12、3D打印与桌脚平衡装置技术解析

3D打印与桌脚平衡装置技术解析

改良的Bresenham算法在3D打印中的应用

在3D打印控制系统中,插值算法的效率对打印速度和质量有着重要影响。本文介绍了一种改良的Bresenham算法,旨在简化决策公式并减少决策过程的频率。

  1. 插值过程步骤

    • 第一步 :使用传统的Bresenham方法完成第一行插值(第一级台阶)。
    • 第二步 :当插值从第一级台阶跳转到第二级台阶时,在相应的进给步骤中断服务函数中,计算并预测第二行和第三行的一些重要参数。通过第一级台阶最后插值点的决策变量e预测第二级台阶最后插值点的决策变量ef,同时确定第二级台阶的宽度m,以获得该台阶上的插值步数。在每个定时器单中断中,在x轴上直接进给m - 1步,然后在y轴上进给1步,此过程循环直到直线的倒数第二级台阶进给完成。
    • 第三步 :再次使用传统的Bresenham方法完成最后一级台阶的插值。
    • 第四步 :插值过程进入减速段轨迹,即从减速段起点(x3, y3)到G代码规划的整个过程终点(x1, y1)的直线,使用传统的Bresenham算法进行插值。
  2. 算法效率分析

    • 在加速和减速过程中,由于每次发送脉冲后需要更改自动重载寄存器的值,应用改良方法可能会有一定难度,但这对改良算法的效率影响不
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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