基于Simulink的四驱电动汽车制动能量回收模型设计，融合逻辑门限值控制算法与最优制动能量回收策略,基于Simulink的四驱电动汽车再生制动与能量回收模型，含轮毂电机充电及电池发电系统，采用逻辑门限值控制算法，实现最优制动能量回收策略，针对前后双电机车型定制开发。,制动能量回收Simulink模型 四驱制动能量回收simulink模型 四驱电动汽车simulink再生制动模型 MATLAB再生制动模型 制动能量回收模型 电动车电液复合制动模型 原创 原创 原创 刹车回能模型 电机再生制动模型 目标车型：前后双电机电动汽车 轮毂电机电动汽车 模型包括：轮毂电机充电模型 电池发电模型 控制策略模型 前后制动力分配模型 电液制动力分配模型 输入模型（注：控制策略模型，因此整车参数以及仿真工况等均通过AVL_Cruise中进行导入） 控制策略：最优制动能量回收策略 控制算法：逻辑门限值控制算法 通过逻辑门限值控制算法，依次分配： 前轮制动力 后轮制动力 电机制动力 液压制动力 通过控制策略与传统控制策略对比可知，最优制动能量回收策略具有一定的优越性。 单模型：可运行出仿真图，业内人士首选

内容概要：本文详细介绍了一款基于Multisim仿真的四位密码锁电路设计。该设计采用两组4位拨码开关作为输入模块，利用异或门进行密码比对，通过或门汇总比对结果，最终由三极管驱动LED和蜂鸣器实现报警功能。文中还探讨了电路中的关键组件选择、布线技巧以及常见调试问题的解决方案。此外，提供了详细的仿真文件、原理说明书和演示视频，帮助读者更好地理解和实现这一电路。 适合人群：对数字电路设计感兴趣的初学者、电子工程专业的学生和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于教学实验、课程设计和个人项目开发。目标是掌握基本的数字电路设计方法，熟悉Multisim仿真工具的使用，理解逻辑门的应用及其在实际电路中的表现。 其他说明：配套资料详尽，包括完整的仿真文件和演示视频，便于读者跟随教程逐步实现电路设计。文中提到的一些调试技巧和注意事项对于提高电路稳定性非常有帮助。

内容概要：本文详细介绍了利用Multisim软件进行四位密码锁电路仿真的设计流程。主要内容涵盖电路的基本构成元素——拨码开关用于设置和输入密码，LED灯显示开锁状态，蜂鸣器负责错误提示。文中还探讨了电路设计背后的逻辑原理，即通过对比用户输入的密码与预设密码来决定后续动作，并提供了一个简单的伪代码示例以帮助理解这一过程。此外，随附的资料包里含有完整的仿真源文件、详尽的原理说明书以及演示视频，便于读者深入研究。 适用人群：对电子电路设计感兴趣的学生和技术爱好者，尤其是那些希望通过实践加深对数字电路及其应用的理解的人群。 使用场景及目标：适用于教学环境或个人自学场合，旨在让使用者掌握基本的电路设计技能，特别是有关于密码验证机制的知识点。通过动手操作，可以提高解决实际问题的能力。 其他说明：提供的资源非常适合初学者入门，同时也能够作为有一定经验者的参考资料。无论是理论学习还是实战演练，都能从中受益匪浅。

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的DDS信号发生器的设计与实现。该系统能够生成方波、正弦波、三角波和锯齿波四种波形，且频率和幅值均可以根据用户需求调节。文中不仅探讨了硬件环境的搭建方法，还深入解析了控制逻辑和DDS核心算法的具体实现步骤，并提供了详细的代码原理。此外，作者还分享了如何利用Quartus、Vivado和ModelSim进行开发、仿真和验证。 适合人群：对FPGA开发有一定了解并希望深入了解DDS信号发生器设计的技术爱好者、工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制信号频率和幅值的电子工程项目，旨在帮助开发者掌握DDS信号发生器的工作原理及其在FPGA平台上的应用。 其他说明：文中提供的代码和原理有助于读者更好地理解和实践DDS信号发生器的设计，同时也为后续的研究和发展奠定了坚实的基础。

AT89C51单片机设计的智能空调控制系统：四种工作模式，按键与手机App遥控，半导体制冷除湿，超声波加湿，温湿度监测，LCD显示及完整设计文档,at89c51单片机设计的智能空调系统 制冷制热加湿除湿四个工作模式 按键和手机App遥控两种控制方式 半导体制冷片模拟除湿制冷 超声波雾化模块加湿 温湿度传感器检查环境温湿度 LCD液晶屏显示系统工作状态 全套包括实物成品，原理图，程序源码，设计文档。 ,at89c51单片机; 智能空调系统; 工作模式; 控制方式; 半导体制冷片; 超声波雾化模块; 温湿度传感器; LCD液晶屏; 实物成品; 原理图; 程序源码; 设计文档,基于AT89C51单片机的智能空调系统：四模式控制，双重遥控，温湿一体管理

在股票市场分析中，预测股票价格走势是一项复杂的任务，通常需要借助先进的技术手段来完成。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理和预测时间序列数据方面表现出色。本文详细介绍了如何使用LSTM网络对四只股票的价格走势进行预测，并展示了一个针对贵州茅台股票（Kweichow Moutai）的实例代码。 为了进行股票价格预测，需要从多个角度和层次对股票数据进行深入的探索性数据分析（EDA）。在示例代码中，通过加载和处理股票数据，包括将日期转换为时间戳格式并按日期排序，设置日期为索引，然后使用可视化工具展示收盘价随时间的变化趋势。通过绘制不同时间窗口的移动平均线（MA），可以平滑价格波动并识别长期趋势。此外，还计算并绘制了其他技术指标，这些技术指标通过量化过去价格和成交量的数据来提供潜在买卖信号，帮助投资者做出更为明智的投资决策。 代码中展示了如何使用pandas库导入必要的数据处理模块，以及使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化。在进行LSTM模型训练之前，还使用了MinMaxScaler对数据进行归一化处理，以及运用了滚动统计量计算技术指标。这些预处理步骤对于提高模型性能至关重要。 在此基础上，代码中进一步引入了TensorFlow和Keras框架来构建LSTM模型。模型构建过程中，使用了序列模型Sequential，添加了包含LSTM层的网络结构，配合Dropout层防止过拟合，以及BatchNormalization层进行特征标准化。为了优化模型训练过程，代码还加入了EarlyStopping和ReduceLROnPlateau回调函数，前者用于停止训练防止过拟合，后者用于降低学习率以突破训练过程中的停滞期。 模型训练完成后，通过计算均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）来评估模型预测效果。这些评价指标是衡量回归问题中预测准确性的常用方法。 通过以上的步骤，可以实现对股票价格走势的预测。需要注意的是，由于股票市场受到多种复杂因素的影响，预测结果并不能保证完全准确。此外，由于股票市场受到经济周期、政策调整、市场情绪等诸多不可预测因素的影响，即使使用了先进的LSTM模型，依然需要结合投资者的市场经验和其他分析方法来进行综合判断。 本文通过实例代码详细介绍了利用LSTM网络对特定股票价格进行预测的方法和过程，包括数据的导入和预处理、模型的构建和训练、以及模型评估等多个环节。尽管存在一定的不确定因素，但LSTM提供了一种强大的工具来处理和预测股票价格走势，为投资者提供了一种基于数据驱动的决策支持手段。

multisim资源。数字电路课程设计-四路抢答器 ## 功能 - 设有主持人按钮、抢答按钮、信号灯和显示器，可以同时满足四名选手参加比赛； - 比赛开始后，不待主持人按下开始按钮即抢答的按犯规处理，同时显示犯规选手编号，点亮警告信号灯； - 当主持人按下开始按钮后，在9秒内如有人抢答则立即显示出第一抢答人的编号，同时点亮有效信号灯； - 当9秒结束时仍无人抢答则封锁所有抢答人按钮，同时显示抢答结束标志。 在数字电路课程设计领域，四路抢答器是一个颇具挑战性的项目，它不仅涉及基本的数字电路知识，还包括时序逻辑、组合逻辑以及微控制器的应用。四路抢答器的设计与实现，要求学生掌握如何利用数字电路的基本元件如与门、或门、非门、触发器等，搭建一个能够处理多个输入信号并能迅速响应的系统。在本课程设计中，学生将有机会接触到多路选择电路、时钟电路以及信号处理电路等复杂电路的设计，这些都是数字电路设计中不可或缺的部分。 四路抢答器的主要功能包括以下几个方面： 1. 主持人按钮：作为控制比赛开始的关键环节，主持人按钮能够启动整个抢答系统。这个功能需要设计一个能够触发电路开始检测抢答按钮的机制。 2. 抢答按钮：每个选手的抢答按钮是核心输入设备，它们需要能够被快速检测和响应。在设计时，需要考虑到输入信号的消抖处理，以避免由于机械或电子干扰造成的误判。 3. 信号灯和显示器：信号灯用于指示抢答状态，例如，绿色灯可以表示有效抢答，而红色灯则表示犯规。显示器则是用来展示抢答成功的选手编号。这些输出设备的设计需要考虑如何与控制逻辑部分有效配合。 4. 犯规处理：系统应具备识别违规操作的能力，即当比赛未正式开始时选手就提前抢答。在检测到违规时，系统需要记录犯规选手编号，并通过信号灯给出警示。 5. 9秒倒计时：这是一个典型的时序控制问题，在主持人按下开始按钮后，系统需要启动一个倒计时机制，并在9秒内对抢答信号进行处理。如果9秒结束时无人抢答，则需要关闭所有抢答按钮，并显示比赛结束的信号。 为了实现上述功能，学生将需要使用Multisim这一仿真软件来构建电路模型并进行测试。Multisim提供了一个直观的界面，可以帮助学生更高效地搭建电路、修改电路参数并观察电路的工作状态。在仿真环境中，学生可以测试电路的各种功能，及时发现并修正错误，从而在实际制作电路板之前对电路设计有一个全面的了解。 在设计过程中，学生将学习到如何阅读和理解电路原理图，如何使用不同的电子元件以及如何进行电路的调试和优化。此外，本课程设计还要求学生具备一定的编程能力，特别是当涉及到使用微控制器或FPGA进行信号处理时。因此，这是一个综合性极强的设计项目，它不仅能够帮助学生巩固数字电路的理论知识，还能够提高学生解决实际问题的能力。 学生完成这项课程设计后，应能熟练掌握数字电路的设计方法，能够运用所学知识设计并实现一个符合要求的四路抢答器。这样的实践经验对于学生未来的电子工程学习和职业发展都具有重要意义。

【基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(四)代码】 基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统是为高校打造的一款在线考试平台。 系统功能说明： 1、系统共有管理员、老师、学生三个角色，管理员拥有系统最高权限。 2、老师拥有考试管理、题库管理、成绩管理、学生管理四个模块。 3、学生可以参与考试、查看成绩、试题练习、留言等功能。 本代码资源包括博文【项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(四)】中的前端和后端代码 【项目运行】 1、前端运行：VSCode加载OnlineExamVue目录内容，运行“npm run dev”即可启动前端。 2、后端运行：IDEA加载OnlineExam目录内容，项目依赖加载完成，即可启动后端。 3、项目访问：浏览器访问http://localhost:5173即可。 4、测试账户：管理员：9991；老师角色：20081001；学生角色：20224001。密码都是：123456。 TIPS:后端运行需要先安装JDK8。

PID与LQR四旋翼无人机仿真学习：Simulink与Matlab应用及资料详解,完整的PID和LQR四旋翼无人机simulink,matlab仿真，两个slx文件一个m文件，有一篇资料与其对应学习。 ,核心关键词：完整的PID; LQR四旋翼无人机; simulink仿真; matlab仿真; slx文件; m文件; 资料学习; 对应学习。,PID与LQR四旋翼无人机Simulink Matlab仿真研究学习资料整理 在当今科技飞速发展的背景下，无人机技术已广泛应用于各个领域，如侦察、测绘、物流等。而四旋翼无人机由于其特殊的结构和优异的飞行性能，成为无人机研究中的一个热点。其中，无人机的飞行控制问题更是研究的重点，而PID（比例-积分-微分）控制和LQR（线性二次调节器）控制算法是实现四旋翼无人机稳定飞行的核心技术。 Simulink与Matlab作为强大的仿真工具，广泛应用于工程问题的建模与仿真中。将PID与LQR控制算法应用于四旋翼无人机的仿真中，不仅可以验证控制算法的可行性，还可以在仿真环境下对无人机的飞行性能进行优化和测试。本学习材料主要通过两个Simulink的仿真模型文件（.slx）和一个Matlab的控制脚本文件（.m），全面展示了如何利用这两种控制算法来实现四旋翼无人机的稳定飞行控制。 在四旋翼无人机的PID控制中，通过调整比例、积分、微分三个参数，使得无人机对飞行姿态的响应更加迅速和准确。PID控制器能够根据期望值与实际值之间的偏差来进行调整，从而达到控制的目的。而在LQR控制中，通过建立无人机的数学模型，将其转化为一个线性二次型调节问题，再通过优化方法来求解最优控制律，实现对无人机更为精确的控制。 本学习材料提供了详细的理论知识介绍，结合具体的仿真文件和控制脚本，帮助学习者理解四旋翼无人机的飞行原理以及PID和LQR控制算法的设计与实现。通过仿真操作和结果分析，学习者可以更直观地理解控制算法的工作流程和效果，进一步加深对控制理论的认识。 在实际应用中，四旋翼无人机的控制问题十分复杂。它需要考虑到机体的动态特性、外部环境的干扰以及飞行过程中的各种不稳定因素。因此，对控制算法的仿真验证尤为重要。通过Simulink与Matlab的联合使用，可以模拟各种复杂的飞行情况，对控制算法进行全面的测试和评估。这种仿真学习方法不仅成本低，而且效率高，是一种非常有效的学习和研究手段。 此外，本学习材料还包含了对四旋翼无人机技术的深入分析，如其结构特点、动力学模型以及飞行动力学等方面的内容。这为学习者提供了一个全面的四旋翼无人机知识体系，有助于他们更好地掌握无人机控制技术。 通过阅读本学习材料并操作相关仿真文件，学习者可以系统地学习和掌握PID与LQR两种控制算法在四旋翼无人机上的应用，进一步提升其在无人机领域的技术水平和实践能力。这不仅对于无人机的科研人员和工程师来说具有重要意义，对于无人机爱好者和学生来说也是一份宝贵的资料。

内容概要：本文详细介绍了MATLAB/Simulink环境下四旋翼无人机的仿真模型及其PID控制算法的应用。首先阐述了四旋翼仿真模型的概念，强调了其作为无人机飞行模拟工具的重要性和广泛应用。接着重点讨论了MATLAB Simulink平台下四旋翼仿真模型的特点，如建模灵活性、高效仿真的能力以及可视化的交互方式。随后深入分析了PID控制算法的工作原理及其在四轴无人机姿态控制和飞行轨迹跟踪中的具体应用。最后探讨了通过优化和调整PID控制器参数来提升无人机飞行稳定性的方法。 适合人群：从事无人机技术研发的专业人士，尤其是对基于MATLAB/Simulink平台的四旋翼无人机控制系统感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解四旋翼无人机仿真建模及PID控制机制的研究人员，旨在帮助他们掌握利用MATLAB/Simulink进行无人机系统设计的方法，从而提高无人机的飞行性能和稳定性。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还给出了具体的实现步骤，有助于读者更好地理解和实践相关技术。