URP视差云，视差遮蔽映射(Parallax Occlusion Mapping, POM)实现

内容概要：本文详细介绍了基于单片机的多路温度采集控制系统的设计与实现。系统利用单片机作为核心控制单元，通过单总线技术连接数字温度传感器，实现了多路温度信号的采集、处理与显示。单片机对接收到的温度数据进行运算处理，根据预设条件发出控制信号，驱动蜂鸣器和继电器等设备，从而实现对环境温度的智能调节。系统还配备了LCD显示屏和按键，用于实时显示温度信息和设置温度限定值。文中还涉及了相关的关键代码片段，涵盖了传感器初始化、I/O操作、中断处理和定时器使用等方面的内容。 适合人群：电子工程技术人员、嵌入式系统开发者、自动化控制领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要多点温度监控和自动控制的场合，如智能家居、工业生产、农业温室等领域。目标是提高温度监测的精度和智能化水平，确保环境温度始终处于安全范围内。 其他说明：该系统不仅展示了单片机在温度采集与控制方面的强大功能，也为未来的创新设计提供了宝贵的经验和技术积累。

自动控制原理串联滞后校正的Matlab实现 自动控制原理串联滞后校正的Matlab实现 自动控制原理串联滞后校正的Matlab实现 自动控制原理串联滞后校正的Matlab实现 自动控制原理串联滞后校正的Matlab实现 自动控制原理串联滞后校正的Matlab实现 自动控制原理串联滞后校正的Matlab实现

OpenCV和YOLO技术结合可以实现对多路实时流媒体传输协议(RTSP)视频流的处理。这种结合使用在监控系统、视频分析等领域具有重要应用价值。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测系统，以其速度快和检测准确度高而闻名。在本实现中，我们将重点介绍如何利用YOLOv11模型与OpenCV库来处理多个RTSP视频流。 RTSP是一种网络控制协议，被广泛用于流媒体系统中控制媒体服务器。它允许用户以实时的方式获取音视频流数据。但处理多路RTSP流时，我们面临网络延迟、数据同步和计算资源限制等挑战。利用OpenCV，我们可以有效地从多个RTSP源捕获视频流，并对流媒体数据进行初步处理。 YOLOv11是一个深度学习目标检测算法，它在设计时就考虑到了速度与准确性的平衡。YOLOv11将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标的映射，以及类别概率的计算。YOLOv11与其他检测算法相比，能够在保证高准确度的前提下，快速地给出检测结果，非常适合需要实时处理的应用场景。 在Python中，可以使用OpenCV库的VideoCapture类来访问和处理RTSP流。VideoCapture类能够从网络摄像头、视频文件等来源读取帧，并将其作为numpy数组进行处理。而YOLO模型则需要使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch等，来加载预训练的权重并执行目标检测任务。为了实时处理多路RTSP流，我们可以并行地使用多线程或多进程，每个线程或进程处理一个视频流，然后利用YOLOv11进行目标检测。 此外，为了提高处理多路视频流的效率，可以利用YOLOv11的版本优化，例如YOLOv11中的Anchor框机制，以及使用更深更复杂的网络结构来提高检测的精度。在实时处理的应用场景下，对YOLO模型的轻量化也是提升效率的关键，这意味着需要对网络进行剪枝，减少计算复杂度，降低对硬件的要求。 通过Python与OpenCV库的结合应用，可以构建一个强大的多路RTSP流实时处理系统。系统将能够同时处理多个网络视频流，用YOLOv11模型进行实时目标检测。该系统不仅具有实际应用价值，而且随着技术的不断优化和演进，将会在实时视频分析领域发挥越来越重要的作用。

基于SSM框架结合JSP技术实现的实验室管理系统，是一个典型的Java语言开发的Web应用程序。系统采用Spring、SpringMVC和MyBatis这一组合，即SSM框架，实现了松耦合、高复用、易于维护和扩展的架构。在Java Web开发中，SSM框架因其灵活性和强大的功能，被广泛应用于中小型项目。Spring负责企业级应用的业务逻辑层，提供了全面的事务管理、依赖注入等核心功能。SpringMVC则作为表现层框架，处理Web层的请求和响应，实现了前后端分离的开发模式。MyBatis作为数据访问层框架，简化了数据库的访问操作，通过XML或注解的方式管理SQL语句。 实验室管理系统主要面向高校、科研机构等场合，用于高效地管理实验室资源、实验项目、仪器设备、实验预约等信息。系统通过Web界面为用户提供友好的交互操作，学生和教师可以通过该系统进行实验课程的查询、预约实验室、提交实验报告等操作。管理员也可以通过管理后台，对实验室的使用情况进行监控和调度，以及对实验室相关信息进行维护。 系统的主要功能模块通常包括： 1. 用户管理：包括用户登录、权限分配、个人信息管理等。 2. 实验室资源管理：用于管理实验室的地理位置、开放时间、可用设备等信息。 3. 实验项目管理：管理实验课程的安排、实验项目的内容描述、所需材料等。 4. 实验预约系统：学生和教师可以在线预约实验室的使用时间。 5. 报告提交与批改：提交实验报告和教师的批改反馈。 6. 仪器设备管理：记录实验设备的使用和维护情况。 7. 系统日志管理：记录用户的操作日志，便于问题追踪和系统安全。 为了提高系统的用户体验和易用性，JSP页面通常会结合CSS、JavaScript以及jQuery等前端技术进行美化和功能扩展。在实现过程中，前后端交互主要通过AJAX技术，实现无需刷新页面即可更新数据的功能。系统的数据库设计也至关重要，通常会选择如MySQL这样的关系型数据库来存储数据。 此系统的设计和开发需要具备Java Web开发的知识体系，包括对Java基础、Servlet、JSP、JavaScript、数据库编程以及SSM框架的深入理解。开发过程中还需要考虑系统的安全性、稳定性和可扩展性，确保系统可以承受多用户同时访问的压力，并保证数据的安全性。 另外，随着互联网技术的不断发展，实验室管理系统还可能集成移动应用、大数据分析、云计算服务等先进技术，以适应更多样化的使用场景和需求。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103的4-20mA隔离型采集模块的设计与实现。硬件方面，采用信号隔离和电源隔离，确保系统的抗干扰性和可靠性。具体来说，使用了Ti的ISO124线性光耦进行信号隔离，金升阳的B0505S-1W进行电源隔离，以及ADM2483隔离芯片用于RS485通信。ADC采样部分通过120Ω+100Ω可调电阻将4-20mA信号转换为0-3V电压，并利用DMA双缓冲模式提高采样效率。软件部分实现了ADC配置、DMA传输、滑动平均滤波、RS485通信和Modbus协议等功能。文中还分享了一些调试经验和常见问题解决方案，如隔离电源负载能力和PCB布局注意事项。 适用人群：具有一定嵌入式开发经验的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于工业自动化领域的4-20mA信号采集任务，旨在提供一种高效、可靠的采集方案，帮助用户理解和掌握相关技术和实现方法。 其他说明：作者提供了完整的工程文件下载链接，包括原理图、PCB和STM32固件源码，方便读者参考和实践。

物流仓储系统：西门子S7-1200 PLC控制下的堆垛机与输送线自动化管理程序集成，触摸屏操作界面与博途V15.1编程实现智能化管理。基于算法优化与通信技术，实现高效精准物流运作。,基于西门子S7-1200 PLC的物流仓储堆垛机自动化程序系统：集成触摸屏、激光测距与运动控制算法的一体化解决方案。,堆垛机西门子PLC程序+输送线程序+触摸屏程序。 物流仓储。 涵盖通信，算法，运动控制，屏幕程序，可电脑仿真测试。 实际项目完整程序。 西门子S7-1200＋G120+劳易测激光测距 博途V15.1编程 采用SCL高级编程语言。 无加密。 物流仓储是一个涉及到供应链管理和仓库操作的领域。它涵盖了从物进入仓库到出库的整个过程，包括物的存储、分拣、装载和运输等环节。在物流仓储系统中，堆垛机是一种自动化设备，用于将物从一个位置移动到另一个位置。西门子PLC程序、输送线程序和触摸屏程序是为了控制和监控堆垛机的运行而设计的。通信技术在物流仓储系统中起到了连接各个设备和系统的作用，使它们能够相互传递信息。算法则用于优化物的存储和分拣过程，提高物流效率。运动控制技术用于控制堆垛机的运动轨迹和速度，

在Android开发中，图片轮播是一种常见的功能，用于展示广告、产品或任何图像序列。`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`是一个开源框架，专门用于帮助开发者轻松实现这一功能。本教程将详细介绍如何在Android项目中集成并使用这个框架来创建图片轮播。 你需要从GitHub上下载`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`项目。它的GitHub地址是：https://github.com/panxw/android-image-indicator。在项目中，作者提供了简单的使用示例，你可以查阅以了解其基本用法。 由于项目使用Maven构建，如果你尝试使用Android Studio的`Import Module`功能可能会遇到依赖问题。在这种情况下，推荐直接在你的项目`build.gradle(Module.app)`文件的`dependencies`块中添加以下依赖代码： ```gradle compile 'com.panxw.imageindicator:library:1.0.2' ``` 添加依赖后，同步项目以确保Gradle能够正确解析。 接下来，我们来看如何在实际应用中使用这个框架。在布局文件中，你需要添加`ImageIndicatorView`组件。以下是一个简单的`RelativeLayout`布局示例： ```xml ``` 在对应的Activity中，你需要初始化`ImageIndicatorView`并设置图片源。下面是一个基本的Java实现： ```java import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import com.panxw.android.imageindicator.AutoPlayManager; import com.panxw.android.imageindicator.ImageIndicatorView; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MainActivity extends AppCompatActivity { ImageIndicatorView indicate_view; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); indicate_view = (ImageIndicatorView) findViewById(R.id.indicate_view); // 加载本地图片 local(); } // 加载系统本地图片 public void local() { List imageResList = new ArrayList<>(); // 将本地图片资源ID添加到列表 imageResList.add(R.drawable.image1); imageResList.add(R.drawable.image2); imageResList.add(R.drawable.image3); indicate_view.setImages(imageResList); // 自动播放设置 AutoPlayManager autoPlayManager = new AutoPlayManager(indicate_view); autoPlayManager.startAutoPlay(3000); // 每3秒切换一次 } } ``` 以上代码展示了如何加载本地图片资源到轮播器，并启动自动播放功能，每3秒切换一张图片。当然，`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`框架也支持加载网络图片。只需将图片URL添加到列表，然后调用`setImages`方法即可。同时，你可以自定义指示器样式、动画效果等，以满足项目的特定需求。 `ANDROID-IMAGE-INDICATOR`为Android开发者提供了一个简单易用的图片轮播解决方案，通过这个开源库，你可以快速地在项目中实现图片轮播功能，无论是本地图片还是网络图片，都可以轻松处理。只要按照上述步骤进行，就能在你的应用中看到流畅的图片轮播效果。

Simulink中全C语言代码实现逆变器重复控制模型：优化算法、陷波器与滤波器，输出电压THD仅0.47%且可轻松移植至DSP或微控制器,逆变器重复控制。 采用simulink仿真嵌入C语言实现了逆变器重复控制模型的搭建，整个仿真没有任何模块，全是用C语言写的代码。 重复控制算法，陷波器，二阶低通滤波器，都是用C代码实现，且重复控制算法的代码采用了另一种形式，没用用到循环。 对整个代码给出了详尽的注释。 输出电压的THD只有0.47%。 可以根据这个例子在simulink中编写自己的算法，然后直接把算法代码移植到DSP或其他微控制器中，不用对代码做出任何改动，非常省事。 ,逆变器; 重复控制; Simulink仿真; C语言实现; 陷波器; 二阶低通滤波器; 代码移植; DSP; 微控制器,Simulink下的逆变器重复控制算法实现：高效代码与低THD性能展示

内容概要：本文详细探讨了三相并网逆变器中FCS-MPC（有限控制集模型预测控制）的应用及其在MATLAB/Simulink中的仿真实现。首先介绍了FCS-MPC的基本原理，即通过优化未来状态来精确控制逆变器的输出电压和电流波形，从而提高电能质量和减少谐波污染。接着阐述了三相并网逆变器在新能源接入电网中的重要性和应用场景。然后重点讲解了FCS-MPC在逆变器中的具体应用，包括预测模型的建立、控制集的选择和优化目标的设定。最后通过MATLAB/Simulink进行了仿真实验，并提供了代码片段和技术说明，同时附带了视频演示和参考文献，帮助读者更直观地理解该技术。 适合人群：从事电力电子、新能源发电及相关领域的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解FCS-MPC模型预测控制技术及其在三相并网逆变器中应用的研究人员和工程师。目标是通过理论学习和实际仿真操作，掌握FCS-MPC的工作原理和实现方法，提升逆变器的性能和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还包括具体的代码实现和视频演示，使读者能够从理论到实践全面掌握FCS-MPC技术。