蓝桥杯热身赛

本文介绍了一套蓝桥杯校内选拔赛的练习题目,包括时间显示、电压测量、频率信号测量等功能模块的设计与实现。还涉及了不同操作模式间的切换及状态保存。

蓝桥杯前的热身赛,校内选拔赛,,,最基础的编程练习、 思维构造······分享给大家,也希望蓝桥杯有个好成绩微笑

1.上电显示时间为23时59分55秒,此后时间一直保持行走。(10分)若跳到其他界面,按键按s1后,返回时间界面。(其他界面类似)

2.利用PCF8591模块测量电压,幅值为(0V-5V),按下S2,显示界面为如下图:该界面为电压测量界面(10分)

3.在显示电压界面下定义s4键为电压阈值调整键,按下s4键之后,循环显示电压上限,下限,对应的单元1s间隔闪烁,定义s6键为“+”,s7为“-”,

每次加减为500mv,再次按下s2键后,返回到电压测量界面,并将阈值存放到AT24c02中,再次上电时要读取上一次值(20分)

4.当测量到信号电压大于上限时,LED灯1s间隔闪烁,蜂鸣器不响;当测量信号小于电压下限时,蜂鸣器响,此时LED熄灭;当信号正常时,LED为呼吸灯状态,蜂鸣器不响。(20分)

5.定义s3键为频率信号测量按键,按下该键后启动频率测量,显示频率测量界面,无论调到什么界面,按下s3后,返回到频率测量界面。此时s4键的功能为频率周期切换功能。(20分)

6.定义s5键为查询键,记录最近的一次电压超出上限或者下限的时间和类型,超出上限记为01,超出下限记为00.此时s4键为切换事件的类型或者时间。(20分)

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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