无线充电系统S-S拓扑仿真模型：基于闭环控制的WPT系统，标准85k频率下稳定输出电压的调节机制，适用于Matlab Simulink与PLECS环境的研究与应用。,无线充电系统S-S拓扑仿真模型：基于闭环控制的WPT系统稳定调节与运行环境优化研究,27.无线充电系统S-S拓扑仿真模型 WPT 闭环控制，标准85k频率 均可实现输出电压的稳定调节。 运行环境为matlab simulink plecs等 ,无线充电系统; S-S拓扑仿真模型; WPT; 闭环控制; 85k频率; 输出电压稳定调节; Matlab Simulink PLECS。,无线充电系统S-S拓扑仿真模型：闭环控制下的WPT稳定输出研究

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制仿真实现方法。首先解释了传统下垂控制存在的功率分配不均和环流问题，然后引入了自适应虚拟阻抗的概念及其在MATLAB中的具体实现。文中展示了完整的MATLAB代码片段，涵盖了下垂控制、电压电流双环控制以及改进型SOGI-PLL锁相环的设计。通过对比实验验证了自适应虚拟阻抗的有效性，使得两台逆变器并联后的功率分配误差小于3%，环流峰值低于额定电流的5%，并且在负载突变情况下表现出良好的动态性能。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师，特别是从事电力电子、微电网控制领域的专业人士。 使用场景及目标：①用于研究和开发微电网中多逆变器并联系统的控制策略；②帮助理解和掌握自适应虚拟阻抗的工作原理及其优势；③提供实际应用案例供教学演示或工程项目参考。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和调试建议，强调了仿真过程中需要注意的关键点，如仿真步长的选择、参数整定技巧等。同时附上了相关参考文献以便进一步深入学习。

导读：本文介绍了Linux环境下串口通信的设计方法和步骤，并介绍了ARM9微处理器s3c2440在Linux下和C8051Fxxx系列单片机进行串行通信的设计方法，给出了硬件连接和通信程序流程图。该方法可靠、实用，适用于大多数LinuxARM和单片机串口通信的场合。 　　0 引言 　　数据采集系统中由于单片机侧重于控制，数据处理能力较弱，对采集的数据进行运算处理比较繁琐，如果通过串口与上位机通信，利用上位机强大的数据处理能力和友好的控制界面对数据进行处理和显示则可以提高设计效率。串口通信以其简单的硬件连接，成熟的通信协议，成为上下位机之间通信的首选。移植了Linux 操作系统的s3c244

计算机视觉与模式识别领域近年来取得了长足的发展，特别是在手势识别方面，它作为人机交互的重要方式之一，已经被广泛应用于智能控制系统、虚拟现实以及自动化设备中。本项目是基于Python3.7编程语言，结合OpenCV库，针对手势轮廓特征提取及机器学习分类技术的深入研究，并且完整地展示了从手势图像采集、预处理、特征提取，到模型训练以及最终的分类识别整个流程的开发步骤。 项目实施过程中，开发者需要对Python编程语言有较深入的理解，同时对OpenCV库的操作应熟练掌握。OpenCV库作为计算机视觉领域最流行的开源库之一，它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，使得开发者可以快速地进行图像处理和分析。 手势轮廓特征提取是手势识别中的关键技术。在这个项目中，开发者需要运用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，来准确地从背景中分离出手势图像，并获取手势的轮廓信息。这些轮廓信息将作为后续机器学习算法的输入特征，用于训练分类模型。 机器学习分类是通过训练算法对特征数据进行学习，从而实现分类任务的过程。在这个项目中，可能会使用到的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。这些模型需要基于提取到的特征数据进行训练，以达到准确分类手势的目的。 此外，项目中还包含了手势库的构建以及傅里叶描述子的使用。手势库的构建是为了存储大量的手势图像样本，它们将被用于训练和测试机器学习模型。傅里叶描述子则是一种用于形状描述的方法，它可以将轮廓信息转换为频域信息，这有助于更好地提取和表示形状的特征。 整个项目的开发是在Windows 10环境下进行的，这为开发者提供了稳定的操作系统平台。而在项目中提到的“gesture-recognition-master”文件夹，可能是包含了项目源代码、数据集、预训练模型以及其他重要文件的核心目录，是整个项目实现的关键部分。 此外，项目的文档资源包括“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”，这些文档资料将为项目的开发提供指导和帮助。开发者可以通过阅读这些文档来了解项目的详细说明、安装配置指南以及使用方法等重要信息。 这个项目是计算机视觉与模式识别领域中的一个实际应用案例，它不仅涵盖了手势识别技术的关键环节，还结合了机器学习和深度学习方法，具有很高的实用价值和研究意义。通过对项目的深入分析和学习，开发者可以掌握手势识别的核心技术，为未来在相关领域的发展打下坚实的基础。

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在深入探讨win32汇编环境下生成窗口程序的框架之前，首先需要了解win32汇编语言的基础知识。Win32汇编语言是针对Windows 32位操作系统的一种低级编程语言，它能够直接与硬件交互，提供高效的系统级编程能力。由于其直接操作硬件的特性，编写win32汇编语言需要对操作系统的工作原理、内存管理、中断处理以及底层硬件结构有深刻的理解。 win32汇编语言与其他高级语言如C++或Python相比，在创建窗口程序时需要更多的底层代码和手动资源管理。然而，通过掌握这一技术，开发者可以获得对程序的极致控制，并且能够实现其他语言难以实现的功能。 生成窗口程序的框架主要涉及以下几个步骤： 1. 初始化应用程序环境：创建一个消息循环（Message Loop），这是窗口程序的核心，用于接收和处理系统消息。 2. 定义窗口类：每个窗口都属于一个窗口类，窗口类定义了窗口的一些基本属性和行为，如窗口的背景色、字体等。 3. 注册窗口类：在Windows系统中注册窗口类，这样系统才能识别并正确创建窗口实例。 4. 创建窗口：使用已定义并注册的窗口类创建一个或多个窗口实例。 5. 显示和更新窗口：将创建的窗口显示在屏幕上，并通过消息循环对其进行更新。 6. 分发消息：编写代码来处理各种系统消息，如鼠标点击、键盘输入等，以及自定义消息。 7. 销毁窗口和清理资源：当窗口程序不再需要时，需要销毁创建的窗口，并释放所有占用的资源。 在win32汇编环境下，以上步骤都需要用汇编指令来实现。例如，注册窗口类需要调用Windows API中的RegisterClassEx函数，创建窗口需要调用CreateWindowEx函数，处理消息循环通常涉及到GetMessage和DispatchMessage函数等。 由于win32汇编语言的复杂性和对系统资源的直接控制，编写win32汇编窗口程序需要高度的专注和细致的工作。在现代编程实践中，虽然win32汇编已较少用于主流应用开发，但在系统编程、嵌入式开发和某些性能敏感的领域，win32汇编语言仍然具有其独特价值。 此外，使用win32汇编语言还能够更好地理解操作系统的工作原理和编程模型，对于深入学习计算机科学和软件工程的人来说，是一种非常有益的学习经历。鉴于现代软件开发的复杂性和高效率的需求，多数情况下，开发者会倾向于使用更为高级的编程语言和框架来构建应用程序。 win32汇编环境提供了一种底层编程的途径，通过它可以创建具有高度控制能力的窗口程序。虽然难度较大，但掌握这一技能对于深入理解计算机系统结构和提升编程能力非常有帮助。

在电子设计领域，Multisim 是一款广受欢迎的电路仿真软件，尤其在教学和工程实践中备受青睐。本项目基于 Multisim 14 构建了一个多功能数字时钟的仿真模型，旨在展示如何利用基础数字集成电路搭建一个实用的时间显示与管理装置。 该数字时钟的核心组件是 74161 计数器和 555 振荡器。74161 是一种四位二进制同步计数器，支持自加或自减操作，用于实现时间的递增，从而准确显示小时、分钟和秒。而 555 振荡器则作为稳定的时基源，其频率决定了时钟的精度。通过调节 555 电路的外部电容和电阻，可以设定脉冲周期，进而控制时钟的走时速度。时钟的显示部分通常采用 LED 或 LCD 显示器，但在本仿真中，我们通过 Multisim 的虚拟仪表来观察时间变化。该时钟采用 24 小时制，满足日常使用需求。此外，设计中还加入了校时和校分功能，通过额外的输入信号实现，方便用户对当前时间进行微调，确保准确性。整点报时功能是该时钟的一大亮点，通过附加电路（如触发器）实现，当小时位数值变为 00 时，触发声音或视觉报警信号。在 Multisim 中，这可能表现为模拟的声音波形或弹出的提醒窗口。一键整体清零功能则方便用户将时钟重置为 00:00:00，通过复位信号实现，按下此键后，所有计数器的值均被重置为 0。 这个基于 Multisim 14 的多功能数字时钟项目涵盖了数字电路基础、时钟电路设计、振荡器原理、计数器应用以及用户交互等多方面知识。通过实践，学习者能够加深对数字系统工作原理的理解，提升电路设计和仿真技能。在实际操作中，学生不仅可以掌握理论知识，还能体验到电子设计的直观性和趣味性。

JspStudy集成JDK+tomcat+Apache+mysql，JSP环境配置一键启动。无需修改任何配置即可迅速搭建支持JSP的服务器运行环境。 纯绿色解压即可，支持系统服务和非服务两种启动方式，自由切换。控制面板更加有效直观地进行控制程序的启停。 JspStudy将复杂的JSP环境配置简单化。 JspStudy集成以下组件： JDK 1.7_51 Tomcat 8.0.30 Tomcat 6.0.44 MySQL 5.7.10 Apache 2.4.18 PHP 5.5.30 PHP 5.2.17 SQL-Front 5.1 Xdebug 2.2.5 mysql-connector-java-5.1.38.jar

"环境湿度测试仪系统电路设计" 根据给定的文件信息，我们可以生成以下相关知识点： 一、环境湿度测试仪系统电路设计概述 本文介绍了一种基于NE555定时器的环境湿度测试仪系统电路设计，电路简单、调试方便、监测准确、精度高。本设计采用了高分子薄膜式湿敏电容HS1100作为湿度传感器，并与NE555定时器和十四位串行计数器CC4060组成湿度频率转换电路。 二、湿度传感器HS1100 HS1100是一种高分子薄膜式湿敏电容，具有不需校准的完全互换性，能瞬时退饱和。相对湿度在0％～100％RH范围内，电容量由162pF变到200pF，其误差不大于±2％RH，响应时间小于5 s，在55％RH、25℃、10 kHz条件下，其典型标称电容为180pF，供电电压一般选5 V，工作温度-40℃～100℃。 三、NE555定时器在湿度频率转换电路中的应用 NE555定时器是湿度频率转换电路的核心组件，将湿度信号转换为频率信号，实现湿度监测。该电路采用NE555定时器、湿敏电容HS1100和电阻等组成多谐振荡器，通过恰当设置电路中的电阻值，输出方波，实现湿度监测量向频率信号的转换。 四、十四位串行计数器CC4060在湿度频率转换电路中的应用 十四位串行计数器CC4060是湿度频率转换电路的另一个关键组件，用于将NE555定时器输出的频率信号送至D触发器，经12分频后输出至D触发器输入端，根据环境是否潮湿产生相应的电平，驱动D触发器工作输出控制电平。 五、湿度监测及湿度频率转换电路C 湿度监测及湿度频率转换电路C是湿度监测系统的核心组件，由湿敏电容HS1100、NE555定时器和十四位串行计数器CC4060组成，实现环境湿度的变化转换为频率的变化，由非电量转变为电量。 六、基准频率振荡器的设计 基准频率振荡器是湿度监测系统的另一个关键组件，由十四位串行计数器CC4060和基准频率定时元件组成，产生信号由脚送入CC4060，本电路C1为0．01ΩF，R4为2．7 kΩ，RP1为4．7 kΩ电位器，通过调节电位器，可以产生周期为0．059 4 ms～0．162 8ms，频率为16．8 kHz～6 kHz信号。 七、频率电压转换电路的设计 频率电压转换电路主要由十四位串行计数器CC4060和四D触发器CD4013组成，由NE555③脚送来的频率信号，由CC4060U2的脚送入计数器，经十二分频后由①脚输出，常态频率为1．6 Hz，湿度增大到90％RH时，频率降为1．5 Hz，送至D触发器CD4013⑤脚，同时输出高电平使Q3导通，锁存进入的信号电平，阻止后面的脉冲信号再次进入CC4060 U2。 本设计的环境湿度测试仪系统电路设计具有电路简单、调试方便、监测准确、精度高的特点，为环境湿度监测和控制提供了一个可靠的解决方案。

云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。