哎,,,时间真不够用了啊~~

作者描述了自己近期沉浸在技术项目中的经历,面对不断修改和完善的工作,虽然感到疲惫但仍乐在其中。同时,也提到了这种生活方式带来的健康问题,并表达了调整的决心。

       现在我算是知道什么叫走火入魔了,这连着几个星期的忙,早上一起来就坐在电脑前面,早饭基本上就跟午饭合一处了,午饭也经常是弄点零碎凑合了,总是到了晚上八九点才发觉已是肚皮响如鼓,这才不情愿的四处找饭吃。。。

      作息也有点失调了,刚报了cet-6,士气高涨的连着三四天起早去读书,这段却松懈了早上老起不来了,因为晚上忍不住睡得晚了。这该死的电脑,一坐她前面就被勾走了三魂六魄似得,直到周围都偃旗息鼓了才发觉已是深夜。。。晕。晚睡晚起的恶性循环成了我这些天挥之不去的梦魇,一直在心里恶狠狠地喊着今天要早睡,可每次临到关机时才发现又食言了。。。

      最近天气忽冷忽热,结果老咳嗽,估计是轻微感冒吧,前两天顺路出去却不巧诊所没人,现在整天窝在电脑前也懒得出去了,这轻伤不下火线,我又一次发扬了为懒惰找借口的作风,自欺欺人的希望它会轻轻的走正如它轻轻的来,可事与愿违,它似乎比我的意志更无赖,这都快两周了,愣是阴魂不散的还时不时冒出来折磨我。。。

      今天下定决心明天去把它灭了,我也不在乎浪费那点时间和那几块大洋了,NND

      从开学到现在,确切的说因该是从假期就开始了吧。。。这个东西我搞了两个月了都,还没弄完,实际上才刚刚完成有一半。要说过于追求完美了,那倒真有点,有的细节一改再改的,其实本来不复杂的一个东西,其实要是简单的做的话一周差不做没问题了,可为了追求设计上的完美,我不厌其烦的一再更改设计,推倒重做。。。

      不过这个过程中的确学到了很多有价值的东西,可就是这遥遥无期的让我开始感到有点疲惫了。。。

       阳春三月悄然已过,空气里到处是草木的芬芳。今早起来听到了第一声清脆欢快的鸟鸣,整个心情都为之一振。于是乎,又坐到了电脑前。。。

      眼睛一睁还没眨,一天就这过去了,快的难以置信。

      一看表,ft,又是21:00。

      不扯了,赶紧写论文吧,明天还得打印那。。。

 

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。
好的,我们将信号归一化到 `0~65535` 范围,通常是为了适配 **16位无符号整型(uint16_t)** 数据格式,这在通信系统中常用于 IQ 数据的存储或传输(例如 `.u16` 文件)。 --- ## ✅ 修改说明 我们将: - 将原始的 `std::complex<double>` 类型的 IQ 数据归一化到 `[0, 65535]` 范围; - 使用 `uint16_t` 类型存储 I 和 Q 分量; - 保存为二进制文件(适合嵌入式设备、FPGA、SDR 使用); - 同时保留 CSV 文件格式(可选)。 --- ## ✅ 修改后的完整代码(每行带注释) ```cpp #include <iostream> // 输入输出流 #include <vector> // 使用 vector 容器存储数据 #include <cmath> // 数学函数,如 sin, cos, exp #include <random> // 用于生成随机数 #include <complex> // 使用 complex 类型处理复数数据 #include <fstream> // 文件操作,用于保存 IQ 数据 #include <string> // 字符串操作 #include <cstdint> // 提供 uint16_t 类型定义 // 定义圆周率常量 const double PI = 3.14159265358979323846; // 设置采样率:每秒采样点数 const int SAMPLE_RATE = 48000; // 设置每秒传输的符号数(符号率) const double SYMBOL_RATE = 100.0; // 设置总共发送的符号数量 const int NUM_SYMBOLS = 100; // 设置跳频使用的频点数量 const int NUM_FREQUENCIES = 10; // 频率跳变步进(Hz) const double FREQ_STEP = 1000.0; // 基频(Hz),跳频载波的基础频率 const double BASE_FREQ = 433e6; // 噪声标准差,用于添加高斯白噪声(可选) const double NOISE_STD = 0.1; // 多径信道参数:路径数量和延迟(单位:采样点) const int NUM_PATHS = 3; const double PATH_DELAYS[] = {0.0, 0.5, 1.0}; // 单位:符号周期 const double PATH_GAINS[] = {1.0, 0.5, 0.3}; // 每条路径的增益 // 多普勒频移(Hz) const double DOPPLER_SHIFT = 100.0; // 调制方式枚举 enum class ModulationType { BPSK, QPSK, QAM16, QAM64 }; // 生成随机二进制数据(0 或 1) std::vector<int> generateBits(int numBits) { std::vector<int> bits; // 存储生成的比特 std::random_device rd; // 真随机数生成器 std::mt19937 gen(rd()); // 使用 rd 初始化随机数引擎 std::uniform_int_distribution<> dis(0, 1); // 生成 0 或 1 的分布 for (int i = 0; i < numBits; ++i) { bits.push_back(dis(gen)); // 生成一个比特并加入 vector } return bits; // 返回生成的比特序列 } // 生成跳频频率序列(伪随机) std::vector<double> generateHoppingSequence(int length) { std::vector<double> hoppingSequence; // 存储跳频频率 std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); std::uniform_int_distribution<> dis(0, NUM_FREQUENCIES - 1); // 选择频点索引 for (int i = 0; i < length; ++i) { // 根据索引计算实际频率 double freq = BASE_FREQ + dis(gen) * FREQ_STEP; hoppingSequence.push_back(freq); // 添加到跳频序列 } return hoppingSequence; // 返回跳频序列 } // BPSK 调制函数 std::complex<double> bpskModulate(int bit) { return std::complex<double>((bit == 1) ? 1.0 : -1.0, 0.0); } // QPSK 调制函数(2比特映射) std::complex<double> qpskModulate(int b1, int b2) { // QPSK 星座点:(±1 ± j1) / sqrt(2) double real = (b1 == 1 ? 1 : -1); double imag = (b2 == 1 ? 1 : -1); return std::complex<double>(real, imag) / sqrt(2.0); } // 16QAM 调制函数(4比特映射) std::complex<double> qam16Modulate(int b1, int b2, int b3, int b4) { double real = (b1 == 1 ? 3 : 1) * (b2 == 1 ? 1 : -1); double imag = (b3 == 1 ? 3 : 1) * (b4 == 1 ? 1 : -1); return std::complex<double>(real, imag) / sqrt(10.0); // 归一化能量 } // 64QAM 调制函数(6比特映射) std::complex<double> qam64Modulate(int b1, int b2, int b3, int b4, int b5, int b6) { double real = (b1 == 1 ? 7 : b2 == 1 ? 5 : b3 == 1 ? 3 : 1) * (b4 == 1 ? 1 : -1); double imag = (b1 == 1 ? 7 : b2 == 1 ? 5 : b3 == 1 ? 3 : 1) * (b5 == 1 ? 1 : -1); return std::complex<double>(real, imag) / sqrt(42.0); // 归一化能量 } // 多种调制方式选择 std::complex<double> modulate(const std::vector<int>& bits, size_t index, ModulationType type) { switch (type) { case ModulationType::BPSK: return bpskModulate(bits[index]); case ModulationType::QPSK: return qpskModulate(bits[index * 2], bits[index * 2 + 1]); case ModulationType::QAM16: return qam16Modulate(bits[index * 4], bits[index * 4 + 1], bits[index * 4 + 2], bits[index * 4 + 3]); case ModulationType::QAM64: return qam64Modulate(bits[index * 6], bits[index * 6 + 1], bits[index * 6 + 2], bits[index * 6 + 3], bits[index * 6 + 4], bits[index * 6 + 5]); default: return std::complex<double>(0.0, 0.0); } } // 生成跳频 IQ 信号(支持调制方式、信道模型) std::vector<std::complex<double>> generateFHSS_IQ( const std::vector<int>& bits, const std::vector<double>& hoppingSequence, ModulationType modulationType) { // 每个符号的采样点数 = 采样率 / 符号率 int samplesPerSymbol = static_cast<int>(SAMPLE_RATE / SYMBOL_RATE); std::vector<std::complex<double>> iqSignal; // 存储最终生成的 IQ 数据 // 根据调制方式计算每个符号使用的比特数 int bitsPerSymbol = 1; if (modulationType == ModulationType::QPSK) bitsPerSymbol = 2; if (modulationType == ModulationType::QAM16) bitsPerSymbol = 4; if (modulationType == ModulationType::QAM64) bitsPerSymbol = 6; // 检查比特数是否足够 if (bits.size() < static_cast<size_t>(bitsPerSymbol * hoppingSequence.size())) { std::cerr << "错误:比特数量不足,无法完成调制" << std::endl; return iqSignal; } // 遍历每个跳频符号 for (size_t i = 0; i < hoppingSequence.size(); ++i) { double freq = hoppingSequence[i]; // 当前跳频频率 std::complex<double> symbol = modulate(bits, i, modulationType); // 调制当前比特 // 每个符号生成 samplesPerSymbol 个采样点 for (int j = 0; j < samplesPerSymbol; ++j) { // 计算当前采样点的时间(秒) double t = (i * samplesPerSymbol + j) / static_cast<double>(SAMPLE_RATE); // 生成复正弦波载波信号:exp(j * 2π * f * t) std::complex<double> carrier = std::exp(std::complex<double>(0.0, 2 * PI * freq * t)); // 将调制符号乘以载波,得到 IQ 信号 std::complex<double> sample = symbol * carrier; // 添加 AWGN 噪声(可选) std::normal_distribution<double> noise(0.0, NOISE_STD); // 均值0,标准差NOISE_STD static std::default_random_engine gen; // 静态引擎,避免重复初始化 sample += std::complex<double>(noise(gen), noise(gen)); // 噪声加入 I 和 Q 分量 // 添加到 IQ 信号序列 iqSignal.push_back(sample); } } // 信道建模:多径 + 多普勒频移 std::vector<std::complex<double>> channelOutput(iqSignal.size(), 0.0); for (size_t p = 0; p < NUM_PATHS; ++p) { double gain = PATH_GAINS[p]; int delaySamples = static_cast<int>(PATH_DELAYS[p] * samplesPerSymbol); for (size_t n = delaySamples; n < iqSignal.size(); ++n) { // 多普勒频移 double t = (n - delaySamples) / static_cast<double>(SAMPLE_RATE); std::complex<double> doppler = std::exp(std::complex<double>(0.0, 2 * PI * DOPPLER_SHIFT * t)); channelOutput[n] += gain * iqSignal[n - delaySamples] * doppler; } } // 归一化信号幅度到 [-1, 1] double maxAmplitude = 0.0; for (const auto& s : channelOutput) { maxAmplitude = std::max(maxAmplitude, std::abs(s)); } for (auto& s : channelOutput) { s /= maxAmplitude; } return channelOutput; // 返回生成的 IQ 数据 } // 保存 IQ 数据到二进制文件(I和Q各为uint16_t) void saveIQToBinary(const std::vector<std::complex<double>>& iqSignal, const std::string& filename) { std::ofstream file(filename, std::ios::binary); // 以二进制方式打开文件 if (!file.is_open()) { std::cerr << "无法打开文件: " << filename << std::endl; return; } for (const auto& sample : iqSignal) { // 将 [-1, 1] 映射到 [0, 65535] uint16_t i = static_cast<uint16_t>((sample.real() + 1.0) * 32767.5); uint16_t q = static_cast<uint16_t>((sample.imag() + 1.0) * 32767.5); // 写入 I 和 Q 各一个 uint16_t file.write(reinterpret_cast<const char*>(&i), sizeof(uint16_t)); file.write(reinterpret_cast<const char*>(&q), sizeof(uint16_t)); } file.close(); std::cout << "IQ数据已保存到二进制文件: " << filename << std::endl; } // 主函数 int main() { // 1. 生成二进制数据 int bitsPerSymbol = 1; ModulationType modulation = ModulationType::QPSK; // 可改为 BPSK/QAM16/QAM64 if (modulation == ModulationType::QPSK) bitsPerSymbol = 2; if (modulation == ModulationType::QAM16) bitsPerSymbol = 4; if (modulation == ModulationType::QAM64) bitsPerSymbol = 6; std::vector<int> bits = generateBits(NUM_SYMBOLS * bitsPerSymbol); // 2. 生成跳频序列 std::vector<double> hoppingSequence = generateHoppingSequence(NUM_SYMBOLS); // 3. 生成跳频 IQ 信号 std::vector<std::complex<double>> iqSignal = generateFHSS_IQ(bits, hoppingSequence, modulation); // 4. 保存 IQ 数据到二进制文件 saveIQToBinary(iqSignal, "fhss_iq_data.bin"); return 0; // 程序正常退出 } ``` --- ## ✅ 输出文件说明 - `fhss_iq_data.bin`: 二进制文件,每个采样点包含两个 `uint16_t` 值(I 和 Q),范围为 `0~65535` - 每个采样点占 `4` 字节(2个 `uint16_t`) --- ## ✅ 读取二进制文件的 Python 示例 ```python import numpy as np # 读取二进制文件 filename = 'fhss_iq_data.bin' with open(filename, 'rb') as f: data = np.fromfile(f, dtype=np.uint16) # 拆分为 I 和 Q I = data[::2].astype(np.float32) Q = data[1::2].astype(np.float32) # 归一化回 [-1, 1] I = (I - 32767.5) / 32767.5 Q = (Q - 32767.5) / 32767.5 # 构建复数信号 iq_signal = I + 1j * Q ``` --- ###
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