内容概要：本文详细介绍了永磁同步电机匝间短路仿真的思路和技术实现，特别是针对不同时刻触发短路的方法。首先，通过在ANSYS Maxwell和Simplorer中建立精确的电机模型，利用变阻器和定时开关实现动态短路触发。其次，通过外部电路设计和智能切换电路，确保短路发生在特定时刻，并保持仿真稳定性。接着，采用峰值间隔分析法和Hilbert变换等高级数据分析方法，提高故障特征提取的精度。最后，讨论了仿真结果的应用，如异步电机和自启动永磁电机的扩展应用，以及模型管理和优化技巧。 适合人群：从事电机设计、故障诊断的研究人员和工程师，尤其是对永磁同步电机感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机匝间短路仿真的关键技术；②学会如何在不同运行状态下触发短路；③提高故障特征提取和分析的能力；④应用于异步电机和自启动永磁电机的故障仿真。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和具体的仿真步骤，帮助读者更好地理解和实施相关技术。此外，还分享了一些实用的调试技巧和注意事项，有助于提高仿真的可靠性和准确性。

C++基于QT实现联机五子棋附代码和文件（四川大学实训项目） 可以实现局域网联机对战，人机对战，切换壁纸，保存对局记录，文字聊天等操作。（代码版本）

STM32F407实现Modbus主机从机双角色协议栈移植与FreeRTOS集成，开源协议ucModbus源码分享,STM32F407上移植Modbus主机从机双角色协议栈，Keil5工程源代码，编译成功的工程，可以移植到其他单片机上。 1. 平台：STM32F407 2. 采用FreeRTOS实时操作系统，代码结构清晰 3. 采用ucModbus开源协议，支持Modbus主机和从机，可根据需要调用 4. Modbus主机从机双角色协议栈 ,核心关键词：STM32F407; Modbus主机从机双角色协议栈; Keil5工程源代码; 移植; FreeRTOS实时操作系统; ucModbus开源协议。,STM32F407上实现FreeRTOS+ucModbus的Modbus双角色协议栈移植工程

在ExtJS中实现多行合并（rowspan）的效果，通常是为了在数据表格中展示具有层次结构的数据，或者在某些特定情况下需要对表格行进行合并，以优化数据的展示。这通常涉及到对表格（GridPanel）的配置和自定义。下面我们将深入探讨如何使用ExtJS实现这一功能。 我们要理解ExtJS中的GridPanel组件。GridPanel是ExtJS用于展示数据的常用组件，它由一系列行（rows）和列（columns）组成，每一行对应一个数据对象，每一列对应数据的一个属性。默认情况下，每一行是独立的，没有行间合并的概念。要实现行合并，我们需要对GridPanel的renderer函数进行定制，以及可能需要调整其store和column模型。 1. **renderer函数**：这是关键的部分，因为我们需要在渲染每一行时决定哪些单元格应该合并。renderer函数接收一个值和上下文对象作为参数，可以返回一个HTML字符串或DOM元素来自定义单元格的显示。在这个函数中，我们可以根据数据计算出需要合并的行数，并设置`rowspan`属性。 2. **Store数据处理**：在数据加载到store之前，我们可能需要先对其进行预处理，以便在renderer函数中可以方便地获取到需要合并的信息。例如，如果数据中包含某个字段表示连续的行需要合并，那么在加载数据时就计算好这个值。 3. **ColumnModel配置**：在列模型中，我们需要为那些需要合并的列指定一个特殊的renderer函数。此外，如果合并的行跨越了多列，还需要确保列的顺序和width不会导致合并后的单元格位置错乱。 4. **CSS样式调整**：为了使合并后的单元格看起来更加自然，可能需要对CSS做一些调整，例如隐藏被合并的单元格，或者调整它们的边距和填充，以避免视觉上的重叠。 在给定的文件列表中，我们有以下三个文件： - `rowspan.css`：这是用于调整合并后表格样式的CSS文件，可能包含了隐藏多余单元格、调整布局等样式规则。 - `demo.html`：这是一个示例HTML文件，其中包含了ExtJS GridPanel的配置和初始化代码，可能包含了上述提到的renderer函数、store配置和ColumnModel设置。 - `rowspan.js`：这是JavaScript文件，包含了实现多行合并的逻辑，包括store数据处理、renderer函数的定义以及GridPanel的配置。 通过分析这些文件，我们可以学习到如何在实际项目中实现ExtJS的多行合并效果。具体实现细节可能需要查看`demo.html`和`rowspan.js`的代码内容，了解具体的实现方式和技巧。而`rowspan.css`则提供了关于如何优化显示效果的启示。这是一次对ExtJS高级特性的实践应用，对于理解ExtJS的自定义能力和数据展示策略非常有帮助。

边缘检测用于确定图像中的边缘，是图像处理中的一个核心技术，主要用于识别和分析图像中的边缘信息。本设计基于MP801开发板实现了对任意图片的边缘检测线条显示。本设计由图像灰度化处理、中值滤波、图像边缘采样、边缘线条显示四部分组成。 图像灰度化参考matlab中提供的rgb2gary灰度化处理函数，把颜色数据转化为8位的灰度数据之后存入移位寄存器中。将移位寄存器中的数据进行中值滤波可以达到减少噪声，同时保留边缘信息的目的。其中边缘线条显示使用的是VGA接口驱动的方式显示。 在现代图像处理技术中，边缘检测是提取图像特征、分析图像结构以及识别图像内容的关键步骤。通过边缘检测算法，可以从图像中提取出对象的边缘，这些边缘往往是图像特征的重要组成部分。本文档描述了如何利用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，简称FPGA）来实现图像边缘检测算法，并且提供了一种基于MP801开发板的具体实现方法。 图像边缘检测算法的实现过程主要分为四个部分：图像灰度化处理、中值滤波、图像边缘采样和边缘线条显示。图像灰度化处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在这一阶段，原有的RGB彩色模型被转换为灰度模型，每一点像素仅用一个亮度值来表示。灰度化后的图像信息量相对较小，便于后续处理。在本设计中，参考了matlab提供的rgb2gray灰度化处理函数，将颜色数据转化为8位的灰度数据，便于存储和进一步的算法处理。 中值滤波是一种非线性的信号处理技术，用于去除图像噪声，特别是在去除椒盐噪声方面效果显著。中值滤波通过对图像中的一个像素及其周围邻域内的像素进行排序，并取中间值作为滤波后的像素值，这样既去除了噪声，又较好地保留了图像的边缘信息。在本设计中，通过对移位寄存器中的数据进行中值滤波处理，实现了对图像噪声的抑制，同时保证了边缘特征的完整性。 图像边缘采样是在滤波处理之后进行的。在此阶段，算法将利用一定的边缘检测算子来确定图像中边缘的位置。常见的边缘检测算子包括Sobel算子、Canny算子等。通过这些算子，可以计算出图像中每个像素点的梯度幅度，从而得到边缘信息。 边缘线条显示部分负责将检测到的边缘以可视化的方式呈现。本设计采用VGA接口驱动方式来显示边缘线条，使得在屏幕上可以直观地看到图像的边缘信息。VGA（Video Graphics Array）是一种视频传输标准，广泛用于计算机显示器，通过VGA接口可以实时显示图像处理的结果。 整个设计的实现基于MP801开发板，这是一块以FPGA为核心，专用于学习和开发的开发板。FPGA具有并行处理能力强、实时性高、可重复编程等特点，非常适合用于实现图像处理算法。而且，FPGA平台上的图像处理算法可以轻松达到实时处理的要求，这是其它通用处理器难以企及的优势。在本设计中，使用了Verilog硬件描述语言来编写FPGA上的边缘检测算法。Verilog是一种用于电子系统的硬件描述语言，非常适合用来描述FPGA上的逻辑电路和算法。 本文档详细介绍了利用FPGA和Verilog语言实现的图像边缘检测算法的设计过程。该设计不仅涉及到图像处理的基本概念和算法，也包括了硬件实现的细节，是图像处理与硬件开发相结合的典型应用实例。

反激式开关电源仿真研究：电压外环PI控制下的电力电子模型设计与MATLAB Simulink实现,反激式开关电源仿真研究：电压外环PI控制策略及MATLAB Simulink建模分析，输入电压范围18-75V，输出电压与功率为12V与12W,反激式开关电源，反激仿真电力电子仿真，电压外环PI控制，输入电压18-75V,输出电压12V,输出功率12W,MATLAB simulink软件。 ,反激式开关电源; 反激仿真; 电力电子仿真; 电压外环PI控制; 输入电压范围; 输出电压; 输出功率; MATLAB Simulink软件,基于反激式开关电源的电力电子仿真与电压外环PI控制研究

在Java编程环境中，Apache POI库是一个非常实用的工具，它允许我们操作Microsoft Office格式的文件，特别是Excel（.xls和.xlsx）文件。在JMeter测试框架中，我们可以结合使用POI库和BeanShell组件来读取和写入Excel数据，以实现更复杂的测试场景。以下是对这个主题的详细讲解： Apache POI是一个开源的Java API，它提供了读取、写入和修改MS Office文件的能力。对于Excel文件，POI提供了HSSF（处理旧的.xls格式）和XSSF（处理新的.xlsx格式）两个主要的API。通过这些API，开发者可以创建工作簿（Workbook）、工作表（Sheet）、行（Row）和单元格（Cell），并进行相应的操作。 在JMeter中，BeanShell是一种内置的脚本语言，基于Java语法，用于扩展JMeter的功能。BeanShell允许我们在测试计划中执行自定义的Java代码。因此，我们可以用BeanShell脚本来调用POI库，实现对Excel文件的操作。 以下是使用BeanShell和POI读取Excel文件的基本步骤： 1. 将Apache POI库添加到JMeter的类路径中。这通常意味着将poi-*.jar、poi-ooxml-*.jar和poi-ooxml-schemas-*.jar文件放入JMeter的lib目录下。 2. 在BeanShell Sampler中编写Java代码，创建Workbook对象，然后打开指定的Excel文件。例如： ```java import org.apache.poi.ss.usermodel.*; import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook; FileInputStream fis = new FileInputStream("/path/to/your/file.xlsx"); Workbook workbook = new XSSFWorkbook(fis); ``` 3. 访问工作簿中的工作表，读取数据。比如获取第一个工作表： ```java Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); ``` 4. 遍历工作表中的行和单元格，读取数据。例如： ```java for (Row row : sheet) { for (Cell cell : row) { // 处理单元格数据 } } ``` 5. 写入数据到Excel文件同样也是通过创建新的行和单元格，然后设置值。例如： ```java Row newRow = sheet.createRow(rowIndex); Cell newCell = newRow.createCell(cellIndex); newCell.setCellValue("Your Value"); ``` 6. 记得关闭所有的流以避免资源泄漏： ```java fis.close(); workbook.close(); ``` 在JMeter测试中，这样的功能可以用于数据驱动测试，其中Excel文件作为输入源，或者用于存储测试结果，便于后续分析。 使用这种方法需要注意的是，虽然BeanShell提供了一种灵活的方式来操作Excel，但它可能对性能有影响，特别是在高并发的测试场景下。因此，如果性能是关键因素，可以考虑使用更高效的方式，如JSR223 Sampler与Groovy脚本，或者使用JMeter的CSV Data Set Config组件，这通常会比BeanShell更快。 通过集成Apache POI和BeanShell，JMeter可以轻松地处理Excel文件，实现数据读取和写入，这对于构建复杂和灵活的测试计划是非常有用的。不过，使用时要考虑性能和资源消耗，选择最适合的解决方案。

在图像处理领域，阈值分割是一种常见的图像二值化方法，用于将图像转换为黑白两色调，便于后续分析。MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的图像处理功能，其中包括实现最优阈值的方法。本篇文章将深入探讨如何利用MATLAB来计算并应用Canny算子的双阈值，以实现最优的图像边缘检测。 Canny算子是经典的边缘检测算法，它通过多级滤波、梯度计算和非极大值抑制等步骤，有效地找到图像中的边缘。在Canny算子中，选择合适的双阈值至关重要，因为它们直接影响到边缘检测的效果。低阈值用于检测弱边缘，而高阈值则用于消除噪声和保留强边缘。MATLAB中可以采用自动或手动的方式设置这些阈值，但寻找最优阈值通常需要对图像的特性有所了解。 在MATLAB中，我们可以利用`edge`函数来实现Canny边缘检测。该函数的基本调用格式如下： ```matlab edgeImage = edge(inputImage, 'canny', lowThreshold, highThreshold); ``` 其中，`inputImage`是输入的灰度图像，`'canny'`指定了使用Canny算子，`lowThreshold`和`highThreshold`分别是低阈值和高阈值。为了找到最优阈值，我们可能需要对不同阈值组合进行实验，或者使用一些自动阈值选择方法，如Otsu's方法或Isodata方法。 1. **Otsu's方法**：这是一种统计方法，用于在多级直方图中自动寻找最佳的全局阈值。在MATLAB中，我们可以先计算图像的直方图，然后使用`graythresh`函数得到Otsu's阈值。这个阈值可以作为Canny算子的高阈值，低阈值可以设置为高阈值的一半或更低，以保留更多的潜在边缘。 2. **Isodata方法**：这是一种迭代方法，根据图像像素的分布动态调整阈值。在MATLAB中，虽然没有直接的函数支持Isodata，但可以通过自定义代码实现。 寻找最优阈值的过程通常包括以下步骤： - 预处理图像，去除噪声（如使用高斯滤波器）。 - 计算图像的直方图，如果图像灰度级范围较大，可以考虑进行归一化处理。 - 使用Otsu's或Isodata方法确定一个初始阈值范围。 - 应用Canny算子，尝试不同阈值组合，评估边缘检测结果，如通过计算边缘连通性、边缘保留率等指标。 - 选择最优阈值组合，确保边缘检测效果最佳。 在实际应用中，由于图像的复杂性和多样性，寻找全局最优阈值可能并不现实。因此，也可以考虑使用自适应阈值，即根据图像局部特性来设定阈值。这需要对MATLAB的图像处理库有更深入的理解，例如使用`im2bw`函数结合自定义函数实现。 MATLAB提供了一个强大的平台来实现最优阈值的计算和应用。通过实验和理解图像特征，我们可以有效地优化Canny算子的双阈值，从而提高图像边缘检测的准确性和鲁棒性。在实践中，不断试验和调整是获取最佳结果的关键。

基于KL级数展开法的离散随机场模拟与Flac数值计算研究——以岩土体空间变异性问题为例的Matlab与Flac联合实现方法,KL展开法离散随机场 随机场 空间变异性 岩土体随机场 随机场离散 非均质岩土体 Matlab与Flac联合实现随机场的离散与模型计算，适用于隧道与边坡等空间变异性问题，Matlab编程实现KL级数展开法离散随机场，Flac读取随机场文件赋值给模型并计算 Matlab成图与Flac结果一致 步骤如下： 第一步：Flac6.0运行main1.f3dat，生成数值模型，并自动导出数值模型文件model.f3sav与网格单元坐标文件Coord.dat 第二步：Matlab运行main.m读取第一步生成的单元坐标值，通过KL级数展开法并生成粘聚力的随机场数据并保存到当前文件夹 第三步：Flac6.0运行main2.f3dat，读取模型文件与的随机场数据并赋值给各单元，并自动画随机场图片且导出到当前文件夹 注意：flac一般需要在英文路径下才能运行，可以把该组文件放置于英文文件夹下 温馨提示：联系请考虑是否需要，（Example_68） ,核心关键词：KL展开法; 离散

内容概要：文章介绍了基于Matlab的PSO-LSTM（粒子群算法优化长短期记忆神经网络）实现多输入分类预测的完整流程。针对大数据时代背景下金融、医疗、能源等行业面临的多变量时序数据分析挑战，传统机器学习方法难以有效捕捉数据间的时序依赖性和长期依赖关系。LSTM虽能很好应对长期依赖性问题，却因自身超参数优化难题限制性能发挥。为此，文中提出了融合PSO与LSTM的新思路。通过粒子群优化算法自动化选取LSTM的最优超参数配置，在提高预测精度的同时，加速模型训练过程。项目详细展示了该方法在金融预测、气象预报等多个领域的应用前景，并用具体代码实例演示了如何设计PSO-LSTM模型，其中包括输入层接收多输入特征、经由PSO优化超参数设定再进入LSTM层完成最终预测输出。 适用人群：从事机器学习、深度学习研究的专业人士或研究生，尤其是专注于时间序列数据挖掘以及希望了解如何利用进化算法（如PSO）优化神经网络模型的研究人员。 使用场景及目标：①对于具有多维度时序特性的数据集，本模型可用于精准分类预测任务；②旨在为不同行业的分析师提供一种高效的工具去解决实际问题中复杂的时变关系分析；③通过案例代码的学习使开发者掌握创建自己的PSO-LSTM模型的技术，从而实现在各自专业领域的高准确性预测。 其他说明：需要注意的是，在具体实施PSO-LSTM算法过程中可能会遇到诸如粒子群算法的收敛问题、LSTM训练中的梯度管理以及数据集质量问题等挑战，文中提及可通过改进优化策略和加强前期准备工作予以解决。此外，由于计算成本较高，还需考虑硬件设施是否足够支撑复杂运算需求。