基于Buck-Boost电压平衡器构架的双极性直流微电网获得了广泛研究。其中有效地控制电压平衡器使系统正、负极电压保持相等，从而保证系统的供电电能质量。针对Buck-Boost电压平衡器的控制，设计一种双积分滑模控制器。该方法考虑了系统的非线性和工作动态，并采用双积分滑模面以减小稳态误差。实验结果表明，相比传统的PI控制器，本文设计的控制器能有效缩短动态调节时间和减小正、负极电压差值。

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一种用于三相不平衡的简单潮流算法配电网。并应用于多个IEEE算例系统，可用于电力系统优化等方向的课题、论文研究。

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基于stm32两轮平衡小车源码，主要材料有3530编码电机，stm32最小系统芯片，MPU6050陀螺仪，超声波模块，电机驱动，蓝牙模块， 。

matlab fcm函数代码DPPCA网 介绍 DPPCANet是一种用于不平衡多时相合成Kong径雷达图像变化检测的鲁棒深度学习方法，主要包括：1）生成差异图； 2）并行FCM聚类，以提供训练样本伪标签； 3）基于采样的PCANet + SVM模型构建过采样和欠采样的像素分类。 要求 MATLAB 2018a 功能 加权池卷积： I_wp = WP(I,k) 生成对数比图像： I_lr = di_gen(I_1,I_2) 累积加权池： T是累积时间 M = Normalized(matrix)是一种鲁棒的归一化方法。 输入矩阵中值最高的50个元素的平均值是上限，而值最低的50个元素的平均值是下限。 矩阵是软归一化的。 DDI = Normalized(CWP(I_ori,T)) Gabor小波变换特征提取： [f1,f_1] = Gabor_fea(I_map) 并行聚类：两组映射的DDI I_map1，I_map2和Gabor特征向量f_1和f_2 im_lab = paralleclustering(f_1,I_map1,f_2,I_map2) FCM： [center, U,

体感控制两轮自平衡小车原理:使用微软的Kinect摄像头，这个摄像头可以输出景深图像，骨骼数据，和RGB数据。景深数据就是，可以反应图像深度的数据，简单来讲就是由这个数据可以得到视场范围内每一个点的3维坐标，然后根据这个三维坐标做图像处理得到骨骼数据，图像处理非常复杂，由微软提供。 下位机用陀螺仪和三轴加速度采样信号，用一个凯尔曼滤波做了一个数据融合，计算出角度和角加速度，然后就是几个PI调节器做的一个3闭环，姿态，速度，位置，实现细节在论文里面有。凯尔曼滤波用的是别人的代码，这个是一个自适应的算法，参数神马的都不需要改动，只要求单片机速度就可以了，M051的确是快。 视频效果 附件包含以下资料

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