5435. 并行课程 II (状态压缩)

int dp[1<<15];//dp[state] 上完状态为state的课程需要多少学期
int chk[20];//表示课程i所需要先修课程的掩码



class Solution {
public:
    void dfs(int x,int m,int k,int v,int sta,vector<int>&cc)
    {
        if(m-x<k) return;
        if(k==0||x>=m){
            if(dp[sta]==-1||dp[sta]>v){
                dp[sta]=v;
            }
            return;
        }
        dfs(x+1,m,k-1,v,sta|(1<<cc[x]),cc);
        dfs(x+1,m,k,v,sta,cc);
    }
    int minNumberOfSemesters(int n, vector<vector<int>>& dependencies, int k) {
        memset(dp,-1,sizeof dp);
        memset(chk,0,sizeof chk);
        int lim=1<<n;
        dp[0]=0;
        
        for(auto e:dependencies){
            int x=e[0]-1;
            int y=e[1]-1;
            chk[y]=chk[y]|(1<<x);
        }

        vector<int>cc;
        for(int s=0;s<lim;s++){
            if(dp[s]==-1)  continue;
            cc.clear();
            for(int i=0;i<n;i++){
                if(((s>>i)&1)==1) continue;
                if((chk[i]&s)!=chk[i]) continue;
                cc.push_back(i);
            }
            int m=cc.size();
            dfs(0,m,min(m,k),dp[s]+1,s,cc);
        }
        
        return dp[lim-1];
    }
    
};

 

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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