心灵的呼唤 - Cuchulainn

于 2010-03-07 23:13:00 发布
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文章标签： 音乐

晚上写申报材料，也在随意的音乐中漫步，听到这首曲子 - Ron Korb 的 Cuchulainn，心中无它，只想到了如下的两句话：

风萧萧兮易水寒

壮士一去兮不复返

忧伤中有着一种无名的英雄气概，

让人感慨不已。。。。。。

iteye_4392
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永磁同步电机FOC控制与七段式SVPWM调制技术详解及MATLAB仿真
08-08
永磁同步电机（PMSM）的FOC（场向量控制）技术和七段式SVPWM（空间矢量脉宽调制）调制技术。首先解释了FOC控制的工作原理，包括将三相电流转换为d轴和q轴电流，以实现对电机转矩和磁场的独立控制。接着阐述了七段式SVPWM调制技术的特点，通过七个不同开关状态合成目标电压矢量，提高电压利用率和电机效率。文中还讨论了调压调速模型及电流环、速度环和位置环的作用，确保电机运行的稳定性。最后展示了基于MATLAB R2018b的仿真模型和结果，验证了这两种技术的有效性和优越性。 适用人群：电机控制领域的研究人员和技术人员，特别是对永磁同步电机有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机控制技术的研究项目或工业应用。目标是掌握FOC控制和七段式SVPWM调制的具体实现方法，提升电机控制系统的性能和效率。 其他说明：本文提供了详细的理论背景和技术细节，并附带MATLAB仿真模型，便于读者进行实验验证和进一步研究。
深度学习项目介绍 Python实现基于CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文档详细介绍了基于CNN-BiLSTM架构的多变量时序预测项目，旨在解决传统方法难以处理的多变量间复杂非线性关系和长期依赖问题。项目通过卷积神经网络（CNN）自动提取局部特征，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉序列的双向依赖，构建了高效的预测模型。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并提供了模型架构和代码示例。模型架构包括数据输入层、卷积特征提取层、双向LSTM时序建模层和全连接输出层，通过端到端训练自动调整参数，提升泛化能力和预测准确性。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和时序数据分析感兴趣的开发者、研究人员及工程师。; 使用场景及目标：①应用于工业设备状态监测、金融市场分析、气象预测、交通流量预估等多领域；②通过自动化特征提取和时间依赖建模，减少专家干预，提高预测精度和模型鲁棒性；③优化模型训练和推理速度，满足实时预测需求。; 阅读建议：文档不仅包含理论讲解，还有详细的代码实现和模型架构介绍，建议读者结合实际案例进行实践，重点关注数据预处理、模型训练调优及预测性能提升等方面的内容。
用于确定高层大气潮汐模式的星座中卫星数量的优化”的补充材料。.zip
08-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
我觉得没什么好说的，有一行代码意义不明，但删了不能用
08-08
我觉得没什么好说的，有一行代码意义不明，但删了不能用
Docker部署流程.pdf
08-08
Docker部署流程
JAVAC 命令详解.doc
08-08
JAVAC 命令详解
计算机系统与程序设计学习笔记大全-包含C语言-C-汇编语言-操作系统原理-系统编程-网络编程-内核开发-性能优化-系统设计等计算机核心知识-适合计算机专业学生和系统开发工程师学.zip
08-08
鬼灭之刃网页计算机系统与程序设计学习笔记大全_包含C语言_C_汇编语言_操作系统原理_系统编程_网络编程_内核开发_性能优化_系统设计等计算机核心知识_适合计算机专业学生和系统开发工程师学.zip计算机系统与程序设计学习笔记大全_包含C语言_C_汇编语言_操作系统原理_系统编程_网络编程_内核开发_性能优化_系统设计等计算机核心知识_适合计算机专业学生和系统开发工程师学.zip
《导弹六自由度三维轨迹实验仿真程序及报告（MATLAB）》
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域，导弹的精确打击能力至关重要，而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性，本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具，对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动，导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型，模拟导弹的飞行过程，旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律，为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述，通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时，目标的速度保持恒定，位置随时间线性变化；变速运动时，引入加速度参数，使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理，导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律，建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度，包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动，以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化，动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响，从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下，搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合，通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件，如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等，以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后，Simulink 根据模型中的方程和参数，实时计算导弹和目标的运动状态，并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真，调整参数，
使用心电图、肌电图、GSR 和呼吸信号测量精神压力.zip
最新发布
08-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
三菱FX系列PLC称重包装系统：近千步程序实现精准配料与自动化控制
08-08
基于三菱FX系列PLC的称重包装系统的实际应用案例。该系统通过近一千步的梯形图程序实现了标零标分度、快慢速配料控制等功能。文中展示了关键的模拟量处理、状态机设计以及急停处理等重要环节的具体实现方法。此外，还包括了三菱触摸屏程序、电气原理图和控制说明文本，为读者提供了完整的项目资料和技术细节。 适合人群：对PLC编程有兴趣的技术人员，尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PLC控制系统设计和实现的人群。目标是掌握如何利用PLC进行复杂的工业控制任务，如称重包装系统的精确控制。 其他说明：文中不仅提供了详细的程序代码片段，还分享了一些实用的经验和技巧，如防止电磁干扰的方法、状态机的设计思路等。同时，附带的通讯协议解析也为进一步扩展系统功能提供了参考。
基于Python3与MySQL的智能车牌识别系统-包含车牌定位算法-字符识别-数据库存储-客户端界面-车辆出入库管理-费用计算-图像边缘检测-颜色识别-机器学习训练-百度API集成.zip
08-08
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Python实现深度学习图像超分辨率技术
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术，目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像，恢复其细节。近年来，深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率，并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支，依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中，卷积神经网络（CNN）是常用架构，能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言，拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率，常用库包括： TensorFlow 或 PyTorch：提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning：简化模型构建和训练。 OpenCV：用于图像处理和预处理。 Numpy：用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio：用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目，基于SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network）模型，包含生成器和判别器： 生成器：将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器：区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像，提升生成器的细节还原能力。 数据准备：收集低分辨率和高分辨率图像对，进行缩放和归一化等预处理。 模型构建：根据srez-master代码搭建SRGAN模型，包括生成器和判别器。 训练过程：使用优化器（如Adam）和损失函数（如MSE或GAN损失）进行训练，并定期保存模型权重。 测试与评估：将模型应用于新的低分辨率图像，生成高分辨率结果，并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示：对比原始低分辨率图像和超分辨率图像，直观展示效果。 ESR
JAVA命令大全.doc
08-08
JAVA命令大全
基于STM32F407的高频电磁加热系统：移相调功与多段定时控制 - DSP 指南
08-08
基于STM32F407单片机的高频电磁加热系统的设计与实现。该系统利用DSP技术和电磁加热原理，实现了精确的移相调功和多段定时控制功能。系统不仅支持触摸屏面板调节功率，还具备485 Modbus协议通信能力，能够实时监控电网电压、高低频电流、相位差等参数。此外，系统内置了多种保护机制，如过流、过压、欠压和过热保护，确保运行的安全性和稳定性。文中还展示了部分关键代码片段，帮助开发者理解和实现相关功能。 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。 使用场景及目标：适用于工业生产、实验室研究等领域，旨在提高加热效率和精度，满足复杂工艺流程的需求。 其他说明：系统提供的硬件设计（原理图和PCB图）和软件源码，便于用户进行二次开发和定制。
基于芯片实现的高精度同步机无传感滑膜观测器模型及代码实践应用，含典型smo+pll方案与simulink模型。请注意代码可读性考量。 · 滑膜观测器
08-08
基于28035芯片的同步机无传感滑膜观测器模型及其代码实现。该模型采用smo+p ll方案，通过观测电机的电流和电压，估算电机的位置和速度，从而实现高效的电机控制。文中不仅提供了具体的代码实现，还对代码进行了详细的解释，强调了代码的实用性和可读性。此外，文章还讨论了可能存在的中文注释乱码问题以及解决方法。 适合人群：从事电力电子领域的工程师和技术人员，尤其是那些对同步机控制有研究兴趣的人群。 使用场景及目标：适用于希望深入了解同步机无传感滑膜观测器模型的设计和实现的技术人员。目标是掌握smo+p ll方案的具体应用，提高电机控制的效率和准确性。 其他说明：文章提供的代码是实际应用代码，而非简单的演示代码，具有较高的参考价值。同时提醒读者注意中文注释的编码格式问题，以避免乱码现象。
java实现旅行商问题(两种解法暴力穷举和动态规划)的源代码
08-08
java资源。java实现旅行商问题(两种解法暴力穷举和动态规划)的源代码。
三角检测缺陷11111111
08-08
三角检测缺陷案例
MATLAB实现基于RL-Transformer 强化学习控制器（RL）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
08-08
内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的强化学习控制器（RL）结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目。项目旨在通过融合强化学习和Transformer架构，提升多变量时间序列预测的精度、自适应性和鲁棒性。项目涵盖了从数据预处理、模型设计、训练调试到结果验证的全流程方案，特别解决了多变量时间序列的复杂依赖建模难题、强化学习训练的不稳定性问题、大规模数据处理与计算效率瓶颈等挑战。此外，项目还引入了多头自注意力机制、动态策略优化、GPU加速等技术创新，并提供了详细的代码示例和GUI设计。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和深度学习工具箱的研发人员，以及从事金融、能源、交通、医疗等领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：①金融市场的多资产价格预测，实现更精准的风险评估和投资组合优化；②智能电网的负荷与能源消耗预测，提升电力资源利用率；③交通流量与智能运输系统的优化，提高城市交通运行效率；④工业设备的状态监测与故障预警，降低维护成本；⑤气象数据的多要素预测，为灾害预警提供支持；⑥医疗健康的多指标动态监测，辅助疾病风险评估；⑦供应链的需求预测与库存管理，优化库存策略。 其他说明：项目不仅提供了详细的代码实现和注释，还包含了数据生成、模型训练、预测评估等各个环节的具体步骤。通过MATLAB的强大矩阵计算和深度学习工具箱，项目实现了高效的并行计算和GPU加速，确保了模型训练和推理的高效性。此外，项目还设计了直观的GUI界面，支持用户交互式操作和结果可视化，方便业务人员理解和应用。未来，项目将继续在多模态数据融合、强化学习算法优化、模型解释性增强等方面进行改进，推动智能预测技术的广泛应用。
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