在MATLAB中，`surf`函数是一个非常强大的工具，用于绘制三维曲面图。这篇文章将深入探讨如何使用`surf`函数以及它的一些关键参数和应用。让我们一起详细地了解一下。 `surf`函数的基本语法是`surf(X,Y,Z)`，其中`X`、`Y`和`Z`是三组数值向量或矩阵，它们定义了一个三维空间中的网格。`X`和`Y`定义了水平和垂直坐标轴，而`Z`则提供了对应于每个`(X,Y)`位置的高度值。例如，你可以通过以下方式创建一个简单的正弦波形曲面： ```matlab [X,Y] = meshgrid(-2*pi:0.1:2*pi,-2*pi:0.1:2*pi); Z = sin(sqrt(X.^2 + Y.^2)); surf(X,Y,Z) ``` 这里，`meshgrid`函数用于生成一个网格，`sin(sqrt(X.^2 + Y.^2))`计算了每个点的高度，最后`surf`函数绘制出曲面。 `surf`函数还支持其他参数，如颜色、线型、透明度等。例如，你可以通过`facecolor`和`edgecolor`来改变表面和边缘的颜色，或者使用`alpha`调整透明度： ```matlab surf(X,Y,Z,'FaceColor','red','EdgeColor','none','Alpha',0.5) ``` 此外，`surf`函数可以与`view`配合使用，以改变观察角度，帮助我们更好地理解三维模型。例如，`view(3)`提供经典的俯视视角，而`view([-30,20])`会设定一个倾斜的角度。 MATLAB还允许我们在曲面上添加颜色图（colormap），这可以帮助我们理解数据的分布。例如，通过`colormap('hot')`可以将颜色映射到温度渐变，更直观地显示高度变化： ```matlab surf(X,Y,Z) colormap('hot') ``` 另外，`surf`函数可以与其他MATLAB图形功能结合，如添加图例、标题、坐标轴标签等。例如： ```matlab surf(X,Y,Z) title('三维正弦波曲面') xlabel('X轴') ylabel('Y轴') zlabel('Z轴') ``` 除了基本的`surf`，MATLAB还提供了`surfc`和`surfl`函数。`surfc`在曲面下方添加了网格线，而`surfl`则可以绘制带有光照效果的曲面，使图像更具立体感。 总结来说，MATLAB的`surf`函数是探索和可视化三维数据的强大工具，它提供了丰富的自定义选项，能够帮助用户以各种方式呈现数据。通过学习和掌握这些功能，我们可以更有效地理解和展示复杂的数据结构。

在QT编程中，控制台应用（Console Application）是常见的开发场景，它允许程序员在命令行环境中执行程序。本文将深入探讨如何在QT控制台中利用Windows API中的`GetAsyncKeyState`函数来实时获取键盘输入的响应。`GetAsyncKeyState`函数是一个非常实用的工具，用于检测指定虚拟键的状态，它可以用来实现快速的键盘事件处理。 我们需要了解`GetAsyncKeyState`函数的基本用法。这个函数是Windows API的一部分，定义在`windows.h`头文件中。它的原型如下： ```cpp SHORT GetAsyncKeyState(VirtualKeyCodes); ``` 其中，参数`VirtualKeyCodes`是一个枚举值，代表虚拟键代码，如`VK_A`代表字母"A"键。函数返回一个`SHORT`类型的值，如果该键当前被按下，返回值会是正数；如果该键未被按下但曾在上次调用`GetAsyncKeyState`后被按下并释放，则返回值为负数；如果键未被按下且没有被按下过，返回值为0。 在QT控制台应用中，我们不能直接使用QT的事件驱动模型来捕获键盘输入，因为控制台应用没有窗口句柄。因此，我们需要结合`GetAsyncKeyState`来实现键盘监听。以下是一个简单的示例，展示了如何在QT控制台应用中使用`GetAsyncKeyState`： ```cpp #include #include int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); while (true) { if (GetAsyncKeyState(VK_A) & 0x8000) { qDebug() << "A键被按下了!"; } // 其他键盘按键的检查... //Sleep(10); // 可以添加短暂的延迟以减少CPU占用，但可能会错过快速按键 } return a.exec(); } ``` 在这个例子中，我们使用了一个无限循环来持续检查`A`键的状态。当`A`键被按下时，程序会打印出相应的消息。需要注意的是，由于`GetAsyncKeyState`的实时性，如果不加以控制，可能会占用大量的CPU资源。因此，可以考虑加入适当的延迟能够降低CPU的使用率，例如使用`Sleep`函数。 在QT中，虽然控制台应用通常不使用图形用户界面（GUI）事件循环，但也可以通过`QEventLoop`或`QSocketNotifier`等手段来实现异步的键盘监听。然而，对于简单的需求，直接使用`GetAsyncKeyState`函数更为直接和高效。 总结起来，QT控制台应用通过调用Windows API的`GetAsyncKeyState`函数，能够实现对键盘输入的实时响应。这在一些需要快速反应或者无需GUI的场景下非常有用。不过，要注意正确管理和控制检测频率，以避免不必要的系统资源消耗。在实际开发中，应根据项目需求选择最适合的方法来处理键盘输入。

在电力电子领域，三相逆变器是一种广泛应用的设备，能够将直流电转换为交流电。本主题聚焦于三相逆变器的控制策略，特别是采用模型预测控制（MPC，Model Predictive Control），这是一种先进的控制方法，具有优化性能和前瞻性的特点。在这个场景下，MPC与离散化函数相结合，用于对逆变器的动态行为进行精确预测和高效控制。 模型预测控制的核心在于它的预测能力。它不是基于当前状态进行控制决策，而是基于未来一段时间内的系统行为预测。通过解决一个优化问题，MPC控制器能够找到在满足约束条件下使某一性能指标最小化的未来控制序列。这使得MPC特别适合处理非线性、多变量、有约束的控制问题，例如三相逆变器的电压和电流控制。 在实际应用中，三相逆变器的状态空间方程通常是连续的。然而，由于实际控制器工作在离散时间域，需要将这些连续模型离散化。"cont2dis.m"可能是实现这一转换的MATLAB脚本。离散化过程通常采用零阶保持（ZOH，Zero-Order Hold）或线性插值等方法，确保离散模型尽可能接近原始连续模型，同时保持控制器的稳定性。 "canbus.m"可能涉及到通信协议，如CAN总线，用于在逆变器控制系统和其他设备之间交换数据。在现代电力电子系统中，实时通信是至关重要的，因为它允许控制器获取反馈信息并迅速调整输出。 "Simscape Electrical"的仿真模型文件"MPC_3Phase_Inverter.slx"和".slxc"是MATLAB/Simulink环境下的三相逆变器模型，包括MPC控制器的配置。用户可以通过这个模型观察系统行为，验证控制策略的效果，进行参数调整和故障模拟。 "HIL MPC+DSP"可能指的是硬件在环（HIL，Hardware-in-the-Loop）测试，结合了MPC和数字信号处理器（DSP）。在HIL测试中，实际硬件与仿真模型交互，可以更准确地评估控制算法在真实系统中的性能，确保在物理设备上实施前的可靠性。 总结来说，这个主题涵盖了从三相逆变器的模型预测控制设计，到模型离散化，再到Simulink仿真和硬件在环测试的全过程。通过深入理解和掌握这些知识点，可以有效地设计出高效、稳定的三相逆变器控制系统。

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

一些初学者在编写 Level 1 S 函数时总是会遇到错误。 总是因为他们不知道什么时候需要直接馈通，需要多少个输入/输出端口以及如何将参数添加到s-function的子函数中等等。 当用户提供必要的信息时，该 GUI 可以为用户生成正确的 S 函数文件。 用户可以直接在 Simulink 模型中使用它。 它提供 s 函数的输入/输出编号、连续/离散状态、参数列表以及使用这些参数的子函数。 全部配置好后，用户可以点击文件菜单中的生成S函数。

RFID网络是物联网中物体身份识别的重要方案，RFID系统的安全性直接影响物联网的安全性。已有的RFID隐私保护算法均需要线性地搜索后端的数据库从而识别某个标签，因此后端数据库的计算复杂度与延迟较高。对此基于物理不可克隆函数(PUF)提出一种无需数据库搜索操作的低计算复杂度隐私保护算法。首先，采用PUF安全地保存标签的秘密信息以抵御妥协攻击；然后，数据库端仅需要3个哈希运算与两个异或运算，计算复杂度为O(1)。最终，基于Vaudenay的RFID隐私安全模型分析本算法的性能，结果显示其具有最高的隐私等级，同时计算复杂度最低。

//根据stc官方15w库函数基础上稍作改动(为了应用在IAP/STC 15W4KxxS4上面兼容) //扩充了tmer3 和 tmer4 的函数库 //扩充了usart3 和 usart4的函数库 //15W4KxxS4.h 增加了usart3 和 usart4的寄存器定义

参考博文，如何快速的获取电路的传递函数 https://blog.csdn.net/weixin_42665184/article/details/126029970?spm=1001.2014.3001.5502

Unity 波函数坍缩 工程，包含实力场景以及代码

Hive 自定义函数UDF开发手把手教程—— 创建临时函数和永久函数代码，具体创建过程参考https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/102498567