宇电AI-3170/3190分体式无纸记录仪（使用指南）zip,提供“宇电AI-3170/3190分体式无纸记录仪（使用指南）”免费资料下载，主要包括产品的技术指标、安装、接线、操作说明等内容，可供选型、安装调试使用。

python2023电赛E题要求基于K210实现同时识别红绿激光，并且利用算法实现坐标修正。K210是一种高性能、低功耗的人工智能芯片，具有强大的计算能力和丰富的图像处理功能，非常适合于视觉识别应用。 首先，针对红绿激光的同时识别，可以利用K210芯片上的神经网络加速器进行实时图像处理和识别。通过训练一个深度神经网络（如卷积神经网络）来识别红绿激光的特征，然后在K210芯片上部署该神经网络模型，实现对红绿激光的实时识别。这样可以确保系统能够同时识别多个激光，并快速做出响应。 其次，针对矩形框的坐标修正，可以利用图像处理算法实现。通过在K210芯片上编写图像处理算法，可以实现对激光点的精确定位和矩形框的坐标修正。例如，可以利用边缘检测算法和轮廓提取算法来识别激光点的位置，然后结合几何变换算法对矩形框的坐标进行修正，确保矩形框能够准确地框出激光的位置。 总之，基于K210芯片实现同时识别红绿激光并实现坐标修正的关键在于充分利用其强大的图像处理和神经网络加速能力，结合相应的算法设计和优化，以实现对激光的快速、准确识别和坐标修正。这将为电赛E题提供一种高效、可靠的解决方案，满足比赛要求，

电商业务安全架构涉及多个层面的知识点，涵盖了从安全团队的组建、面临的安全风险分析、建立相应的安全架构，到内部安全体系的强化等方面。 电商业务安全架构需要有一支专业化的安全团队。以京东为例，其安全团队在2014年已有20名成员，这表明电商企业对于安全领域的重视程度。安全团队的主要职责包括制定安全策略、监控网络环境、进行风险评估、处理安全事件、以及对安全技术进行研发和优化等。安全团队不仅要技术高超，更需了解业务流程，以便更好地结合业务特点制定安全措施。 电商业务面临的各类安全风险极为广泛，包括但不限于员工行为风险、业务系统风险、数据库泄密风险、信息泄漏风险等。这些风险可能直接导致用户个人信息泄露、财产损失，甚至影响公司品牌形象和市场竞争力。例如，员工可能因不当行为造成数据泄露；业务系统可能遭到恶意攻击，造成服务中断；数据库若管理不善，可能导致用户敏感信息被盗取；通过网络监听、钓鱼等手段，信息泄漏风险无处不在。 为了应对这些安全风险，电商企业需要建立一套完善的安全架构。这通常包括安全策略、安全机制、安全技术和安全监控等方面。安全策略是整个安全架构的指导原则，它需要明确安全目标、规范安全行为，并定义安全事件的处理流程。安全机制可能包含各种安全协议、加密措施、身份认证机制等。安全技术则涵盖防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描、数据备份与恢复等。安全监控指的是对电商网络和系统进行实时监控，以便快速发现异常行为及时做出响应。 为了强化内部安全体系，电商企业需要构建一套全面的安全管理体系，它包含安全培训、安全审计、事故响应机制等多个环节。通过定期的安全培训，增强员工安全意识和防范技能；通过安全审计来检查安全策略的执行情况，并评估现有安全措施的有效性；事故响应机制则要求企业有快速应对安全事件的预案和能力，能最小化事件带来的损失。 技术方面，电商安全架构通常涉及Console、Policy、BigData、IP特征识别等技术。Console指的是安全控制台，通常作为安全管理系统的核心，用于统一管理安全事件和配置安全策略。Policy是安全策略，用于指导安全行为和处理安全事件。BigData则是大数据技术，通过分析海量数据，挖掘潜在的安全威胁和异常行为。而IP特征识别技术可以用于监控异常流量，如垃圾账号行为、扫号行为以及被盗账号的活动情况。 电商业务安全架构是一套复杂的系统工程，它需要跨领域专业知识的结合，不仅涵盖技术层面，还包括管理层面和人员层面。企业必须建立以风险管理为核心的安全体系，不断提升安全防护能力，以应对日益严峻的安全威胁。同时，持续的技术创新和优化，以及员工安全意识的培养，都是电商企业在构建安全架构过程中不可或缺的部分。通过全方位的安全策略与措施的实施，电商企业才能更好地保护用户的个人信息和财产安全，维护自身业务的正常运行和品牌形象。

《模电Multisim仿真实例详解》 模拟电子技术（简称模电）是电子工程领域中的基础课程，它涉及到电路分析、放大器设计、信号处理等多个方面。Multisim是一款强大的电路仿真软件，它为学习和理解模电提供了直观且实用的平台。通过在Multisim中进行仿真实验，可以加深对理论知识的理解，提高实践操作能力。 一、Multisim简介 Multisim是美国National Instruments公司开发的一款电路设计与仿真软件，广泛应用于教育、科研和工业领域。其界面友好，功能强大，支持电路设计、电路分析、波形观察、元器件库查询等功能，能帮助用户在虚拟环境中实现电路的搭建、测试和优化。 二、模电基础知识 1. 电压、电流和功率：理解和掌握电压、电流、功率的基本概念及其相互关系，这是模电的基础。 2. 直流电路：了解欧姆定律，掌握电阻、电容、电感等元件的特性，理解直流电路的工作原理。 3. 放大器：研究运算放大器的线性应用，如电压跟随器、加法器、减法器等，以及非线性应用，如比较器、钳位电路等。 4. 谐振电路：理解RLC串联和并联谐振电路的特性，包括谐振频率、品质因数等。 5. 动态电路：掌握一阶、二阶动态电路的时间常数和过渡过程。 三、Multisim仿真实例 1. 电阻串联和并联：在Multisim中，我们可以构建不同连接方式的电阻电路，通过仿真观察电流和电压的关系，验证欧姆定律。 2. 基本放大器仿真实验：利用Multisim的运算放大器模型，设计并仿真各种放大器电路，如共射极放大器、差分放大器等，分析输入输出特性。 3. 电源滤波电路：通过电容和电感的组合，构建滤波电路，观察滤波效果，理解滤波原理。 4. RC电路暂态响应：设置不同的时间常数，观察RC电路的暂态响应，理解时间常数对电路性能的影响。 5. 谐振电路分析：设置不同参数，模拟RLC谐振电路，观察谐振频率及Q值的变化，深入理解谐振现象。 四、Multisim操作技巧 1. 元件选择：Multisim拥有丰富的元件库，学会快速查找和添加所需的元件是进行仿真的关键。 2. 电路布线：合理布局，避免连线交叉，可以使电路图清晰易读。 3. 仿真设置：根据实验需求调整仿真参数，如时间范围、步长等，确保结果准确。 4. 波形分析：使用示波器、万用表等工具，观察和记录电路的运行状态，分析电路性能。 5. 报告生成：完成仿真后，导出仿真结果，生成详细的分析报告，有助于理解和总结实验过程。 通过以上模电Multisim仿真实例的学习，不仅能够巩固理论知识，还能提升动手能力和问题解决能力，为后续的电子设计和分析打下坚实基础。在实践中学习，让学习变得更加生动有趣。

1、在OZON官网后台发布产品时，自动显示定价计算器悬浮框； 2、输入进价、重量、折扣、利润率等，自动计算出原价、折扣价、利润信息； 3、多渠道比价功能，自动计算每个渠道的价格； 4、自动计算体积重运费； 5、一键将原价、折扣价、重量、尺寸填充到变体，简单高效； 6、物流渠道支持最高价格限制；

【标题解析】 "电赛题目：平衡车跷跷板 基于串级pid" 这个标题表明这是一个电子竞赛中的项目，挑战是设计一个能够保持平衡的自平衡车，其控制系统采用了串级PID（比例-积分-微分）算法。在实际应用中，这种技术常见于自动控制领域，如无人机、机器人以及各种需要动态稳定性的设备。 【描述详解】 描述中提到“使用stm32f103c8t6”作为微控制器，这是一款基于ARM Cortex-M3内核的STM32系列芯片，具有高性能、低功耗的特点，常用于嵌入式系统设计。它负责处理传感器数据，执行PID算法，并通过控制电机来调整平衡车的姿态。 "串级pid进行调节" 指出控制策略采用的是串级PID控制器。串级控制是一种将系统分为两个或多个子系统的控制方式，每个子系统都有独立的PID控制器。在这种情况下，可能有一个控制器负责粗调平衡车的整体姿态，另一个控制器则负责微调，以实现更精确的平衡控制。 "使小车在平衡板上保持平衡" 这句话表明系统的目标是通过实时调整电机转速，使车辆在倾斜的跷跷板上保持静态或动态平衡。这需要精确地测量车辆的倾斜角度，通常通过陀螺仪和加速度计等传感器获取数据。 【知识点拓展】 1. STM32微控制器：STM32是意法半导体公司的产品，广泛应用于嵌入式系统，具有丰富的外设接口和强大的处理能力，适合处理实时控制任务。 2. 串级PID控制：串级控制结构可以提高系统的控制精度和稳定性，对于复杂的多变量系统尤其有效。PID控制器分别对主环（如速度）和副环（如位置）进行控制，副环的输出作为主环的输入，形成闭环控制。 3. 自平衡车原理：自平衡车的核心是通过连续监测车辆姿态并调整电机转速，使车辆能够在不同条件下保持直立状态。这涉及到动态系统分析、控制理论和传感器融合技术。 4. 传感器技术：陀螺仪和加速度计用于感知车辆的倾斜角度和运动状态，为PID控制器提供反馈信息，帮助计算出合适的电机控制信号。 5. PID算法：PID控制器是工业自动化中最常用的控制算法，通过比例、积分和微分三个部分的组合，能够快速、稳定地调整系统输出，以减小误差。 这个项目不仅涉及硬件设计，还涵盖了软件编程和控制理论，对于学习者来说，是理解和实践嵌入式系统控制、传感器应用和PID控制的好案例。

西门子PLC程序实例，西门子S7-200SMART布袋除尘程序，另送一个200Smart电除尘器程序。 布袋除尘器PLC控制程序含图纸及昆仑通泰触摸屏画面，分手动模式自动模式选择，脉冲阀顺序动作。 电除尘器阴极振打，阳极振打控制间歇时间转。 西门子PLC在工业自动化领域享有盛誉，尤其在复杂的控制应用中表现出色。本文档提供了西门子S7-200SMART在布袋除尘和电除尘器控制中的实际应用实例。布袋除尘器是一种利用过滤袋捕捉空气中尘粒的装置，广泛应用于工业生产中的粉尘净化。电除尘器则是通过静电力将尘粒吸引至集尘板上，进而清除空气中的悬浮颗粒。这两种设备的高效运行离不开精准的控制系统，而西门子S7-200SMART PLC正是实现这一目标的理想选择。 在本文档中，详细介绍了布袋除尘器的PLC控制程序，包括手动和自动模式的切换，以及脉冲阀的顺序动作。手动模式允许操作者直接控制设备，而自动模式则依赖于预设的程序自动运行。脉冲阀的顺序动作对保证除尘效率至关重要，它按照既定的时间间隔依次触发，使得过滤袋得到定期的清洁，从而保持除尘效率。 电除尘器部分则包含了阴极振打和阳极振打的控制内容。振打控制是电除尘器中用于去除电极上积累的尘埃的一种机制。通过控制振打装置的间歇时间，可以有效提高电除尘器的除尘效率和稳定性。程序中对这些控制参数的优化可以显著提升电除尘器的性能。 文档还提到了昆仑通泰触摸屏的使用。触摸屏作为人机界面（HMI），提供了操作者与系统互动的直观方式。在布袋除尘和电除尘器的控制程序中，触摸屏被用来显示操作状态、设置参数以及进行模式选择。良好的HMI设计不仅提高了操作的便捷性，也增强了系统的可维护性。 文档中提到的单片机实现通讯与人机界面操作一引言在现代工，可能是对单片机在工业通信和HMI操作中应用的探讨。西门子程序实例解析布袋除尘与电除尘器控制一引和探索在布袋除尘与电除尘器中的智能化控制引言在两篇文章则可能是对这些控制程序智能化方面的深入分析。西门子程序实例解和西门子程序实例西门子布袋除尘，很可能是具体的实例介绍和操作指南。 图片文件（5.jpg、4.jpg、1.jpg、2.jpg）可能包含了与上述内容相关的系统架构图、控制面板布局图或设备实物图，为理解程序提供了直观的视觉参考。 本文档为工业自动化工程师提供了一套完整的西门子S7-200SMART PLC在布袋除尘和电除尘器中的应用方案，涵盖了从硬件选择、程序设计到操作界面的全方位内容，是学习和应用西门子PLC控制系统的宝贵资料。

电机控制器与电动车电驱方案的主动阻尼控制与转矩补偿技术——波动抑制效果如图展示,电机控制器与电动车电驱方案的主动阻尼控制与转矩补偿技术——波动抑制效果如图展示,电机控制器，电动车电驱方案，主动阻尼控制，damping control，转矩补偿，振动、谐振抑制 公司多个量产实际项目中用的， matlab二质量模型… 使用巴特沃斯高通滤波器提取转速波动进行转矩补偿，实现主动阻尼 加速度反馈: 等效增加电机惯量 提供详实文档、仿真模型… 效果如图，可将绿色曲线中明显的波动抑制，达到红色曲线效果… ,电机控制器; 电动车电驱方案; 主动阻尼控制; damping control; 转矩补偿; 振动、谐振抑制; 滤波器; 惯量增加。,基于电机控制技术的主动阻尼电驱方案

摘  要： 根据交流采样的原理，设计出基于FPGA开方算法，解决了实时计算电压有效值和频率的问题。充分发挥FPGA硬件并行计算的特性，实现高速运算和可靠性的结合, 能够较好地解决精度与速度的问题。为稳定控制装置快速判断元件故障提供了充足时间，满足电力系统实时性、可靠性的要求。 　　在电力调度自动化系统中，测量电压和频率是重要的功能。如何快速、准确地采集显得尤为重要。目前根据采集信号的不同，可分直流采样和交流采样两种方式，直流采样虽然设计简单，但无法实现实时信号的采集；变送器的精度和稳定性对测量精度有很大影响，无法满足电力系统实时性、可靠性的要求 。交流采样法按照一定规律对被测信号的瞬时值进行

在电力行业维护和监控中，电柜箱门把手作为关键部件，其状态的实时监测对于保障电力系统安全运行至关重要。目标检测技术在自动化监控系统中发挥着重要作用，能够实时识别并定位门把手的存在与状态。当前，随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法尤其是卷积神经网络(CNN)已被广泛应用于各种图像识别任务中。然而，算法训练需要大量的标注数据集作为支撑，因此高质量且领域相关的数据集成为研究与应用的基石。 本数据集的发布，为电力行业特定场景下目标检测任务提供了必要的工具和资源。该数据集包含1167张电力场景下电柜箱门把手的图片，每张图片都经过了精确的标注工作。数据集采用两种流行的目标检测格式——Pascal VOC格式和YOLO格式，提供了相应的标注信息。Pascal VOC格式包括jpg图片文件与对应的xml标注文件，而YOLO格式则包含txt文件，用于标注目标的中心点坐标和宽高信息。 标注过程中采用了labelImg这一广泛使用的标注工具，以矩形框的形式对目标进行标记。每张图片都对应一个xml文件和一个txt文件，分别用于存储VOC格式和YOLO格式的标注数据。标注类别仅有一个，名为"red"，这是由于图片场景中电柜箱门把手的特征较为单一，统一归类为"red"。所有标注的矩形框总和为1164个，意味着在1167张图片中，绝大部分都成功标注了目标。 电力场景的特定性意味着这类数据集可能与通用数据集有所区别，场景可能相对单一，但这也是为了保证标注的准确性和一致性。图片示例清晰地展示了如何对电力场景下的电柜箱门把手进行标注，这对数据集的使用者来说具有很好的指导作用。 尽管数据集为电力行业目标检测提供了宝贵的资源，但需要特别强调的是，本数据集不对通过其训练所得的模型或权重文件的精度提供任何形式的保证。数据集的使用者在使用数据集进行模型训练时，需要保持谨慎的态度，对数据集的性质和应用场景有一个清晰的认识。此外，标注图片示例的提供，有助于用户更好地理解和掌握标注规则，以确保数据集在模型训练中发挥最大的效用。 这份数据集是电力行业目标检测研究领域的重要资源，它不仅为相关领域的研究者和工程师提供了大量经过精心标注的高质量图像，还为基于深度学习的目标检测模型训练提供了实践平台。通过使用该数据集，研究人员能够训练出更加精准的检测模型，从而为电力系统的自动化监控和维护贡献力量。同时，本数据集也展现了数据标注的重要性和专业性，为其他领域数据集的创建提供了参考。