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/*---------------------------------------------------------------------- | AP4_HevcSliceSegmentHeader::Parse +---------------------------------------------------------------------*/ AP4_Result AP4_HevcSliceSegmentHeader::Parse(const AP4_UI08* data, unsigned int data_size, unsigned int nal_unit_type, AP4_HevcPictureParameterSet** picture_parameter_sets, AP4_HevcSequenceParameterSet** sequence_parameter_sets) { // initialize all members to 0 AP4_SetMemory(this, 0, sizeof(*this)); // some fields default to 1 pic_output_flag = 1; // start the parser AP4_DataBuffer unescaped; unescaped.SetBuffer(partial_raw_data, sizeof(partial_raw_data)); if (data_size > sizeof(partial_raw_data)) { unescaped.SetData(data, sizeof(partial_raw_data)); } else { unescaped.SetData(data, data_size); } AP4_NalParser::Unescape(unescaped); AP4_BitReader bits(unescaped.UseData(), unescaped.GetBufferSize(), unescaped.GetDataSize()); first_slice_segment_in_pic_flag = bits.ReadBit(); if (nal_unit_type >= AP4_HEVC_NALU_TYPE_BLA_W_LP && nal_unit_type <= AP4_HEVC_NALU_TYPE_RSV_IRAP_VCL23) { no_output_of_prior_pics_flag = bits.ReadBit(); } slice_pic_parameter_set_id = ReadGolomb(bits); if (slice_pic_parameter_set_id > AP4_HEVC_PPS_MAX_ID) { DBG_PRINTF_2("slice_pic_parameter_set_id[%d] > AP4_HEVC_PPS_MAX_ID[%d]\n", slice_pic_parameter_set_id, AP4_HEVC_PPS_MAX_ID); return AP4_ERROR_INVALID_FORMAT; } const AP4_HevcPictureParameterSet* pps = picture_parameter_sets[slice_pic_parameter_set_id]; if (pps == NULL) { DBG_PRINTF_1("Not found PPS id[%d]\n", slice_pic_parameter_set_id); return AP4_ERROR_INVALID_FORMAT; } const AP4_HevcSequenceParameterSet* sps = sequence_parameter_sets[pps->pps_seq_parameter_set_id]; if (sps == NULL) { DBG_PRINTF_1("Not found SPS id[%d]\n", pps->pps_seq_parameter_set_id); return AP4_ERROR_INVALID_FORMAT; } 注释上述代码
09-24
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
Crosslight PICS3D 是 Crosslight Software 公司开发的一款用于半导体器件仿真和分析的高级工具。该技术基于三维物理模型,能够对光电器件、功率器件、CMOS 器件以及其他复杂结构的半导体器件进行精确的电学和光学特性仿真。PICS3D 代表“3D Process and Device Simulation”,它集成了工艺仿真(如扩散、刻蚀、沉积等)与器件仿真(如载流子输运、光学吸收、热效应等)的功能,适用于研究和工业应用中的先进半导体设计。 PICS3D 的技术特点包括: - **三维仿真能力**:支持全三维器件结构建模,适用于 FinFET、GAAFET、图像传感器、激光器等先进器件结构的仿真分析[^1]。 - **多物理场耦合仿真**:涵盖电学、光学、热学等多物理场耦合效应,能够模拟复杂工作条件下的器件行为。 - **工艺集成仿真**:内建工艺仿真模块,可模拟多种半导体制造工艺步骤,如氧化、扩散、离子注入、刻蚀和沉积等,支持从工艺到器件特性的全流程仿真[^2]。 - **材料库支持**:支持多种半导体材料,包括 Si、Ge、GaAs、InP、GaN、SiC 等宽禁带和化合物半导体材料。 - **可视化与分析工具**:提供强大的后处理功能,包括能带结构、载流子分布、电流密度、光学吸收分布等可视化分析工具。 Crosslight PICS3D 广泛应用于新型器件结构的研发、工艺优化、失效分析以及教学研究等领域。虽然该软件功能强大,但其学习曲线较陡,官方文档主要为英文版本,对初学者而言上手难度较高。建议通过官方提供的交互学习系统或社区资源逐步掌握基本操作[^2]。 ```python # 示例:PICS3D 仿真流程示意(伪代码) def pics3d_simulation(): # 加载工艺参数和器件结构 load_process_parameters("process.inp") build_device_structure() # 执行工艺仿真 simulate_oxidation() simulate_diffusion() simulate_etching() # 执行器件仿真 apply_bias_conditions() solve_drift_diffusion_equations() calculate_optical_absorption() # 输出结果 visualize_electric_field() plot_carrier_distribution() export_results("simulation_output.dat") pics3d_simulation() ```
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