理的开发者非常有帮助。 OpenCVBeauty很可能是一个包含源代码和示例的文件夹，它展现了如何使用OpenCV库来实现上述的美颜效果。开发者可以通过阅读和运行这些源代码，来理解算法的实现细节，学习如何将理论应用到实践中，从而提高自己在图像处理领域的技术水平。 美颜算法是一种利用图像处理技术对人物照片进行优化的技术，它通过改善肤色、调整面部特征等方式来增强照片的美观度。而OpenCV作为强大的图像处理工具，提供了实现这些算法所需要的功能。开发者可以借助OpenCV contrib包来进一步扩展自己的算法库，实现更多高级的图像处理功能，例如美颜算法中所需的美白、扩眼和瘦脸效果。这些技术的实现不仅需要深入理解图像处理的原理，还需要熟练掌握OpenCV等图像处理库的使用方法。通过不断的实践和学习，开发者可以将这些算法应用于实际的项目中，满足用户对美化个人照片的需求。

燃油模型的MATLAB代码SOFC-EIS-ECM 用于将有效电路模型拟合到奈奎斯特图的 Matlab 代码，用于固体氧化物燃料电池 需要 3 列 csv 的实验 EIS 数据作为输入。 examplerun.m 包含一些给定典型数据和最小化约束的性能和结果示例。 fit_eis_dat.m 包含数据清理、模型生成和误差计算、最小化和绘图功能。

10bit 20MHZ SAR ADC 设计，smic180nm，有设计文档原理解读 有工艺库，直接导入自己的cadence就能运行，有效位数ENOB为9.8，适合入门SAR ADC 结构: 常用栅压自举开关Bootstrap Vcm_Based开关时序 上级板采样差分CDAC阵列 两级动态比较器 比较器高速异步时钟 动态sar逻辑 10位DFF输出 10位理想DAC还原做DFT。 包括详细仿真文档，原理介绍，完整电路图，仿真参数已设好，可直接使用，在自己的电脑上就可以运行仿真。 适合入门SAR ADC的拿来练手

我们对涉及核子或WIMP自旋的候选WIMP-核子有效相互作用提出了PandaX-II约束，除了标准的轴向自旋相关（SD）散射外，还包括矢量和轴向电流，磁和电偶极矩之间的各种耦合，以及 张量相互作用。 重新分析对应于54吨天的总暴露量的数据集，以确定作为WIMP质量和同位旋耦合的函数的约束。 我们获得WIMP-核子截面波恩

便携式医疗设备的设计人员正面临着一些独特的挑战。医疗照护领域对电子产品的审查控管相当严格，尤其在产品设计的寿命、使用周期、还有使用上的稳定性，皆有高规格的要求。此外，电子设备的设计用途，一旦与医疗设备相关时，就产生了非常重大的意义。 　　举例来说，低功耗为所有设计人员共同的追求目标，低功耗意味电池可以变得更小、更轻，藉以提高产品的可移植性；对于医疗设备来说，可移植性的提高改善患者的生活质量，且患者的生命更需直接仰赖电池的寿命。 　　在本文中，我们将说明设计人员如何利用微控制器(MCU)进行设计、并符合医疗设备的低功耗要求。 　　电压和电池寿命 　　在低功耗应用中，微控制器的静态功耗是很 在医疗电子设备的设计中，降低功耗是至关重要的任务，特别是在便携式设备中，它直接影响设备的可移植性和电池寿命。设计者需要遵循严格的行业标准，确保产品的长期稳定性和可靠性，同时考虑到设备的特殊用途，如医疗监护，低功耗设计会直接影响患者的生活质量和安全。 微控制器（MCU）在实现低功耗设计中扮演了核心角色。MCU的选择应当注重其静态功耗，尤其是在休眠模式下的电流消耗。一些高性能MCU在休眠状态下能将电流消耗降至50 nA以下，这有助于显著延长电池寿命。此外，MCU应能在广泛的电源电压范围内工作，以适应不同类型的电池，比如1.8 V的碱性电池工作电压，确保设备能够在电池电压下降时仍能正常运行。 在设计中，采用外围电源切换策略是减少功耗的有效手段。通过微控制器控制外围设备的电源通断，只在需要时才为传感器、存储器等供电，例如在医疗监视器中，当不进行数据采集时关闭传感器和EEPROM，可以显著降低系统总功耗。利用MCU的I/O口可以直接为这些设备供电，减少了额外组件的需求，从而降低成本。 微控制器自身的功耗管理模式也是关键。当系统负载较轻时，MCU可以进入休眠模式，以进一步减少能耗。例如，如果测量和数据处理只需要11ms，那么在两次测量之间的大部分时间，MCU都可以休眠，以降低平均功耗。看门狗定时器的设置和选择也很关键，因为它决定了MCU何时从休眠状态唤醒，确保定期的数据采集。 为了准确评估设备的功耗，设计者需要进行电源预估，计算每个组件在不同状态下的电流消耗，以及在整个操作周期内的平均功耗。这包括MCU、传感器、EEPROM以及其他任何电源依赖的组件。通过这些计算，设计者可以优化设备的电源管理策略，确保在满足性能需求的同时，最大限度地延长电池寿命。 降低医疗电子设备功耗的关键在于选择低功耗MCU，智能电源管理，合理利用MCU的功耗模式，以及精确的电源预算计算。通过这些方法，设计者能够开发出既满足医疗标准又具有高效能源利用的便携式医疗设备，从而提高患者的生活质量，并保障其安全。

在IT领域，特别是计算机视觉和3D重建技术中，相机和投影仪的标定是至关重要的步骤。相机标定是用来确定相机内参和外参的过程，而投影仪标定则是为了获取投影仪与相机之间的几何关系。这个压缩包提供的"calibImage"包含了用于相机和投影仪标定的图像，这将帮助用户快速验证他们的条纹结构光系统的效果。 相机标定通常涉及以下几个关键知识点： 1. **相机模型**：相机可以视为一个三维到二维的投影变换，最常见的模型是针孔相机模型，它通过焦距、主点坐标和畸变系数来描述相机的特性。 2. **内参数**：包括焦距（f）和主点坐标（cx, cy），这些参数决定了相机图像中心的位置和焦距大小。焦距是光线穿过镜头汇聚到传感器上的距离，主点是图像坐标系的原点。 3. **外参数**：描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态，包括旋转矩阵和平移向量。旋转矩阵表示相机的三个轴相对于世界坐标轴的旋转角度，平移向量表示相机的中心位置。 4. **标定对象**：通常使用棋盘格或圆点阵列，这些特征点在不同视角下有明确的几何关系，便于计算相机的内外参数。 5. **标定过程**：包括图像采集、特征检测、匹配、几何校正和参数估计。利用OpenCV等库提供的函数，可以自动化完成大部分工作。 6. **投影仪标定**：与相机标定类似，但需额外考虑投影仪的几何特性，如镜头畸变、光源位置等。通常需要设计特殊的图案，如条纹或斑点，投射到目标物体上，然后用相机捕获。 7. **相机-投影仪同步**：确保相机和投影仪在时间和空间上的同步，以便准确地捕捉到投影的图像。 8. **点云生成**：通过相机和投影仪的标定结果，可以将投影的条纹转换为3D点云，用于深度感知和3D重建。 9. **验证方法**：通过对比标定后的点云结果和实际物体形状，评估标定的准确性。这个压缩包提供的"calibImage"就是为了这个目的，用户可以直接运行并查看标定效果。 这个软件/插件的应用场景广泛，包括机器人导航、增强现实、工业检测和3D建模等。通过有效的标定，可以提高系统精度，减少误差，从而优化整体性能。因此，对于从事相关领域的开发者来说，熟练掌握相机和投影仪的标定是非常必要的。