内容概要：本文详细介绍了基于ROS系统的多机器人协同融合建图程序，旨在解决多机器人协同建图过程中遇到的问题，提高建图效率和精度。该程序采用分布式系统架构，能同时处理多个机器人的建图数据，具有良好的扩展性和可靠性。文中探讨了多机器人协同与编队的概念和技术，重点讲解了地图融合技术，包括SLAM自主建图技术和坐标变换的地图对齐方法。此外，还介绍了用于导航避障的DWA和TEB算法。最后，强调了该程序仅适用于Ubuntu16和Ubuntu18系统。 适合人群：从事机器人研究、开发的科研人员和工程师，尤其是对多机器人协同建图感兴趣的读者。 使用场景及目标：① 提供高效的多机器人协同建图解决方案；② 实现高精度的地图融合；③ 在复杂环境中准确重建二维地图并进行导航避障。 其他说明：该程序不支持Ubuntu20及以上版本，因为这些版本的ROS仿真存在Bug。

多技术融合图像加密项目，结合了传统密码学、混沌理论和基于变换域的图像加密技术。

中的“matlab图像分割肿瘤代码-curvelets”涉及到的是使用MATLAB进行图像处理，特别是肿瘤图像的分割技术，这里采用的是Curvelet变换。Curvelet变换是一种数学工具，它结合了小波分析和曲线几何的优点，适用于处理具有边缘和曲线结构的图像。 在图像分割领域，尤其是医疗成像，如肿瘤检测，准确地识别和量化肿瘤是至关重要的。Curvelets变换能够有效捕捉图像中的曲线特征，这对于识别肿瘤的边缘特别有用，因为肿瘤通常在图像中表现为不规则的边缘或轮廓。 简单明了地指出这是MATLAB实现的图像分割代码，意味着这个代码库可能包含了一系列用于处理和分析肿瘤图像的MATLAB函数或脚本。这些代码可能包括预处理步骤、Curvelet变换的实现、图像分割算法以及后处理步骤，用于从原始图像中提取肿瘤区域。 "系统开源"表明这是一个开放源码的项目，意味着任何人都可以访问、学习、使用和改进这段代码。开源软件对于促进技术发展和知识共享有着重大意义，开发者可以通过查看源代码，理解算法的工作原理，甚至可以针对特定需求进行定制。 在【压缩包子文件的文件名称列表】中，“curvelets-master”可能是项目仓库的主目录，通常包含项目的基本结构，如源代码文件、README文档、示例数据、测试文件等。用户可以解压此文件，通过MATLAB环境运行其中的代码，来体验和学习基于Curvelet变换的肿瘤图像分割过程。 这个压缩包提供的是一套基于MATLAB的开源图像分割工具，主要应用了Curvelet变换来处理和分析肿瘤图像。用户不仅可以利用这个工具进行实际的肿瘤分割任务，还可以深入研究 Curvelet 变换的原理及其在图像分割中的应用，对图像处理和医学影像分析有浓厚兴趣的人会从中受益匪浅。同时，开源的特性使得这个项目具有高度的可扩展性和适应性，可以根据不同的需求进行调整和优化。

RTL8723无线模块基于USB协议接口，支持WLAN IEEE802.11n无线通信标准，驱动软件主要包含Driver模块、hostapd模块、wpa_supplicant配置工具模块等组成；其中、作为SoftAP模式还需配置DHCP服务器，提供AP客户端使用。

### 基于AI/ML的叠加导频设计与接收机研究 #### 一、概述 随着6G技术的研究不断深入，如何高效利用有限的无线传输资源成为了关键问题之一。传统的5G通信系统中，导频信号与数据信号通常采用正交传输方式，即在时间或频率上分开传输，这导致了导频信号与数据信号之间存在资源竞争的问题。为了克服这一局限性，并探索更加高效的无线资源管理策略，基于人工智能和机器学习(AI/ML)的叠加导频(Superimposed Pilot, SIP)技术应运而生。该技术旨在通过非正交方式传输导频和数据信号，从而实现导频和数据之间的资源共享。 #### 二、SIP技术的基本原理及优势 ##### 2.1 发送端原理 在发送端，SIP技术采用非正交的方式传输导频和数据信号。具体而言，导频信号和数据信号在同一时域和频域资源上同时传输，这意味着导频和数据对于无线传输资源是共享状态，而非互相竞争。这种方式极大地提高了无线资源的利用率。 ##### 2.2 接收端处理 在接收端，通过使用先进的AI/ML接收机技术，可以从导频和数据的混合传输中有效地分离出数据信号。即使不使用AI解决方案，也能保障传输资源上对数据接收的质量，进而提高整个系统的传输效率。这种接收机设计能够充分利用有限的传输资源，确保数据接收的效果。 #### 三、SIP技术的关键性能指标 ##### 3.1 BLER性能比较 根据研究结果显示，在不同信道条件下以及不同UE速度下，SIP方案与传统的正交导频方案相比，在块误码率(Block Error Rate, BLER)上没有额外的损失。更重要的是，由于SIP不需要额外的独立导频资源开销，因此可以获得额外的系统吞吐量增益。 例如，在1个发射天线和1个接收天线的场景中，当调制方式为16QAM，每个资源块(Resource Block, RB)有52个子载波，调制符号数为7(490/1024)，且DMRS符号数为4的情况下，在300km/h和3km/h两种UE速度下，SIP方案的表现优于正交导频方案。 ##### 3.2 超高速、高阶调制与多流传输的支持 在超高速移动环境(如1200km/h)下，传统的正交导频方法可能无法正常工作。相比之下，SIP由于在整个资源上均匀分布了导频信号，在高速移动场景下具有显著的优势。 在高阶调制场景下，如32T4R系统中使用256/1024QAM调制时，SIP与正交导频方案在BLER性能方面表现相当，但由于减少了导频资源开销，可以进一步增加吞吐量。 对于多流传输，SIP同样能够保持与正交导频方案相当的BLER性能，同时减少导频资源开销，提高系统吞吐量。 #### 四、SIP技术的应用实例 ##### 4.1 2024 6G无线通信AI大赛 在2024年的6G无线通信AI大赛中，SIP导频被选作赛题设计的前提之一。参赛队伍需要在多流传输条件下验证SIP技术的可行性和性能。大赛设置的场景包括： - 场景1：频域子载波数为624，时域符号数为12，发送天线数为2，接收天线数为2，传输层数为2，每符号比特数为16QAM。 - 场景2：频域子载波数为96，时域符号数为12，发送天线数为32，接收天线数为4，传输层数为4，每符号比特数为64QAM。 结果表明，参赛队伍能够在短时间内提出性能良好的解决方案，且这些解决方案能够在“零”独立开销导频的设定下，达到与传统正交导频方案相当的BLER性能，并且实现了系统吞吐量的增益。 #### 五、结论与展望 基于AI/ML的SIP技术为未来的6G通信系统提供了一种全新的导频设计思路。它不仅解决了导频信号与数据信号之间的资源竞争问题，还显著提升了系统的传输效率。随着技术的不断发展和完善，SIP技术有望成为下一代无线通信系统中的关键技术之一。 参考文献： - Interference Cancellation Based Neural Receiver for Superimposed Pilot in Multi-Layer Transmission (https://arxiv.org/abs/2406.18993) - IMT-2020 SIP研究 - 面向6G，构建SIP研究的基本框架、完成：基本用例性能评估、标准化影响分析、理论研究与原型机验证

在本项目中，我们将深入探讨如何使用MATLAB来构建一个基于卷积神经网络（CNN）的语音识别系统。MATLAB作为一个强大的数值计算和数据分析平台，提供了丰富的工具箱，包括深度学习工具箱，使得我们能够在其中方便地实现复杂的神经网络模型。 我们需要理解语音识别的基本原理。语音识别是将人类语言转化为机器可理解的形式的过程。在现代技术中，这通常涉及到特征提取、声学建模和语言模型等步骤。特征提取通常包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP（感知线性预测）等方法，这些方法能够捕捉语音信号中的关键信息。声学建模则涉及到用统计模型（如HMMs或神经网络）来表示不同声音单元的发音特征。而语言模型则帮助系统理解单词序列的概率。 CNN网络在语音识别中的应用主要体现在声学建模阶段。CNN擅长处理具有局部相关性和时空结构的数据，这与语音信号的特性非常匹配。在MATLAB中，我们可以使用深度学习工具箱创建多层CNN模型，包括卷积层、池化层和全连接层，以捕获语音信号的频域和时域特征。 在设计CNN模型时，需要注意以下几点： 1. 数据预处理：语音数据通常需要进行预处理，如分帧、加窗、去噪、归一化等，以便输入到神经网络中。 2. 特征提取：可以使用MATLAB的音频处理工具箱进行MFCC或其他特征的提取，这些特征作为CNN的输入。 3. 模型架构：根据任务需求，设计合适的CNN结构，包括卷积核大小、数量、步长以及池化层的配置。 4. 训练策略：选择合适的优化器（如Adam、SGD等），设置损失函数（如交叉熵），并决定批大小和训练迭代次数。 5. 验证与评估：使用验证集调整模型参数，并通过测试集评估模型性能。 在压缩包中的“基于MATLAB的语音识别系统”文件中，可能包含了整个项目的源代码、数据集、训练脚本、模型权重等资源。通过分析这些文件，我们可以学习如何将理论知识应用到实际工程中，包括数据加载、模型构建、训练过程以及模型保存和测试。 基于MATLAB的CNN语音识别程序设计是一个涉及音频处理、深度学习和模式识别的综合性项目。它要求开发者具备MATLAB编程能力、理解神经网络工作原理，并能有效地处理和利用语音数据。通过这个项目，不仅可以掌握语音识别的核心技术，还能提升在MATLAB环境下实现深度学习模型的实战技能。

# 基于STM32的VL53L1X激光距离传感器驱动 ## 项目简介 这是一个基于STM32微控制器的VL53L1X激光距离传感器的驱动程序。该驱动程序提供了对VL53L1X传感器的完整控制，包括初始化、配置、测量和校准功能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 初始化提供了初始化VL53L1X传感器的函数，包括设置系统配置、动态配置、一般配置等。 2. 配置提供了设置VL53L1X传感器各种参数的功能，包括校准模式、偏移量校正模式、GPIO中断配置等。 3. 测量提供了启动传感器进行测量，并获取测量结果的功能。 4. 校准提供了对VL53L1X传感器进行校准的功能，包括参考SPAD特性化、偏移校准、SPAD速率映射等。 5. 调试提供了用于调试和日志记录的函数，包括打印传感器配置、测量结果、校准参数等。 6. 预设模式提供了预设模式配置函数，用于初始化不同模式的传感器配置。 ## 安装使用步骤

三相模型预测控制逆变器（650V直流侧电压）的电压电流双环控制策略研究——基于Matlab Function的PI+MPC算法实现,三相模型预测控制MPC逆变器：650v直流侧电压的dq坐标系控制策略实现,三相模型预测控制（MPC）逆变器，直流侧电压为650v，在dq坐标系下进行控制，电压外环采用PI算法，电流内环采用模型预测控制算法，通过matlab function实现，输出参考电压值可调。 ,核心关键词：三相模型预测控制（MPC）逆变器；直流侧电压650v；dq坐标系控制；PI算法；电流内环模型预测控制算法；Matlab function；输出参考电压值可调。,基于MPC算法的650V逆变器控制策略研究

### 一种基于PWM的电压输出DAC电路设计 #### 摘要及背景介绍 在电子技术和自动化的领域中，数字信号通常需要转换成模拟信号来驱动各种物理设备或传感器。这种转换过程通常由数模转换器（DAC）完成。然而，并非所有微控制器都内置有高精度的DAC模块，这在一定程度上限制了系统的灵活性和成本效益。针对这一问题，作者提出了一种基于PWM（脉宽调制）信号实现DAC的设计方案。这种方法不仅能够显著降低成本，而且还能简化电路设计，提高转换精度。 #### 理论基础：PWM与DAC的关系 **PWM**是一种通过改变脉冲宽度来调制信号的技术。在电子电路中，PWM信号通常表现为一系列等幅不等宽的矩形脉冲，其宽度的变化决定了信号的平均值。理论上，可以通过对PWM信号进行滤波来提取其平均值，从而实现从数字信号到模拟信号的转换。 **PWM到DAC的转换**可以通过以下步骤实现： 1. **理论分析**：通过对实际应用中的PWM波形进行频谱分析，确定其直流分量与交流分量。PWM波形的直流分量与其占空比成正比，而交流分量则是由不同频率的谐波组成。 2. **滤波处理**：利用低通滤波器去除PWM信号中的高频谐波成分，保留其直流分量。这样经过滤波后的信号就代表了PWM信号的平均值，也就是模拟电压输出。 #### 转换误差及其解决方法 在实际应用中，由于PWM信号的特性以及滤波器的设计等因素，可能会引入一定的转换误差。这些误差主要包括： - **非理想低通滤波器**：实际的低通滤波器无法完全去除高频谐波，这会导致输出信号存在一定的纹波。 - **PWM信号的非线性**：实际PWM信号的高低电平可能存在偏差，导致输出电压与预期不符。 - **电路参数不匹配**：例如，电源电压波动、元件老化等都会影响最终的输出精度。 为了减少这些误差，可以采取以下措施： 1. **优化滤波器设计**：选择更合适的滤波器参数，比如提高滤波器的阶数或者使用更复杂的滤波器结构，以更好地抑制高频噪声。 2. **改进PWM信号质量**：确保PWM信号的高低电平稳定，减少非线性效应的影响。 3. **采用温度补偿和校准技术**：定期对电路进行校准，补偿环境温度变化带来的影响。 #### 电路实现方法 文中提出了两种从PWM到0~5V电压输出的电路设计方案： 1. **基本电路设计**：第一种方案相对简单，主要依靠低通滤波器去除PWM信号中的高频谐波成分。这种方法的优点是电路结构简单，但可能在精度方面有所牺牲。 2. **高精度电路设计**：第二种方案通过更加精细的滤波处理和电路设计来提高转换精度。这种方法可能需要更复杂的电路结构和更高质量的元器件，但在实际应用中能够获得更高的转换精度。 #### 结论 基于PWM的电压输出DAC电路设计不仅能够有效降低成本，而且还能够实现较高的转换精度。通过对PWM信号的理论分析、滤波器的设计以及误差控制等方面的研究，可以进一步优化电路性能，满足不同应用场景的需求。未来的研究还可以探索更多提高转换精度的方法，以及如何在保持低成本的同时进一步简化电路设计。

内容概要：本文详细介绍了基于TC397标准的AUTOSAR配置BSW（基础软件）与MCAL（微控制器抽象层）工程的具体实现方法。首先，文中阐述了所需的工具链，如EB公司提供的davinci configurator、tasking（CBD19版本）或hightec（CBD24版本），以及已有的编译通过的IDE工程。接着，重点讲解了BSW工程配置，涉及RTE（运行时环境）、服务层等多个模块和组件的配置。随后，描述了MCAL工程配置，旨在提供微控制器硬件的抽象化接口，使BSW工程能更好适配不同微控制器。最后，进行了编译与测试，确保所有模块和组件能在6核OS上正常运行。整个工程具有良好的可移植性和可维护性。 适合人群：从事嵌入式系统开发，尤其是汽车电子领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握基于TC397标准的AUTOSAR配置BSW与MCAL工程实现的技术人员，帮助他们优化6核OS开发板的性能，提高系统的稳定性和效率。 其他说明：本文仅提供配置工程的帮助，不包含工具、软件产品、SIP或MCAL包等额外内容。如有需要，可根据具体情况另行协商。