OGRE 3D 是一个强大的开源3D图形引擎，它为游戏开发、模拟软件以及其他需要高性能3D图形的应用提供了一个灵活且高效的框架。这个压缩包文件"OGRE 3D 游戏开发框架指南+光盘代码.rar"包含了关于如何使用OGRE 3D进行游戏开发的详细指南以及相关的源代码示例，对于想要学习和掌握这个框架的人来说是宝贵的资源。 让我们深入了解一下OGRE 3D引擎的核心特性。OGRE 3D 使用C++编写，支持多种渲染API，如Direct3D 9/11、OpenGL和Vulkan，这使得它在不同的操作系统上都能运行良好，包括Windows、Linux和macOS。它提供了丰富的3D图形功能，如场景管理、纹理贴图、光照模型、粒子系统、动画系统、以及硬件加速的几何渲染等。 在游戏开发中，场景管理是关键。OGRE 3D 的场景管理器允许开发者组织和控制场景中的对象，如游戏角色、环境物体和特效。它支持层次化的场景结构，使得复杂场景的构建和维护变得简单。同时，OGRE 3D 还提供了强大的相机系统，可以轻松创建多视点或复杂的视角效果。 光照模型是3D图形的关键部分，OGRE 3D 支持多种光照类型，包括点光源、聚光灯和方向光，可以实现复杂的光照计算和阴影效果。同时，它还支持各种材质和纹理贴图，为游戏世界带来丰富的视觉表现。 粒子系统是制作特效的重要工具，如爆炸、火花、烟雾等。OGRE 3D 提供了一个可扩展的粒子系统，开发者可以根据需求自定义粒子的行为、形状、颜色和生命周期。 动画系统是游戏角色和其他动态对象不可或缺的一部分。OGRE 3D 支持骨骼动画和皮肤绑定，可以实现细腻的角色动作和表情。此外，它还提供了动画状态机，可以轻松管理不同动画之间的切换。 除了这些核心特性，OGRE 3D 还具有插件系统，允许开发者根据项目需求添加自定义功能。例如，你可以通过插件添加物理引擎接口、网络通信模块或者AI行为树等。 压缩包中的“光盘代码”部分可能包含了一系列的示例项目和教程代码，这些可以帮助初学者快速理解OGRE 3D 的工作原理和使用方法。通过实践这些代码，开发者可以学习如何设置场景、加载模型、处理输入事件、播放动画，以及实现复杂的3D图形效果。 总结来说，OGRE 3D 是一款功能强大且灵活的3D游戏开发框架，适合那些希望创建高质量3D应用的开发者。通过这个"OGRE 3D 游戏开发框架指南+光盘代码.rar"，学习者将有机会深入了解和掌握3D图形编程，为自己的游戏开发项目打下坚实的基础。

PX4源代码下gitmodules文件，链接已替换为国内链接

舵机在电子制作和机器人领域中扮演着至关重要的角色，它们是实现精确角度控制的关键组件。本资源包提供了一个全面的舵机驱动代码工程，涵盖了32位单片机、51位单片机以及Arduino平台的源码，旨在帮助开发者更轻松地控制舵机。 32位单片机的舵机驱动代码通常基于更现代的微控制器，如STM32系列。这些微控制器拥有强大的处理能力和丰富的GPIO端口，能够精确地控制舵机的PWM（脉宽调制）信号。PWM是控制舵机角度的核心技术，通过改变脉冲宽度来调整电机的转速和方向，从而实现角度的精确调节。32位单片机的代码可能包含初始化GPIO、定时器设置、PWM波形生成等关键部分，开发者可以通过这些源码学习如何在高级微控制器上编写高效的舵机控制程序。 51单片机是经典的8位微处理器，如AT89S52，尽管处理能力较弱，但因其成本低和广泛使用，仍然是许多入门级项目的选择。51单片机的舵机驱动代码可能会更注重效率和代码优化，因为它们的硬件资源相对有限。同样，51单片机也需要通过设置定时器和中断来产生PWM信号，以驱动舵机。理解51单片机的舵机控制原理对于初学者来说是非常有价值的。 再者，Arduino是一个流行的开源硬件平台，以其易用性和丰富的库支持而广受欢迎。Arduino的舵机控制代码通常会利用Arduino IDE内置的Servo库，这个库提供了一种简单的API，使得即使是编程新手也能快速上手。然而，对于更复杂的项目，直接操作PWM引脚或自定义库可能会更加灵活。通过分析提供的源码，开发者可以学习到如何使用Servo库，或者如何自己编写控制代码。 所有这些源码都提供了实践性的示例，帮助开发者理解不同类型的单片机如何与舵机交互。在实际应用中，这包括但不限于角度定位、连续旋转、多舵机同步控制等场景。学习并理解这些代码，不仅可以提升硬件控制技能，还能为更复杂项目打下基础，比如机器人手臂、无人机或四足机器人等。 总结而言，"舵机驱动代码工程"资源包是一个宝贵的教育资源，它提供了不同平台下的舵机控制实例，涵盖了从基础的8位单片机到高性能的32位微控制器，以及易于上手的Arduino。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都可以从中受益，深入理解舵机控制的核心技术和实际应用。通过研究和实践这些源码，你将能更好地驾驭舵机，为你的项目注入更精细的运动控制能力。

Matlab用SimuLink编程一键代码生成、编译、下载工具

Metalens超构透镜设计及Lumerical FDTD仿真技术研究：参数扫描与目标相位半径计算代码探讨,Metalens超构透镜设计：扫参分析、目标相位与半径计算及Lumerical FDTD与MATLAB的关联应用,出Metalens超构透镜lumerical fdtd仿真文件。 本人研究生阶段从事的是超构透镜设计，可1如何扫参得到相位和半径的关系可2目标相位和目标半径计算代码(传输相位，几何相位型均有) 3.Lumeical fdtd和MATLAB关联设计一键建模和运行有关超透镜，超构透镜和lumerical fdtd的 ,Metalens超构透镜; Lumerical FDTD仿真; 扫参方法; 相位与半径关系; 目标相位和目标半径计算代码; MATLAB关联设计; 一键建模; 超透镜设计,Metalens超构透镜设计及仿真：扫参优化与MATLAB关联操作指南

内容概要：压缩包中有TC234、TC237、TC265、TC275、TC297、TC334、TC367、TC375、TC377、TC387、TC397各资源代码例程（ADC、Timer、CAN、LIN、以太网、SPI、IIC、RTC。。。。），每个例程都带有驱动库，可以独立编译。 适用人群：正在或准备使用英飞凌AURIX TC2xx TC3xx系列单片机做开发或研究的工程师。 开发建议：对于实际项目来讲，先看例程再开发，跟先看用户手册及数据手册再开发，前者更简单更节约时间。对于研究人员来讲，可以一边看用户手册一边学习代码例程。 参考博客：TC3xx各模块介绍https://blog.csdn.net/weixin_44000419?type=blog 参考论坛：https://community.infineon.com/

《2021 电赛 F 题视觉教程+代码免费开源》 本文主要针对2021年电子竞赛(F题)中的视觉技术进行详细讲解，并提供了相关的代码资源。该教程聚焦于K210芯片和OpenMV的数字识别与红线循迹功能，旨在帮助参赛者理解和应用这些技术。 1. K210 数字识别、滤噪、判断 在K210芯片上实现数字识别是一个关键环节。为了克服数字不能完全进入视野、帧误识等问题，需要进行滤噪处理。这通常涉及到对识别结果的算法优化，例如使用YOLOV5神经网络模型进行训练。YOLOV5是一种实时目标检测系统，能高效地处理图像中的目标。训练集由3403张赛道数字照片组成，利用labelimg工具进行标注，生成的数据集用于训练得到.pt模型。之后，需要将.pt模型转换为K210板支持的.kmodel模型。 K210的操作步骤包括： 1. 下载Maixpy IDE (https://www.sipeed.com/index.html) 2. 更新固件库，参照官方教程(https://wiki.sipeed.com/soft/maixpy/zh/get_started/upgrade_maixpy_firmware.html) 3. 把文件拷贝至TF卡，格式化为FAT32 4. 在IDE中查看效果 5. 使用串口调试助手（波特率115200）测试指令通信 1. OPENMV 红线循迹 OpenMV用于实现小车的红线循迹功能。在处理过程中，要考虑到小车行驶中可能出现的各种场景，如数字识别、滤波处理等。上位机负责识别和滤波，然后将指令发送给下位机执行。例如，识别到数字12后，后续不再发送指令；识别到34，则在路口发送“l”或“r”；而5678号病房则需在两个路口分别发送转向指令。 代码部分提供了详细注释，帮助理解每一步操作。在Maixpy IDE中，由于Python的numpy和pandas库无法直接调用，需要找到替代方法或者对现有代码进行调整。 通过本教程，参赛者不仅能学习到K210和OpenMV在数字识别和红线循迹中的应用，还能掌握神经网络模型训练、数据集制作、模型转换以及嵌入式系统的调试技巧，为电子竞赛做好充分准备。这个免费开源的资源为参赛团队提供了宝贵的实践经验和参考代码，有助于提升项目的完成度和竞争力。

准循环低密度奇偶校验（QC-LDPC）码是一种在信息理论和通信工程中广泛应用的纠错编码技术。这种编码方法结合了低密度奇偶校验码（LDPC）的优势，即良好的错误纠正性能和相对较低的复杂度，以及准循环结构带来的灵活性和编码速度的提升。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，是实现此类编码的理想平台。 我们来深入理解QC-LDPC码的基本概念。LDPC码由一组稀疏的 parity-check矩阵 定义，该矩阵中的非零元素较少，从而允许并行处理和高效硬件实现。准循环结构通过使用循环移位操作使得生成矩阵具有循环性质，这大大简化了编码过程，尤其是在大规模码长时。避免4环的策略是为了优化编码的性能，因为4环结构可能导致编码性能的退化，增加错误地面的概率。 在MATLAB中实现QC-LDPC编码，主要涉及以下几个步骤： 1. **设计Parity-Check矩阵**：根据所需的纠错能力，选择合适的码率和码长，设计一个避免4环的稀疏循环矩阵。这通常涉及到图论中的图构造和优化算法。 2. **编码算法**：采用基于位翻转的Belief Propagation（BP）算法或者其它迭代解码算法。MATLAB提供了灵活的编程环境，可以自定义迭代解码的过程。 3. **循环移位**：由于采用了准循环结构，需要对生成矩阵进行循环移位操作，以实现编码的快速执行。 4. **编码实现**：根据生成矩阵，对信息位进行编码，生成校验位，形成完整的编码字。MATLAB的向量化操作可以加速这个过程。 5. **性能评估**：使用仿真工具如BEC（Binary Erasure Channel）或BSC（Binary Symmetric Channel）来评估编码性能，通常会绘制误码率曲线，比如BER（Bit Error Rate）与SNR（Signal-to-Noise Ratio）的关系。 在提供的压缩包"QC_codes_1612854017"中，可能包含以下内容： - **源代码文件**：可能包括.m文件，其中包含了实现QC-LDPC编码和解码的MATLAB函数。 - **设计文件**：可能有描述Parity-Check矩阵的文本或二进制文件，用于初始化编码器。 - **测试脚本**：用来调用编码和解码函数，并进行性能评估。 - **结果文件**：可能包含仿真结果，如误码率曲线、解码迭代次数等。 学习和使用这些源代码，可以帮助你理解和实践QC-LDPC码的原理，同时加深对MATLAB编程的理解。对于通信系统的设计者和研究人员来说，这样的工具和代码是极其宝贵的资源。

C语言小游戏编写——扫雷游戏代码 资源说明： 本资源与咱们接触到的扫雷游戏是有很大区别的，这个资源仅仅是在C语言学习过程中为巩固知识点而进行编写的简易游戏代码。 代码里最重要的板块在于通过函数递归实现的自动排雷功能——当玩家排查的坐标周围没有地雷时，能够主动将周围一块区域全部进行排查直到形成一个由地雷统计数字围成的一块区域。 本资源分享出来仅供大家参考，代码中对必要的功能都有详细的注释，对想要写扫雷游戏的代码但是没有编写头绪的小伙伴会比较友好。 如果各位在学习用C语言编写扫雷游戏的过程中有什么疑问，可以参考这份资源，也可以私信博主。 资源内容： 1.游戏编译环境为VS2019 2.编译语言——C语言 3.菜单代码 4.游戏主体代码 5.游戏头文件代码 6.用户使用代码 7.游戏主体包括：游戏棋盘生成、游戏棋盘打印、游戏棋盘初始化、埋雷、排雷、坐标周围地雷数量统计、自动排雷（递归实现）、游戏胜负判定…… 8.用户使用内容包括：选择开始游戏还是推出游戏、选择错误提示、重复进行游戏、排雷坐标输入、坐标重复提示、踩雷提示、游戏胜利提示、胜利后地雷情况展示……

新一代北斗卫星导航信号监测接收机仿真代码