摘要: 一、系统总体架构 被测信号 ↓ 信号调理电路(分压 + 偏置 + 跟随) ↓ STM32 ADC ↓ DMA 传输(核心) ↓ RAM 缓存(波形缓冲区) ↓ 触发判断(上升沿/下降沿) ↓ TFT 显示(网格 + 波形) ↓ 按键/编码器(时基/电压档位) 二、硬件选型与参数 项目 基础版 (F1 阅读全文
posted @ 2026-05-14 15:45 qy98948221 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、坐标变换体系架构 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 坐标变换系统架构 │ ├───────────────────────────────────────────────────────────── 阅读全文
posted @ 2026-05-12 16:58 qy98948221 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、系统架构设计 1.1 硬件配置 主控芯片:STM32F103ZET6(72MHz,512KB Flash,64KB RAM) 姿态传感器:MPU6050(6轴:3轴加速度计 + 3轴陀螺仪) 通信接口:I2C1(PB6-SCL,PB7-SDA) 显示模块:0.96寸OLED(I2C2,PB10- 阅读全文
posted @ 2026-05-10 16:46 qy98948221 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、核心框架设计 1.1 系统整体架构 flowchart TD A[电网历史数据] --> B[小波多尺度分解] B --> C[特征提取<br>(负荷波动性/周期性)] C --> D[建立多目标优化模型] D --> E[粒子群算法优化] E --> F[发电机出力调整] F --> G[变压 阅读全文
posted @ 2026-05-08 16:19 qy98948221 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、MATLAB实现 1.1 主程序:认知无线电频谱共享与多用户分集 %% 认知无线电频谱共享下的多用户分集模型 % 功能:实现认知无线电网络中基于多用户分集的频谱共享算法 clear; clc; close all; fprintf(' 认知无线电频谱共享多用户分集模型开始 \n'); %% 1. 阅读全文
posted @ 2026-05-06 17:02 qy98948221 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 系统组成 硬件平台:STM32F103系列单片机(如STM32F103C8T6、VET6等) 图像传感器:OV7670摄像头模块(带FIFO或不带FIFO版本) 显示模块:可选TFT LCD(用于实时显示和调试) 执行机构:舵机或直流电机(用于追踪控制) 实现步骤 1. 硬件连接 OV7670与ST 阅读全文
posted @ 2026-05-05 15:28 qy98948221 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、算法核心思想 JPDA 解决的是 "一个目标可能对应多个观测" 的数据关联问题,通过计算每个观测来自每个目标的概率,然后加权平均更新目标状态。 二、MATLAB 实现 1、主测试程序 %% 简化 JPDA 算法演示 clc; clear; close all; % 参数设置 dt = 1; % 阅读全文
posted @ 2026-04-30 17:32 qy98948221 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、算法原理与改进 1.1 传统人工势场法问题 问题 描述 解决方案 局部极小值 机器人陷入势能谷点无法逃脱 引入虚拟目标点/随机扰动/次梯度法 目标不可达 障碍物附近斥力使机器人无法到达 改进斥力函数,目标点附近斥力衰减 振荡问题 狭窄通道中来回振荡 引入速度势场/惯性项 障碍物附近震荡 斥力过大 阅读全文
posted @ 2026-04-29 16:17 qy98948221 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、算法核心原理 1.1 支持向量回归(SVR)基础 SVR是支持向量机(SVM)的回归版本,核心思想是通过核函数将数据映射到高维空间,寻找一个最优超平面使得预测值与真实值之间的误差小于ε的样本尽可能多,同时最大化间隔。其核心可调节参数直接影响模型精度: C(惩罚系数):控制对误差样本的惩罚力度,C 阅读全文
posted @ 2026-04-27 13:35 qy98948221 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 基础实现:使用 MATLAB 内置函数 代码示例 %% 1. 数据准备 % 生成示例数据(正弦波 + 噪声) t = linspace(0, 20, 200)'; y = sin(2*pi*0.2*t) + 0.1*randn(size(t)); %% 2. 创建训练集和测试集 train_r 阅读全文
posted @ 2026-04-25 10:45 qy98948221 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)