Ollama本地模型对话、选择本地文件、本地图像对话 1、新增根据聊天记录回复的功能。 2、优化了部分ViewModel，将对应Model字段、属性移到Model中，方便后续扩展。 3、新增读取外部数据回复问题功能，目前支持txt文件。 4、新增添加图片提问题功能，模型需要支持视觉（如：minicpm-v:latest）。 5、优化了类结构，创建对应的Model(MainWindowModel),将所有字段、属性移到Model。 6、新增聊天记录窗体，修改了窗体加载时，加载聊天记录的功能。将其拆分成一个视图。 7、移除了折叠栏功能，更新为Grid区域的显示与隐藏。 将聊天记录列表从主窗体中分离）。 8、更新记录文件加载功能，显示提问日期。 新增选择文件类型设置预览图标。 9、新增功能，新聊天后第一次提问完成后，保存的记录刷新到记录列表、记录删除功能。 10、新增功能，创建新窗体判断显示Ollama服务运行状态。

标题中的“运控课设，用spwm技术实现交流异步电机的变压变频调速”揭示了本次课程设计的核心内容。这是一项涉及到电力电子、电机控制和模拟电路的实践项目，目标是通过脉宽调制（SPWM）技术来调整交流异步电机的电压和频率，从而实现电机速度的精确控制。 SPWM（Sinusoidal Pulse Width Modulation）是一种广泛应用的调制方法，它通过改变脉冲宽度来近似正弦波形，以此来调节逆变器输出的电压平均值。在交流异步电机的变频调速中，SPWM技术可以有效地减小谐波，提高电机运行效率和功率因数，同时减少电磁干扰。 描述中的信息进一步确认了这是一个关于电机控制的课程设计，可能涉及到以下关键知识点： 1. **交流异步电机的工作原理**：交流异步电机的转子速度略低于旋转磁场的速度，通过改变电源频率可以改变电机的同步速度，从而实现调速。 2. **变频器的基本结构和工作过程**：包括整流器、中间直流环节和逆变器，以及如何通过控制逆变器的开关状态来改变输出电压的频率和幅值。 3. **SPWM技术**：理解其基本原理，包括调制波和载波的生成，脉冲宽度的计算，以及如何通过MATLAB/Simulink等工具进行SPWM波形的仿真。 4. **电机调速系统的设计与分析**：包括速度环和电流环的控制策略，如PI控制器的设计，以及系统的稳定性分析。 5. **Simulink模型构建**：如何使用MATLAB的Simulink模块来建立SPWM控制系统的动态模型，进行实时仿真验证。 6. **实验与结果分析**：实际操作中，如何连接电机和变频器，设定参数，记录数据，并对实验结果进行分析，以验证理论计算的正确性。 7. **报告撰写**：包含问题背景、设计目标、技术路线、实验过程、结果分析和结论等内容，展示完整的项目流程和思考。 压缩包内的文件名表明，项目可能包括MATLAB的Simulink模型（untitled.slx.autosave, untitled.slx, untitled1.slx, SPWM_simulink.slxc），一个关于交流异步电动机变频调速设计的文档（交流异步电动机变频调速设计.doc），一份运控报告（运控报告.docx），以及可能涉及的其他相关资料（总体、slprj、交流移相调压、电机）。这些文件将为理解和完成这个课设提供具体指导和支持。 通过这个项目，学生不仅能够掌握SPWM技术，还能深化对交流异步电机控制的理解，提升动手能力和问题解决能力。

很多同学问我怎么实现全局轨迹加局部局部实时轨迹，下面就是实现的思路。 1、首先，我们的代码主体还是DWA三维的代码； 2、我们生成一条全局的参考代码（也可以是三维RRT算法计算得到的轨迹）； 3、给机器人一个感知范围，当感知到全局路径上有障碍物时，则计算出可以避开障碍物的切入点和切出点，这两个分别是全局路径上的路径点；（切出点就是从全局路径点出来的点，切入点就是回到全局路径上的点）； 在现代机器人技术中，路径规划是指机器人从起始点到目标点进行自主移动的过程中的运动规划。路径规划的核心目标是在机器人运动的过程中，避开障碍物，保证运动的安全性和效率。为了达到这一目的，路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。 全局路径规划主要负责在全局的地图信息中为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。为了实现这一目标，研究者们开发出了许多高效的路径规划算法。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法就是一种被广泛使用的基于概率的路径规划方法，特别适合于高维空间和复杂环境的路径规划问题。RRT算法的基本思想是从起始状态开始，随机地在空间中扩展树状结构，并逐步逼近目标状态，最终生成一条可行走路径。RRT算法通过随机采样来增加树的节点，再使用贪心策略选择最佳扩展方向，直到找到一条连接起点和终点的路径。 然而，全局路径规划虽能给出一条大致的行走轨迹，但在实际操作过程中，环境信息的实时变化（如动态障碍物的出现）往往要求机器人能够实时调整自己的行进路线。这时就需要局部路径规划发挥其作用。局部路径规划的核心在于根据机器人当前的感知信息快速生成一条避障后的可行路径。动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）就是局部路径规划中的一种常用算法，其主要思想是根据机器人的动态模型，考虑机器人在极短时间内可能达到的所有速度状态，并从中选择一个最优速度以避免障碍物和达到目标。DWA算法能够在短时间内做出快速反应，实现局部路径的实时调整。 将全局路径规划和局部路径规划结合起来，可以使得机器人在运动中既考虑了整体的效率，又能够灵活应对突发事件。这种混合式路径规划方法的实现思路是：首先使用全局路径规划算法生成一条参考路径，然后机器人在执行过程中不断利用局部路径规划算法来微调自己的行动，以避开障碍物。当机器人通过传感器感知到全局路径上存在障碍物时，局部路径规划算法将被激活，计算出一条避开障碍物的切入点和切出点，切入点和切出点都位于全局路径上。切入点是机器人离开全局路径开始避开障碍物的路径点，而切出点则是机器人成功绕过障碍物后重新回到全局路径上的路径点。 结合全局路径规划和局部路径规划的优点，可以实现机器人的高效、安全导航。例如，在实现代码中，尽管代码主体基于DWA算法，但也能够接受通过三维RRT算法计算得到的轨迹作为全局路径参考。这样的策略保证了机器人在复杂环境中的导航能力和实时避障的灵活性。 为了方便其他研究者和工程技术人员理解和复现上述路径规划方法，文章还包含了详细的注释。这样的做法不仅可以帮助读者更好地理解算法原理，同时也能够促进相关技术的交流和创新。

Frida基础入门(Linux-Frida-实现elf程序插桩)实验程序

1.实现了X64版本VS2022与高版本halcon23.05 联合编程 2.实现了vs调用海康威视类直接读取相机 3.实现了海康类转换成halcon图像 4.实现了hsmartwind缩放，平移，显示，画图功能 5.已经实现了模板匹配算法 与之前直接用halcon读取相机比较，速度更快，更稳定 //实现图像平移缩放 this.MouseWheel += new System.Windows.Forms.MouseEventHandler(this.my_MouseWheel); //读取相机 m_pDeviceList = new MyCamera.MV_CC_DEVICE_INFO_LIST(); //定义海康威视类，设置相机，读取图像 m_pMyCamera = new MyCamera(); 程序运行后，打开相机就可以操作 halcon 连续读取 ---是开启连续读取图像，并进行模板匹配 halcon读取 ---是开启软件触发功能，触发一次，读取一次 Thread hReceiveImageThreadHandle = new Thread(ReceiveIma

在本项目中，我们探讨了如何使用Matlab的AppDesigner工具来创建一个图形用户界面（GUI）应用程序，该程序专注于电路分析。MatlabAppDesigner是一个强大的环境，它允许非编程专家和程序员通过拖放组件来设计用户友好的交互式应用。在这里，我们重点关注电路理论中的几个关键概念，包括结点电压法、戴维宁与诺顿等效电路、一阶RC和RL电路以及二阶RLC电路的响应分析。 让我们详细了解一下结点电压法。在电路分析中，结点电压法是一种求解电路的方法，它基于基尔霍夫的电流定律。这种方法涉及为电路中的每个独立节点分配一个未知电压，并通过列写电流方程来解决问题。在GUI应用中，用户可能能够输入电路图或提供电路参数，然后应用结点电压法来计算各个节点的电压。 接下来，戴维宁和诺顿等效电路是电路简化的重要工具。戴维宁等效电路将任意有源二端网络等效为一个独立电压源和一个串联电阻，而诺顿等效电路则将其等效为一个独立电流源和一个并联电阻。这两个等效电路在解决复杂电路问题时特别有用。在我们的GUI中，用户可以输入任意电路，程序会自动转换为戴维宁或诺顿等效形式，并计算出相应参数。 一阶RC和RL电路是线性电路分析的基础部分。RC电路由一个电阻和一个电容串联组成，而RL电路则由一个电阻和一个电感串联。这些电路的一阶动态特性使得它们在滤波器设计、信号处理和许多其他电子系统中扮演重要角色。在我们的GUI中，用户可以分析一阶电路的零状态响应（当电路初始时无储能元件的电压或电流）、零输入响应（当所有激励都移除后的响应）以及全响应（结合两者的结果）。 对于二阶RLC电路，其响应分析更为复杂，因为它涉及到三个储能元件：电阻、电感和电容。二阶电路可以展现出过阻尼、欠阻尼或临界阻尼的特征，这取决于电路的自然频率和阻尼系数。我们的GUI应用将允许用户分析这类电路的零状态、零输入和全响应，这对于理解电路行为和设计滤波器至关重要。 在"Visual-Analysis-of-Linear-Circuit-main"这个文件中，我们可以预期找到实现上述功能的MATLAB代码和AppDesigner配置文件。这些文件可能包含了电路分析算法的实现、用户界面组件的定义以及数据交互逻辑。通过深入研究这些文件，用户不仅可以学习到如何利用Matlab进行电路分析，还可以了解如何构建复杂的GUI应用。 这个基于MatlabAppDesigner的GUI应用是一个全面的电路分析工具，它涵盖了从基本的电路分析方法到复杂电路响应的计算。通过使用这个应用，无论是学生还是工程师，都能更直观地理解和解决电路问题，同时也能掌握使用现代软件工具进行电路建模和仿真。

基于COSTAS环算法的残余频偏偏差补偿技术：MATLAB仿真与FPGA实现方法,基于COSTAS环的残余频偏偏差补偿技术研究：MATLAB仿真与FPGA实现方案,基于COSTAS 环的残余频偏偏差补偿MATLAB仿真和FPGA实现。 ,COSTAS环; 残余频偏; 偏差补偿; MATLAB仿真; FPGA实现,基于COSTAS环的频偏补偿MATLAB仿真与FPGA实时实现 COSTAS环是一种常用于相位同步的环路滤波器，它可以有效地用于估计载波相位，并对信号中的频率偏差进行补偿，以实现高质量的通信。在数字通信系统中，由于各种因素的影响，接收信号通常会存在一定的频率偏差，这种偏差如果不进行补偿，会导致通信质量下降，甚至无法正确解调。因此，残余频偏补偿技术是数字通信系统中一个重要的研究方向。 基于COSTAS环算法的残余频偏补偿技术，主要是利用COSTAS环的特性来估计和消除载波频率偏差。在数字仿真阶段，研究者通常会使用MATLAB软件进行算法仿真，通过编写代码构建通信模型，模拟信号的传输过程，并在这个过程中引入频率偏差，然后利用COSTAS环算法进行频偏估计和补偿，验证算法的有效性。由于MATLAB具有强大的数学计算和信号处理功能，因此它成为了通信系统仿真中的常用工具。 在算法验证之后，研究者需要将算法部署到实际硬件平台上，这时FPGA（现场可编程门阵列）成为了首选。FPGA具有可编程性和并行处理能力，特别适合用于实现各种复杂的数字信号处理算法。通过将MATLAB仿真验证后的算法转换为硬件描述语言（如VHDL或Verilog），然后在FPGA上进行实现，可以有效地将仿真结果转化为实际可运行的硬件系统。FPGA实现过程中，研究者需要考虑硬件资源的分配、时序控制以及系统的实时性能等因素，以确保算法在硬件上能够准确、高效地运行。 文档文件中包含了多个关于COSTAS环在残余频偏补偿中应用的研究文献和仿真报告，这些文件详细描述了研究的理论基础、仿真方法、实现方案以及在具体通信系统中的应用。例如，文档《基于环的残余频偏偏差补偿技术研究仿》和《基于环的残余频偏偏差补偿技术研》可能详细介绍了COSTAS环算法的原理和在残余频偏补偿中的应用步骤。而《基于环的残余频偏偏差补偿的仿真与实现一引言》和《基于环的残余频偏偏差补偿仿真和实现》等文档则可能包含了仿真模型的构建方法和实现细节。 此外，随着无线通信技术的发展，直接序列扩频技术（DSSS）等也被广泛应用于提高通信系统的抗干扰能力和传输性能。因此，《直接序列扩频技术的仿真与实现探讨在无线通信》这样的文档可能探讨了如何将COSTAS环算法与DSSS技术结合，以提高通信质量。 整个研究不仅涉及了理论分析和仿真验证，还涵盖了硬件实现技术，这对于通信工程师和研究人员在实际工作中开发高可靠性的通信系统具有重要的参考价值。

内容概要：本文介绍了LSTM-VAE（基于长短期记忆网络的变分自编码器）在时间序列数据降维和特征提取中的应用。通过使用MNIST手写数据集作为示例，详细展示了LSTM-VAE的模型架构、训练过程以及降维和重建的效果。文中提供了完整的Python代码实现，基于TensorFlow和Keras框架，代码可以直接运行，并附有详细的注释和环境配置说明。此外，还展示了如何通过可视化手段来评估模型的降维和重建效果。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，尤其是关注时间序列数据分析和降维技术的人群。 使用场景及目标：适用于时间序列数据的降维、特征提取、数据压缩、数据可视化以及时间序列的生成和还原任务。目标是帮助读者掌握LSTM-VAE的原理和实现方法，以便应用于实际项目中。 其他说明：本文提供的代码可以在本地环境中复现实验结果，同时也支持用户将自己的数据集替换进来进行测试。

内容概要：本文详细介绍了如何使用Flac3d软件进行锚杆拉拔试验的模拟。首先，通过合理的块体建模，确保模型能够准确反映实际工程环境。然后，精确设置锚杆的各项参数，如位置、长度、直径等，以确保模拟的真实性。接着，通过设置监测点，实时获取并记录锚杆在拉拔过程中的轴向力变化，从而分析锚杆的拉拔性能。此外，文中还提供了许多实用技巧，如避免边界效应对结果的影响、选择合适的接触面参数等。最后，强调了后处理步骤的重要性，包括查看应力云图、导出数据进行进一步分析等。 适合人群：从事岩土工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望利用数值模拟手段提高工作效率的人。 使用场景及目标：适用于需要评估锚杆锚固效果和承载能力的实际工程项目。通过模拟，可以在实验前预估可能的结果，减少实验成本和时间消耗，同时为实际施工提供理论依据和支持。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和掌握Flac3d在锚杆拉拔试验模拟中的应用。

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