微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip 微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip 微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip 微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip 微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip 微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip 微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip 微信小程序校园招聘的设计与实现(论文+源码)_kaic.zip

基于领航跟随法的切换拓扑编队控制：可调节智能体数量的Matlab程序实现,6 编队控制matlab程序 切拓扑 基于领航跟随法目标跟踪，可调节智能体数量 ,核心关键词：编队控制; MATLAB程序; 切换拓扑; 领航跟随法; 目标跟踪; 可调节智能体数量。,基于领航跟随法的切换拓扑编队控制Matlab程序，可调智能体数量目标跟踪 在现代控制系统中，多智能体编队控制是一个重要的研究领域，特别是在动态环境下的目标跟踪和任务执行中。本项研究的核心内容是实现基于领航跟随法的切换拓扑编队控制，并通过Matlab程序来模拟和分析智能体的动态行为。领航跟随法是一种多智能体系统中常见且有效的协调控制策略，它允许智能体之间通过信息的交换来保持编队队形，并达到共同的跟踪目标。 在本研究中，程序的设计考虑了可调节的智能体数量，这一功能对于需要动态适应环境变化的系统尤为重要。通过编写和实现Matlab程序，研究者们可以对不同数量的智能体在编队控制中的行为进行模拟和预测。这不仅有助于理解智能体之间的相互作用，还能够优化整个系统的性能。 切换拓扑是指在编队控制过程中，由于环境变化或智能体自身状态的改变，编队的结构可能会发生变化。这种变化要求控制系统能够灵活适应，以保持编队的有效性和稳定性。本研究中的Matlab程序实现了这一动态适应机制，使得智能体可以在编队结构改变时，迅速调整其行为和位置，以适应新的编队形态。 目标跟踪功能是指系统能够根据设定的目标位置，控制智能体进行移动，最终实现对目标的有效跟踪。本研究将目标跟踪与编队控制相结合，展示了如何通过领航跟随法实现智能体的自主协同运动，从而达到对移动目标的有效跟踪。 在具体的程序实现方面，研究者们创建了多个文档和文本文件，详细记录了程序的构建过程和研究成果。这些文件包括了对编队控制理论的深入分析，以及Matlab程序的设计思想和实现方法。图像文件可能提供了直观的视觉展示，辅助说明了程序运行的结果。 这项研究展示了在多智能体系统中，如何通过领航跟随法实现动态和灵活的编队控制，同时保证了智能体数量的可调节性以及对动态目标的高效跟踪。这些成果不仅在理论上有重要的贡献，而且在实际应用中，如无人系统协同、环境监测和资源勘探等领域具有广泛的应用前景。

内容概要：本文详细介绍了如何在FPGA上使用Verilog实现OFDM调制解调系统，特别是IFFT和FFT模块的设计与实现。文章首先解释了OFDM的基本原理，即通过将数据分解为多路低速信号并在各个子载波上调制，利用IFFT生成时域信号。接着深入探讨了IFFT模块的具体实现，包括基2算法的蝶形运算、旋转因子的预存以及定点数处理。对于接收端的FFT模块，则强调了信道相位旋转的处理和循环前缀的去除。此外，文章还讨论了Testbench的设计，如用MATLAB生成测试向量和加入噪声进行鲁棒性测试。最后分享了一些实践经验，如复数乘法的流水线设计、资源优化技巧以及常见错误避免。 适合人群：具备一定FPGA开发经验的工程师和技术爱好者，尤其是对OFDM调制解调感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解FPGA实现OFDM系统的开发者，帮助他们掌握IFFT和FFT模块的关键技术和实现细节，提高系统性能和可靠性。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和操作录像，便于读者理解和实践。同时提醒读者注意一些常见的陷阱和优化技巧，确保工程顺利进行。

该项目是一个基于PyQT和FaceNet卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统，旨在提供一个实用的教育管理工具。PyQT是一个强大的Python图形用户界面库，它允许开发者创建出美观且功能丰富的应用程序。FaceNet则是一种深度学习模型，专门用于人脸识别，其核心是构建一个将人脸图像映射到欧氏空间中，使得同一人的不同面部图像距离接近，不同人的面部图像距离远的系统。 1. **PyQT框架**： PyQT是Qt库的一个Python绑定，提供了丰富的组件和API，用于创建桌面应用程序。在本项目中，PyQT用于设计和实现用户界面，包括登录界面、考勤记录显示、设置界面等。开发者可以利用PyQT的信号与槽机制来处理用户交互事件，如按钮点击、文本输入等。 2. **FaceNet模型**： FaceNet是基于深度学习的模型，通过训练大量的人脸图像数据，学习到人脸特征表示。在考勤系统中，FaceNet的主要作用是对输入的面部图像进行预处理、特征提取和比对。预处理可能包括灰度转换、尺寸标准化等；特征提取则是通过模型的前向传播过程，将人脸图像映射为高维特征向量；比对则是计算两个特征向量的欧氏距离，判断是否属于同一个人。 3. **卷积神经网络（CNN）**： 在FaceNet中，卷积神经网络是核心组成部分。CNN能自动从图像中学习和抽取特征，特别适合处理图像数据。在人脸识别中，多层卷积层、池化层和全连接层的组合可以捕获面部的局部和全局特征，从而实现精确的识别。 4. **环境配置**： 使用本项目前，需要安装Python编程环境，以及PyQT和FaceNet的相关依赖库，如TensorFlow、OpenCV、Numpy等。这些库可以通过pip命令进行安装，同时，确保计算机上已安装合适的CUDA和CuDNN版本以支持GPU加速。 5. **课程设计与毕设项目**： 这个系统适用于计算机科学及相关专业的课程设计或毕业设计，因为它涵盖了深度学习、GUI开发等多个领域，能够帮助学生实践理论知识，提升综合能力。此外，系统的实际应用场景使其具有较高的实用性价值。 6. **系统流程**： 系统通常包括以下步骤： - 用户登录：验证身份。 - 面部捕捉：通过摄像头实时捕获人脸。 - 人脸识别：使用FaceNet模型进行识别。 - 考勤记录：保存识别结果，生成考勤报表。 - 数据管理：存储和查询学生的考勤记录。 通过这个项目，学习者不仅可以掌握PyQT界面开发，还能深入了解FaceNet和CNN在人脸识别中的应用，同时锻炼解决问题和项目实施的能力。对于想要提升自己在深度学习和GUI开发方面技能的人来说，这是一个非常有价值的实践项目。

直流电机控制：Matlab SImulink的仿真实现技术与策略分析,直流电机控制仿真Matlab SImulink仿真实现 ,直流电机控制; 仿真; Matlab; SImulink仿真实现; 仿真实现方法,Matlab SImulink实现直流电机控制仿真 在现代工业自动化和电气工程领域，直流电机作为一种重要的驱动设备，其性能和控制精度对整个系统的稳定性和效率有着直接的影响。随着计算机技术和控制理论的发展，仿真技术已经成为直流电机控制领域的重要工具。Matlab Simulink作为一个集成的、多领域仿真和模型设计平台，提供了强大的工具箱，用于模拟复杂的动态系统，包括直流电机控制系统。在直流电机控制的研究和开发中，Matlab Simulink能够帮助工程师搭建控制系统的模型，进行系统响应分析，并优化控制策略，从而在实际应用之前预测电机的性能。 直流电机控制仿真涉及到电机基本理论、电力电子技术、自动控制理论以及计算机仿真技术等多个领域。在使用Matlab Simulink进行直流电机控制仿真时，首先需要建立直流电机的数学模型。这通常包括电机的电磁方程、机械方程以及电枢电路方程。通过这些方程的组合，可以构建出电机在不同工作状态下的动态模型。然后，根据实际需求设计出相应的控制策略，比如比例-积分-微分（PID）控制、模糊控制或者现代控制理论中的状态反馈控制等。这些控制策略在Matlab Simulink中可以通过搭建相应的控制系统模型来实现。 仿真过程中，可以设置各种不同的初始条件和输入信号，观察电机的响应情况。通过对系统输出的分析，可以评估控制策略的有效性。此外，仿真还可以帮助工程师识别系统中可能存在的问题，如稳定性问题、超调、震荡等，并通过参数调整和策略优化来解决这些问题。仿真结果可以用于指导实际的电机控制系统的调试和优化。 对于直流电机控制仿真的具体实现步骤，通常包括以下几个阶段： 1. 系统建模：根据直流电机的结构和工作原理，建立相应的数学模型。 2. 参数设定：为模型中的各个元件设定准确的参数值，这些参数可能来源于实际电机的数据或者是理论计算结果。 3. 控制策略设计：根据控制目标和性能要求，设计合适的控制算法。 4. 搭建仿真环境：在Matlab Simulink中搭建控制系统模型，将电机模型和控制策略相结合。 5. 运行仿真：执行仿真过程，收集数据，分析电机的动态响应。 6. 结果评估与优化：对仿真结果进行评估，并根据结果调整控制策略或系统参数，以达到更好的控制效果。 此外，仿真过程中的可视化工具对于理解电机的动态行为和控制策略的响应特性非常重要。Matlab Simulink提供了丰富的图形化显示工具，可以将仿真数据转换为直观的图表，如时间响应曲线、波形图等，这有助于工程师更准确地评估控制效果。 Matlab Simulink仿真实现直流电机控制是一个系统的工程，需要综合运用多种知识和技术。通过仿真不仅可以验证理论的正确性，还可以在实际制造和测试之前预测电机的性能，节省研发成本，缩短开发周期，提高产品的竞争力。随着直流电机控制技术的不断发展，Matlab Simulink仿真的应用将更加广泛和深入。

【作品名称】：基于 python 实现的时间序列ARIMA模型的销量预测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：基于 python 实现的时间序列ARIMA模型的销量预测

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F4和AD7124的高精度温度测量方案，涵盖硬件设计和软件实现两方面。硬件部分重点讲解了AD7124作为24位ADC的应用，包括其与STM32的连接方式、热电偶信号接入方法以及独特的三线制Pt100冷端补偿电路设计。软件部分展示了AD7124的初始化配置、滤波器设置、热电偶信号处理（如多项式拟合）、冷端补偿算法（如查表法+线性插值）等关键技术细节。此外，还讨论了一些常见的注意事项，如基准电压稳定性、电磁干扰防护措施等。 适合人群：从事嵌入式系统开发的技术人员，尤其是对工业自动化、精密仪器制造等领域感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确测量温度变化的工业应用场景，如化工生产监控、冶金加工过程控制等。主要目标是提供一套完整的解决方案，帮助开发者理解和应用先进的温度传感技术，提高系统的可靠性和准确性。 其他说明：文中提供了丰富的代码片段和原理图，便于读者深入理解并进行实际操作。同时强调了多个实用技巧，如双恒流源比例法消除导线电阻误差、SINC4滤波器的选择等，有助于解决实际工程项目中遇到的具体问题。

内容概要：本文详细介绍了欧姆龙CP1H PLC与台达VFD-M变频器通过自由口通讯的具体实现方法及其优化策略。首先，文章讲解了如何使用TXD和RXD通讯指令进行串口通讯，确保数据的发送和接收。其次，阐述了MODBUS RTU通讯协议的应用以及CRC校验子程序的加入，以保障数据传输的准确性和可靠性。接着，提出了写操作的临时插队策略，避免频繁写入EEROM，延长从站寿命。最后，介绍了标志位轮询的应用，提高系统响应速度和效率。此外，该程序还可作为模板，适用于更多设备的自由口通讯。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和变频器通讯的专业人士。 使用场景及目标：① 实现欧姆龙CP1H PLC与台达VFD-M变频器的稳定通讯；② 提高通讯系统的可靠性和效率；③ 掌握自由口通讯程序的设计思路和优化技巧。 其他说明：文中提供的程序不仅可以作为具体案例的学习资料，还可以根据实际需求进行修改和扩展，适应不同设备间的通讯需求。

内容概要：本文详细介绍了基于模型预测控制(MPC)的平行泊车系统的设计与实现。首先，通过定义车辆的关键参数（如轴距、车宽、最小转弯半径等），确定了车辆所需的最小车位尺寸。接着，根据不同起始区域，系统自动生成相应的路径策略，包括单次移动路径、双次移动路径以及紧急调整路径。路径生成过程中应用了贝塞尔曲线和平滑多项式拟合等数学工具。核心部分是MPC控制器的设计，通过构建滚动优化问题，实现了对车辆路径的有效跟踪。最后，通过Simulink搭建了运动学模型并进行了仿真验证，结果显示横向误差不超过5cm，航向角偏差控制在3度以内。 适合人群：从事自动驾驶、智能交通系统研究的专业人士，特别是对路径规划和控制算法感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动泊车系统的企业和个人开发者。目标是提高车辆在复杂环境下的自主泊车能力，特别是在狭小车位内的精确停放。 其他说明：文中提到了一些具体的MATLAB/Simulink代码片段，有助于读者理解和复现实验结果。同时指出了实际应用中可能遇到的问题，如计算量较大、低速工况下的模型偏差等，并给出了相应的解决方案。

arima模型。python实现时间序列ARIMA模型的销量预测。这是一个使用Python实现时间序列分析中ARIMA（自回归积分滑动平均）模型进行销量预测的项目。通过加载历史销量数据，利用statsmodels库中的ARIMA模型，对数据进行差分、拟合和参数优化，最终生成未来销量的预测值。项目还包含数据可视化，展示历史数据与预测结果的对比，帮助分析预测的准确性，适用于企业销售预测和库存管理等场景。 在现代企业管理中，销量预测是一项至关重要的任务，它直接影响到销售策略的制定、库存的管理以及财务预算的规划。随着大数据和机器学习技术的发展，越来越多的企业开始利用各种预测模型来提高预测的准确性。在这其中，ARIMA模型因其在处理时间序列数据方面的优势，成为了预测销量的常用工具。 ARIMA模型，全称为自回归积分滑动平均模型，是一种常用的时间序列预测方法。它的基本思想是利用历史数据中的自相关性，通过构建包含自回归项、差分项和滑动平均项的数学模型来预测未来的数据。ARIMA模型包含三个基本参数(p,d,q)，其中p代表自回归项的阶数，d代表差分的阶数，q代表滑动平均项的阶数。通过这三个参数的选择和优化，可以使得模型更加精确地拟合历史数据，从而提高预测的准确性。 在Python中实现ARIMA模型进行销量预测，首先需要准备历史销量数据。这些数据可以是日销量、周销量或者月销量等，具体取决于预测的需求和数据的可用性。使用Python的pandas库可以方便地对数据进行导入、处理和分析。一旦数据准备完毕，接下来的工作是使用statsmodels库中的ARIMA模块来构建模型。 在构建ARIMA模型之前，通常需要对数据进行一系列的预处理。这包括检查数据的平稳性，如果数据非平稳，则需要进行差分操作直到数据平稳。差分是ARIMA模型中的一个关键步骤，它有助于消除数据中的趋势和季节性因素，使模型能够更好地捕捉到数据的随机波动。 当数据平稳之后，下一步是通过拟合ARIMA模型来估计参数。这涉及到选择最佳的p、d、q参数，以获得最优的模型拟合效果。参数的选择可以通过AIC（赤池信息量准则）或者BIC（贝叶斯信息量准则）等信息准则来进行评估和选择。在这个过程中，可能需要多次迭代和尝试，以找到最佳的参数组合。 一旦ARIMA模型被成功拟合，就可以用它来预测未来的销量了。模型会输出未来一段时间内的销量预测值。为了评估预测的准确性，通常会将预测值与实际销量进行对比。这可以通过计算预测误差、绘制预测曲线图等方式来进行。如果预测的准确性不满足要求，可能需要回到参数选择的步骤，重新进行模型的优化。 除了预测销量，ARIMA模型在企业中的应用还可以扩展到库存管理、价格设定、需求预测等多个方面。在库存管理上，准确的销量预测可以帮助企业合理安排生产，减少库存积压或者缺货的风险。在价格设定上，销量的预测可以作为制定促销策略、折扣力度等的重要参考。此外，对于新产品上市的预测，ARIMA模型也可以根据已有的产品销量趋势，预测新产品的市场接受度。 使用Python实现ARIMA模型进行销量预测是一种高效且实用的手段。通过这种数据驱动的方法，企业可以更加科学地做出决策，提高整体的运营效率和市场竞争力。