boost::mp11::mp_is_list 相关用法的测试程序

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boost::mp11::mp_is_list 相关用法的测试程序

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#include <boost/mp11/list.hpp>

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使用boost::mp11::mp_power_set实现集合幂集的测试程序

然后我们使用mp_power_set模板元编程工具，生成集合的幂集。我们使用mp_for_each遍历幂集，对于每个幂集中的子集，使用print_set函数打印出来。在集合论中，给定一个集合A，它的幂集P(A)是A的所有子集的集合。C++ Boost库中的mp11库提供了一个名为mp_power_set的模板元编程工具来生成幂集，可以用于集合相关的元编程问题。需要注意的是，Boost库中的mp11模块是一个C++17标准的元编程扩展，因此需要使用支持C++17标准的编译器才能编译成功。

TechBlitzZ的博客 101

【MATLAB例程，无人机避障7】基于RRT*与人工势场法（RRT*+APF）的多无人机二维动态路径规划与避障

程序采用快速扩展随机树星算法（RRT*）与人工势场法（APF），实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径，利用APF进行局部动态避障，绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像，对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。

【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法：MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离｜VMD分解与故障频率匹配

内容概要：通过结合变分模态分解（VMD）与理论故障频率匹配技术，实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理，再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解，随后利用包络解调提取各模态的冲击周期，并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略，将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联，支持共享模态的复合故障重构，最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群：具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识，从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标：①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断；②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题，实现多故障的分离与识别；③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据；阅读建议：此资源以MATLAB R2025b为实现平台，提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑，并结合实际工程数据进行验证和调优。

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PSIM-串联谐振半桥LLC开关电源+PFM变频闭环控制【仿真+计算书+参考文献】

内容概要：本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源，聚焦于基于PSIM和Simulink平台的串联谐振半桥LLC开关电源建模与仿真，深入探讨PFM变频闭环控制策略的设计与实现。内容涵盖LLC谐振变换器的工作原理、关键参数设计、开环与闭环仿真模型构建、软开关技术（ZVS/ZCS）、恒压恒流双竞争控制机制以及调频控制等核心技术，配套提供完整的仿真文件、计算书和参考文献，有助于深入理解高频开关电源系统的动态响应特性与稳定性分析方法。此外，文档还汇集了大量拓展性仿真资源，涉及双向DC-DC变换器、PWM整流器、PFC电路、储能系统、微电网优化、DAB变换器、并网逆变器等多个方向，构成一套完整的科研与工程实践参考资料体系。; 适合人群：适用于电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校本科生、研究生，以及从事开关电源设计、新能源系统开发、电力变换器研发等工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入学习LLC谐振变换器的拓扑结构与闭环控制原理；②掌握PSIM/Simulink在电力电子系统中的高精度建模与仿真技能；③为科研项目、学位论文或产品开发提供可复用的技术方案与代码基础；④深化对PFM控制、软启动过程、ZVS/ZCS实现机制及系统稳定性的理解；阅读建议：建议结合文档中提供的仿真模型与计算书进行同步操作，优先剖析主电路拓扑与控制逻辑架构，再逐步开展参数调节与仿真验证实验，同时可参考所列相关资源拓展技术视野，提升综合设计能力。

Windows开发工具环境管理：Git、Node.js、Python多版本与PATH冲突排查 - 配套实验资源

本资源是《Windows开发工具环境管理：Git、Node.js、Python多版本与PATH冲突排查》的配套实验工具，适用于 Windows PowerShell 5.1 和 PowerShell 7，帮助开发者排查 Git、Node.js、Python、Codex 等工具的多版本共存、PATH 配置异常及命令优先级冲突问题。 **资源包含两个 PowerShell 脚本：** 1. **Get-ToolchainInventory.ps1**：只读环境诊断工具，可列出开发工具的命令候选路径，检查 PATH 目录、重复条目及无效路径。不执行开发工具，也不修改系统配置。 2. **Invoke-PathPrecedenceLab.ps1**：PATH 优先级演示工具，在系统临时目录中生成测试命令，通过临时调整当前进程的 PATH，直观展示 Windows 命令查找与优先级规则。实验结束后自动恢复 PATH 并清理自身创建的临时文件。 **资源特点：** - 兼容 Windows PowerShell 5.1 和 PowerShell 7。 - 支持开发工具路径盘点与 PATH 冲突分析。 - 提供可重复的命令优先级实验。 - 不修改注册表、系统级或用户级环境变量。 - 不卸载软件、不安装依赖、不执行包管理器。 - 适合 Windows 开发环境排查、PowerShell 学习与技术教学。 **使用说明：** 下载后建议先审查脚本，再按照配套文章中的 PowerShell 命令运行。脚本已完成静态检查与打包，尚未经过 Windows 实机执行验证。 **安全提示：** 诊断结果可能包含个人或组织目录信息，公开分享前请脱敏。若受到 PowerShell 执行策略限制，应采用符合环境安全要求的授权方式运行，不建议全局关闭安全限制。

基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究（Matlab代码实现）

内容概要：本文系统研究了基于动态窗口法（DWA）的机器人局部路径规划算法，深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理，并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验，展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径，充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群：具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力，从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节；②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法；③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考；④作为进一步研究高级导航算法（如TEB、MPC）的技术基础。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试，重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节，通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验，以深刻把握算法性能与参数之间的关系，进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

升级版本基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】（Matlab代码实现）

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数据融合状态估计基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究（Matlab代码实现）

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计算轴向磁铁和环状磁铁的磁场（Matlab代码实现）

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