本项目提供了一个完整的工程化Demo，演示如何将Rockchip官方RKNN Toolkit中的YOLOv5示例高效迁移到安卓应用环境。主要特性包括： 边缘计算优化：充分利用RK3588芯片的NPU加速能力，实现移动端实时目标检测 全流程实现：包含安卓JNI接口封装到前处理/后处理的解决方案 工程化适配：解决了RKNN模型在安卓环境的部署难题，提供可复用的代码框架 代码结构清晰，包含： 安卓JNI接口实现（C++） 示例APK源码（Java/Kotlin） 预编译的RKNN模型文件 本Demo适合希望了解以下技术的开发者： 边缘计算设备上的AI推理部署 Rockchip NPU的安卓开发实践 YOLOv5模型在移动端的优化实现 通过此项目，开发者可以快速掌握RK3588平台的AI应用开发流程，为产品级应用开发奠定基础。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink构建的三相电压型SVPWM整流器开环控制仿真模型。该模型采用简化的SVPWM算法，通过坐标变换、扇区判断和PWM生成三个核心模块实现整流功能。文中展示了具体的实现步骤，包括扇区判断逻辑、占空比计算以及PWM信号生成，并讨论了模型的关键参数设置如开关频率、死区时间和调制比。此外，还探讨了模型的局限性和改进方向，如开环控制在负载突变时的表现和加入电压补偿的可能性。 适合人群：初学者和有一定电力电子基础的研究人员，特别是对SVPWM整流器感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于希望快速掌握SVPWM整流器基本原理和技术实现的学习者。通过本模型，用户可以深入了解SVPWM的工作机制，熟悉Simulink建模工具，为进一步研究闭环控制系统打下基础。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和调试技巧，帮助用户更好地理解和复现实验结果。同时，强调了模型的实际应用场景及其在工业领域的广泛用途。

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的数字交通灯设计，涵盖硬件和软件两个方面。硬件部分以FPGA为核心控制器，负责生成和控制交通灯信号；软件部分涉及驱动程序、操作系统及用户交互界面。文中重点讲解了系统的模块化设计，包括信号生成模块、控制模块和电源模块的功能及其相互关系。此外，文章还探讨了用于提高交通灯控制实时性和准确性的先进控制算法，并展示了通过VHDL和Verilog实现的波形仿真结果，证明了设计的有效性和稳定性。最后，通过对实物运行的测试，进一步验证了系统的可靠性和扩展性。 适合人群：电子工程专业学生、FPGA开发者、交通控制系统研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解FPGA在交通控制系统应用的技术人员，目标是掌握基于FPGA的数字交通灯设计方法和技术细节。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还有具体的实现步骤和测试数据，有助于读者全面理解和实践相关技术。

"COMSOL采空区瓦斯抽采技术及其模型研究——基于应力分布的孔隙率O型圈分布硕士论文",comsol采空区瓦斯抽 提供本模型的所对应的硕士biyelunwen，模型绝对正确，外加讲解视频， 干满满，根据自定义应力分布，实现孔隙率O型圈分布，很有启发性 ,comsol; 采空区瓦斯抽采; 模型; 硕士论文; 干货; 应力分布; 孔隙率O型圈分布; 启发,"COMSOL采空区瓦斯抽采技术及硕士毕业论文全解析：O型圈孔隙率应力分布实现方法" COMSOL软件在解决工程和物理问题上有着广泛的应用，特别是在复杂地质模型的模拟分析中。本文重点探讨了采空区瓦斯抽采技术，并构建了基于应力分布的孔隙率O型圈分布模型，为煤矿安全提供了新的研究视角和方法。 采空区是指在煤矿等地下资源开采过程中，由于矿石被采出而形成的空洞区域。这些空洞往往伴随有瓦斯等有害气体的积聚，如果没有有效措施进行抽取，很可能造成瓦斯爆炸、地面塌陷等安全事故。因此，研发高效的瓦斯抽采技术至关重要。 本文所提到的模型，基于COMSOL多物理场耦合仿真软件，能够模拟采空区的应力分布和孔隙率变化，进而实现O型圈分布的优化。通过自定义应力分布参数，研究者可以观察到不同参数下孔隙率的变化情况，为设计更合理的瓦斯抽采方案提供了理论支持和技术指导。 该硕士论文通过详细的理论分析和模型构建，全面解析了采空区瓦斯抽采技术的原理和应用。文章中不仅深入探讨了模型的构建过程，还提供了相应的模拟与计算方法，为煤矿安全提供了科学依据。此外，论文还通过实例分析，验证了模型的实用性和准确性。 值得注意的是，该研究成果具有很强的启发性，为解决类似复杂地质问题提供了新思路。通过模拟手段，可以在保证安全的前提下，对采空区进行深入研究，为采矿工程的优化提供可靠的技术支持。 随着数字化技术的发展，本文提到的模型和技术分析方法将有更广阔的应用前景。例如，在数字化的今天，通过模拟与计算，可以更高效地进行资源规划，优化开采流程，减少事故发生，提高煤矿的生产效率和安全水平。 在文件中提到的图片文件（如2.jpg、1.jpg、3.jpg），很可能是在模型构建和分析过程中生成的图表或模拟效果图，这些图片能够直观地展示模型的结构和仿真结果，辅助读者更好地理解和把握研究内容。 这篇硕士论文在采空区瓦斯抽采技术方面做了深入研究，提出了基于应力分布的孔隙率O型圈分布模型，并通过COMSOL软件进行模拟验证，为煤矿安全提供了新的研究方向和技术解决方案。研究成果不仅对学术界具有重要意义，也对实际生产有重要的指导作用。

基于51单片机的环境监控系统是一种利用微控制器技术实现对环境参数（如温度、湿度等）实时监测和管理的智能系统。51单片机是该系统的核心，它集成了CPU、内存、定时器/计数器、输入/输出端口等多种功能，能够高效地处理各种控制任务。以下是对该系统设计的详细说明： 51单片机的选择是因为其广泛的应用基础和丰富的资源。51系列单片机具有较低的成本、易于编程和良好的兼容性，适合初学者和小型项目使用。在这个系统中，单片机将负责采集传感器数据、处理信息、决策判断以及控制执行器动作。 环境监控系统通常包括以下几个关键部分： 1. 温湿度传感器：用于实时监测环境的温度和湿度，常见的有DHT11、DHT22或HTU21D等。这些传感器能将环境参数转换成电信号，供单片机读取。 2. 数据处理与显示：单片机接收到传感器信号后，会进行数据处理，可能包括数据校准、异常值过滤等。处理后的数据可以通过LCD显示屏实时显示，便于用户观察。 3. 数据存储与保护：系统应具备数据存储功能，即使在断电后也能保持数据不丢失。这通常通过EEPROM等非易失性存储器实现。 4. 报警功能：用户可以根据需求设定温度和湿度的阈值，当环境参数超出预设范围时，系统触发报警，可以是声音报警、灯光报警或通过无线通信发送警告信息。 5. 实时性：系统需具备高实时性，能够及时响应环境变化，确保监测数据的准确性。 6. 通信接口：为了远程监控或与其他设备交互，系统可能包含串行通信接口（如UART或SPI）、无线通信模块（如Wi-Fi或蓝牙）。 设计过程中，学生需要绘制系统电路原理图，这涵盖了电源电路、传感器接口、单片机核心电路、显示模块、存储模块和通信模块等。此外，编写和调试程序是另一个重要环节，一般使用C语言编程，通过Keil μVision等开发环境进行。为了验证程序的正确性，学生还会使用Protues等仿真软件进行仿真运行，检查系统功能是否符合预期。 基于51单片机的环境监控系统设计是一个综合性的实践项目，涵盖了硬件电路设计、嵌入式软件编程、系统集成和性能优化等多个方面。通过这个项目，学生不仅能掌握单片机的基础知识，还能了解物联网、自动化领域的实际应用，提升解决实际问题的能力。

在现代农业中，高效精准的采摘技术对于提高茶叶生产效率和质量至关重要。"基于python+opencv的茶叶嫩芽识别与采摘点定位方法"是一种利用计算机视觉技术实现的自动化解决方案。OpenCV（开源计算机视觉库）是这个项目的核心工具，Python则是实现算法和逻辑的编程语言。下面将详细阐述这一方法涉及的知识点。 我们要理解OpenCV的基本概念。OpenCV是一个强大的跨平台计算机视觉库，提供了多种图像处理和计算机视觉功能，包括图像读取、图像增强、特征检测、对象识别等。在本项目中，OpenCV主要用于处理和分析茶叶嫩芽的图像数据。 1. 图像预处理：在识别茶叶嫩芽之前，通常需要对原始图像进行预处理。这包括灰度化、直方图均衡化、二值化等步骤，目的是减少噪声，增强图像特征，使茶叶嫩芽更容易被算法识别。 2. 特征提取：特征提取是识别的关键环节。OpenCV提供了如HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等多种特征描述符。在茶叶嫩芽识别中，可能需要选择适合特征的描述符，如边缘或颜色特性。 3. 分割与目标检测：通过色彩空间转换和阈值分割，可以将茶叶嫩芽从背景中分离出来。OpenCV的Canny边缘检测、GrabCut或 watershed算法等可以用于此目的。之后，可以使用模板匹配或机器学习方法（如Haar级联分类器、Adaboost、支持向量机）来检测茶叶嫩芽的位置。 4. 采摘点定位：一旦茶叶嫩芽被识别，下一步是确定最佳采摘点。这可能涉及到形状分析，如计算轮廓的面积、周长、圆度等，或者利用深度学习模型预测最适宜的采摘位置。 5. Python编程：Python作为脚本语言，以其简洁明了的语法和丰富的库支持，为实现上述算法提供了便利。例如，NumPy库用于矩阵运算，Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于可视化结果。 6. 实时处理：如果项目涉及实时视频流处理，OpenCV的VideoCapture模块可以捕获视频，并实时应用上述算法。这需要优化代码性能，确保算法能在实时性要求下运行。 7. 深度学习应用：虽然标签没有明确提到，但现代的计算机视觉系统常利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNNs）进行更复杂的图像识别。可以训练一个专门针对茶叶嫩芽的CNN模型，以提升识别精度。 "基于python+opencv的茶叶嫩芽识别与采摘点定位方法"涵盖了计算机视觉领域的多个重要知识点，包括图像处理、特征提取、目标检测、点定位以及Python编程和深度学习的应用。通过这些技术，可以实现茶叶采摘过程的自动化，提高农业生产效率。

内容概要：本文介绍了基于Matlab的光储充交直流三相并网与离网系统的集成与仿真。系统由600kW光伏系统、双向DCDC储能系统、PQ控制并网逆变器以及三组全桥LLC结构充电桩组成。光伏系统采用电导增量法进行最大功率点跟踪，储能系统通过电压外环和电流内环控制维持母线电压稳定，逆变器采用SPWM调制实现恒压/恒流充电，充电桩支持多种工况运行并具备恒流切恒压功能。文中提供了两个仿真实验用于效果对比，展示了系统的性能特点和技术细节。 适用人群：从事电力电子、新能源发电、智能电网等领域研究的技术人员和科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光储充交直流三相并网与离网系统的设计原理、仿真方法及其实际应用效果的研究人员。目标是帮助读者掌握该系统的架构设计、关键技术和优化策略。 其他说明：由于仿真运行时间较长，建议读者耐心等待仿真完成以获得最佳效果。此外，文中提供的仿真模型和资料有助于进一步深入研究和实验验证。

三相光储交直流系统中的高效能充放电技术与并网控制,光储充交直流三相并网离网系统：基于Matlab仿真平台的光伏大功率储能充电桩一体化设计与控制策略研究,光储充交直流三相并网 离网系统 基于Matlab三相光伏储能充电桩（光储充一体化） 关键词：光伏大功率 储能 充电桩 LLC 电池 并网PQ控制 SPWM 恒压 恒流充电 提供两个仿真可对比看效果，如图一，二。 点击“加好友”可先看波形效果细节 1、光伏，功率600kW，采用电导增量法 2、储能系统 采用双向DCDC，buck-boost变器，采用电压外环，电流内环，稳定母线电压800V。 3、并网逆变器采用PQ控制，交流系统 含220V大电网，LC滤波器，采用SPWM调制 4、三组充电桩采用全桥LLC结构，输入800V左右，恒压输出350~480V，恒流输出100A~300A效果好（恒流设置越小达到稳定的时间越长，理论可以设0A空载运行），额定功率120kW，开关频率60k。 充电桩可设置不同工况运行。 具备恒流切恒压功能。 注：仿真运行时间很长，超过半小时，这是为了能满足LLC离散运行要求，把powergui设置的很小，导致运

## 技术环境: PyCharm + Django2.2 + Python3.7 + mysql 系统有管理员和用户2个身份。客户可以通过注册登陆网站后查询区域和停车位信息，可以选择停车位进行预约，预约的时候自带时间冲突检测，后台管理员再进行2次审核订单，用户可以登记自己的车辆信息，查询和管理自己的车辆信息，可以查询自己的预约记录，可以查询自己的停车记录，发布留言，查询新闻公告，修改个人信息等！管理员登录后台后可以管理所有注册用户信息，管理员所有区域车位信息，办理车辆停车和车辆离开业务，其中车辆离开自动进行费用结算，审核用户的预约请求，发布新闻公告，处理用户留言等！ ## 实体ER属性： 用户: 用户名,登录密码,姓名,性别,出生日期,用户照片,联系电话,邮箱,家庭地址,注册时间 区域: 区域id,所在楼层,区域名称,区域说明 停车位: 记录id,所在区域,车位名称,车位照片,车位价格,车位状态,车位描述 车辆: 车辆id,车牌,车型,品牌,车辆照片,油型,耗油量,车险日期,总里程,车辆详情,所属用户,登记时间 车型: 车型id,车型名称 车辆停车: 记录id,车辆信

内容概要：本文档为通信224班闫梓暄同学撰写的数字信号处理综合实验报告，主要内容涵盖DTMF信号的产生、检测及频谱分析。实验目的是培养利用数字信号处理理论解决实际问题的能力，重点介绍了DTMF信号的原理、产生方法、检测方法以及戈泽尔算法的应用。实验内容包括：①选择按键‘8’，产生DTMF信号并进行滤波处理；②设计并验证基于戈泽尔算法的DTMF信号频谱分析函数；③基于MWORKS平台设计DTMF信号检测程序，判断按键并显示；④扩展实验中模拟电话拨号，生成含噪声的DTMF信号串，并通过滤波和阈值判断恢复按键信息；⑤利用Matlab AppDesigner设计16键电话拨号界面，实现信号产生、检测及结果显示。; 适合人群：具备一定数字信号处理基础，对DTMF信号处理感兴趣的本科生或研究生。; 使用场景及目标：①理解DTMF信号的工作原理及其在电话系统中的应用；②掌握戈泽尔算法用于特定频率成分的DFT计算；③学会使用MWORKS和Matlab进行信号处理实验设计与仿真；④提高在高信噪比环境下信号检测和分析的能力。; 其他说明：实验报告详细记录了实验步骤、代码实现及结果分析，提供了丰富的参考资料，有助于读者深入理解数字信号处理的基本概念和技术。报告强调了编程技巧，如全局变量的使用、ASCII码与字符间的转换等，为后续学习和研究打下坚实基础。