内容概要:本文详细介绍了水下巡检竞赛中使用的水下机器人控制系统。重点讲解了如何利用树莓派控制STM32微控制器,并通过ROS实现无线控制,完成水下机器人的阈值纠偏和中心点纠偏。文中首先概述了水下巡检技术的发展背景及其重要性,接着分别阐述了树莓派控制STM32的具体实现方法,包括硬件连接、软件开发和调试优化;随后介绍了ROS无线控制的实现流程,如ROS环境搭建、节点编写及调试测试。最后总结了此次竞赛的技术成果,强调了该技术在未来水下巡检领域的广泛应用前景。 适合人群:对水下机器人感兴趣的研究人员和技术爱好者,尤其是有一定嵌入式系统和ROS基础的学习者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解水下机器人控制系统的个人或团队,旨在帮助他们掌握从硬件组装到软件编程的一系列技能,最终实现高效的水下巡检任务。 其他说明:本文提供了详细的代码实现指南,有助于读者快速上手并应用于实际项目中。同时,文中提及的MVLink协议也是理解和实施水下机器人通信的关键部分。
2025-06-03 18:31:18 300KB
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在当今商业和科技领域,预测员工离职已经成为了管理者和数据科学家关注的焦点。通过机器学习和数据分析技术,企业可以更准确地预测哪些员工可能会离开,从而采取措施保留人才,减少人力资源成本和知识流失。本文介绍了一个使用Python编程语言构建的决策树模型,该模型旨在预测员工离职的可能性。 决策树是一种常用的监督学习算法,广泛应用于分类问题。它通过学习数据特征间的内在关系,建立起一个树状模型,用于预测目标变量。在本案例中,目标变量是员工是否离职。为了建立模型,我们需要一个包含员工历史数据的训练集。这些数据通常包括员工的个人信息、工作表现、工作环境和满意度等因素。 在提供的文件列表中,“员工离职数据.xlsx”是一个包含员工历史数据的Excel文件。这个文件可能包含多个字段,如员工年龄、性别、工作年限、职位级别、过去的工作评价、薪资水平、公司满意度调查结果等。数据科学家将从这个文件中提取相关数据,进行数据预处理,比如处理缺失值、异常值和数据编码等。 接下来,“基于Python的决策树用于员工离职预测.py”是一个Python脚本文件,该脚本使用了如pandas、numpy和scikit-learn等流行的Python数据分析和机器学习库。在脚本中,首先会导入必要的库和模块,然后加载“员工离职数据.xlsx”文件中的数据,并对数据进行清洗和预处理。数据预处理完成后,将数据集分为训练集和测试集,使用决策树算法进行模型训练,并使用测试集进行模型验证。 训练和验证过程结束后,我们会对模型进行评估,常用评估指标包括准确率、召回率、F1分数和混淆矩阵等。通过这些指标,我们可以衡量模型在预测员工离职方面的表现。如果模型表现良好,我们可以将其部署到实际的人力资源管理系统中,帮助企业预测并分析员工离职的风险。 此外,决策树模型的一个突出特点是其可解释性。模型结果可以以树状图的形式展现,使得非技术背景的管理人员也能够理解模型的决策逻辑和员工离职的关键因素。通过分析模型得出的特征重要性,企业能够识别哪些因素是驱动员工离职的主要原因,从而制定有效的管理和激励策略。 本项目通过Python编程语言和决策树算法构建了一个员工离职预测模型,旨在帮助企业有效地管理人力资源,减少员工流失所带来的损失。通过对历史数据的分析和模型训练,企业可以更加精准地识别可能离职的员工,并采取适当的措施以保留关键人才。
2025-06-03 18:31:18 498KB python
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基于Flocking算法的无人机集群编队MATLAB复现实现研究,无人机集群编队,经典集群flocking算法复现matlab ,无人机集群编队; flocking算法; 复现; MATLAB; 编程; 仿真,"MATLAB复现经典flocking算法的无人机集群编队系统" Flocking算法是一种模拟自然界中鸟群、鱼群等生物群体运动行为的算法,它能够使个体在遵循简单的局部规则的情况下,实现复杂的全局行为,如群体同步移动、避免碰撞、形成集群等。在无人机集群编队的研究中,Flocking算法因其能在无中央控制的情况下实现无人机之间的协作编队而受到广泛关注。MATLAB作为一种高效的数值计算和仿真工具,广泛应用于科研和工程领域,它提供了丰富的数学函数库,适合于算法的快速仿真和复现。 本研究主要关注的是如何在MATLAB环境下复现Flocking算法,并将其应用于无人机集群编队的仿真中。为了实现这一目标,研究者需要首先理解Flocking算法的核心机制,包括三个基本行为规则:避免碰撞、速度匹配和集群吸引。避免碰撞是指每个无人机都应保持与邻近无人机的安全距离;速度匹配则是要求无人机根据周围个体的速度进行调整,以达到速度一致;集群吸引则指导无人机向群体中心靠拢。 在MATLAB中复现Flocking算法,首先需要设计适当的数学模型和编程逻辑,确保算法能够在模拟环境中稳定运行。接着,研究者可以通过调整算法参数,例如感知半径、最大速度、邻近无人机数量等,来观察无人机集群行为的变化。仿真过程中,无人机的运动状态可以用一组二维或三维的向量来表示,通过迭代更新这些向量,可以实现无人机编队的动态模拟。 此外,为了提高仿真的真实性和有效性,还可以在MATLAB环境中引入物理约束,比如考虑无人机的动力学特性、环境风速风向、以及可能的通信延迟等因素。这些因素的加入,可以使得Flocking算法的复现更加贴近实际应用,从而更好地为无人机集群编队的实际应用提供理论依据和仿真支持。 通过对Flocking算法的复现和仿真的深入研究,可以为无人机集群技术的发展提供有力的技术支持。这不仅有助于无人机在复杂环境下实现更加灵活的编队飞行,而且还能拓展无人机在农业、搜救、军事侦察、交通监控等领域的应用前景。 本研究的内容不仅限于算法复现,还包括了对Flocking算法在无人机集群编队中应用的详细分析。通过对无人机集群编队控制系统的设计、仿真验证以及理论分析,本研究期望能为未来无人机集群技术的研究和发展奠定基础。同时,也能够为相关领域的工程师和技术人员提供一个清晰的Flocking算法复现流程和操作指南,进一步推动该领域的研究进程和技术革新。 研究成果的发布形式多样,包括但不限于技术报告、学术论文、会议演讲等。通过这些方式,研究成果能够被广泛传播,促进学术交流和行业合作,加速无人机集群技术的商业化和实用化进程。 基于Flocking算法的无人机集群编队的MATLAB复现实现研究,不仅对理论研究具有重要意义,而且在实际应用中也具有广阔的应用前景。随着技术的不断进步和成熟,我们有理由相信无人机集群技术将在未来的多个领域发挥重要作用。
2025-06-03 16:46:26 294KB rpc
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该项目利用FPGA(Field-Programmable Gate Array)芯片进行设计,旨在实现一个会议发言限时器。软件部分由VHDL(VHSIC Hardware Description Language)编写,负责设定0到99分钟的定时,并通过四位数码管准确显示剩余时间。此外,它还具备暂停和恢复计时的功能,在倒计时最后一分钟会发出警告,计时结束会有长音提示,保证精确度达到±0.1秒/分钟。 硬件设计包含了外围电路,确保了系统的稳定运行。其核心部件是一个直流5V供电的设计,工作电流低至500mA,以节约能源且减少发热。LED灯作为视觉反馈,初始启动时点亮,结束后熄灭;在暂停状态下,则交替闪烁,以指示当前状态。 用户指南如下: 1. 将装置连接到5V电源,确保输入电压稳定。 2. 使用开关或按键启动计时,四位数码管将显示剩余分钟数。 3. 当需要暂停时,按相应的暂停键,LED灯将开始闪烁。 4. 恢复计时只需再次按下启动键,计时继续进行。 5. 音响报警将在倒计时最后一分钟响起,提醒发言者时间接近。 6. 计时结束后,将持续鸣叫的长音提示,此时需及时停止发言。 以上步骤完成
2025-06-03 16:19:59 7.37MB fpga vhdl 实验项目
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该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示
2025-06-03 15:28:13 361KB 毕业设计 图像处理
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这是一个基于SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架和JSP技术实现的蛋糕甜品店管理系统。系统的设计和开发旨在为甜品店提供一个高效、便捷的后台管理平台,以帮助店铺进行订单管理、商品管理、库存控制、会员管理等一系列业务操作。结合标签中的"Java"和"springboot",我们可以推测这个项目可能包含了一个SpringBoot版本的前端接口,以支持微信小程序的对接。 我们来深入了解SSM框架。SSM是Java Web开发中常用的三大框架集成,Spring负责整体的依赖注入(DI)和面向切面编程(AOP),SpringMVC作为Web层处理HTTP请求,MyBatis则作为持久层框架,简化了SQL操作。在这个系统中,Spring将各个组件注入到一起,管理对象的生命周期;SpringMVC处理用户的请求,将数据传递给服务层处理;MyBatis则与数据库交互,执行增删改查等操作。 系统的核心功能模块可能包括以下几个部分: 1. 订单管理:管理员可以查看所有订单,包括订单状态(待支付、已支付、已发货、已完成等)、订单详情(商品信息、收货地址、下单时间等),并且能够进行订单操作,如取消订单、确认发货等。 2. 商品管理:管理员能够添加、删除和编辑商品信息,如商品名称、价格、库存、描述图片等。同时,系统可能会有商品分类管理,便于用户查找。 3. 库存控制:系统会实时更新库存信息,当有新的订单时,库存会自动减少,防止超卖。管理员还可以手动调整库存,以应对商品的进货或退货情况。 4. 会员管理:包括会员注册、登录、修改个人信息等功能。系统可能会记录会员的消费历史,以便进行数据分析,为会员提供个性化推荐。 5. 微信小程序接口:为了方便移动端用户,系统可能会有一个SpringBoot微服务作为API接口,供微信小程序调用。这样,用户可以通过小程序直接浏览商品、下单、支付等。 6. 安全性:系统应具有良好的安全性,例如使用HTTPS协议保护数据传输,对敏感操作进行权限验证,防止未授权访问。 7. 日志记录:系统会记录各种操作日志,以便于追踪问题,分析用户行为,优化系统性能。 在开发过程中,开发者可能使用了Maven或Gradle作为构建工具,管理项目的依赖关系。IDEA或Eclipse作为开发环境,MySQL作为数据库存储数据。代码版本控制可能采用了Git,便于团队协作和代码回溯。 这个项目的源码分析和学习,可以帮助初学者理解SSM框架的实际应用,以及如何结合JSP实现Web页面动态展示。对于更高级的开发者,可以研究如何将系统迁移到SpringBoot,利用其自动化配置和微服务特性,提高系统的可维护性和扩展性。同时,通过对接微信小程序,可以学习前后端分离的开发模式,增强移动端的开发能力。
2025-06-03 13:39:20 25.3MB 毕业设计 Java springboot 微信小程序
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基于Simulink的七自由度主动悬架模型及其模糊PID控制策略研究——模型源文件与参考文献详解,基于Simulink的七自由度主动悬架模型及其模糊PID控制策略研究——模型源文件与参考文献解析,整车七自由度主动悬架模型 基于simulik搭建的整车七自由度主动悬架模型,采用模糊PID控制策略,以悬架主动力输入为四轮随机路面,输出为平顺性评价指标垂向加速度等,悬架主动力为控制量,车身垂向速度为控制目标。 内容包括模型源文件,参考文献。 ,七自由度主动悬架模型; 模糊PID控制策略; 随机路面输入; 垂向加速度输出; 主动力控制量; 车身垂向速度控制目标; 模型源文件; 参考文献。,基于Simulink的七自由度主动悬架模型研究:模糊PID控制策略下的平顺性分析
2025-06-03 13:23:34 254KB gulp
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内容概要:本文详细介绍了飞秒激光多脉冲烧蚀模型及其在COMSOL软件中的仿真模拟过程。飞秒激光作为一种先进的激光技术,能够在材料表面产生瞬时高温高压环境,进而实现微织构加工。文章从模型概述、代码与模型建立、代码分析、表面微织构的形成与观察等方面进行了阐述。通过调整激光脉冲能量、频率、脉宽等参数,可以观察到材料表面温度变化和微织构的形成过程,从而为实际加工提供理论依据和技术支持。同时,还附有详细的讲解视频,帮助读者更直观地理解整个仿真过程。 适合人群:从事激光加工、材料科学、物理学等相关领域的研究人员和工程技术人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解飞秒激光多脉冲烧蚀机制的研究人员,以及希望通过仿真手段优化激光加工工艺的技术人员。目标是掌握飞秒激光多脉冲烧蚀的基本原理,学会使用COMSOL进行相关仿真,提升材料表面微织构加工的效果。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还结合了实际操作步骤和视频教程,有助于读者全面理解和应用飞秒激光多脉冲烧蚀技术。
2025-06-03 11:38:20 308KB
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可见光通信(Visible Light Communication, VLC)是一种利用可见光谱进行数据传输的技术,与传统的无线电频率通信相比,它具有不占用无线电频谱、无电磁干扰、安全性高等特点。本资料包主要关注的是基于大功率白光LED的VLC系统,以及如何结合51单片机实现接收和发送数据。 我们要理解51单片机在可见光通信中的作用。51单片机是8位微控制器的一种,因其内核为Intel 8051而得名,广泛应用于各种嵌入式系统中。在VLC系统中,51单片机作为核心控制单元,负责处理数据编码、调制和解调,以及驱动LED灯进行通信。 1. 数据编码与调制:在发送端,51单片机会接收到待发送的数据流,这些数据需要被转换成光信号。常见的调制方式有幅度调制(AM)、频率调制(FM)和相位调制(PM)。在VLC中,脉冲宽度调制(PWM)是最常用的方式,通过改变LED亮度的持续时间来表示二进制数据的1和0。 2. 发送原理图:LED作为一个光源,其亮度可以被51单片机精确控制。通过编程,51单片机会根据预设的调制方式,快速开关LED,从而将数字信号转换为光信号。发送原理图通常包括数据接口、51单片机、驱动电路和LED光源部分,其中驱动电路用于确保LED能承受快速的开关操作且保持稳定亮度。 3. 接收原理图:在接收端,通常会使用光敏传感器(如光电二极管或CMOS图像传感器)捕获由LED发出的光信号,并将其转化为电信号。51单片机接收这个电信号,然后进行解调恢复原始数据。解调过程与调制相反,根据接收到的光强度变化,判断出1和0。接收端的原理图包括光敏传感器、前置放大器、滤波器和51单片机。 4. 网络连接:虽然51单片机处理能力有限,但可以通过扩展接口如串行通信接口(UART)或通用异步收发传输器(USART)与其他设备连接,形成简单的网络结构。例如,多个VLC节点可以通过UART互相通信,构建一个简单的光通信网络。 5. 光通信的优势与应用:VLC技术适用于无线通信受限的环境,如医院、飞机舱内等,避免了电磁干扰。此外,随着智能家居的发展,VLC也被用于智能照明系统,实现照明与通信的双重功能。 本压缩包可能包含的文件有电路设计图、源代码、原理图等,这些文件可以帮助读者深入理解51单片机如何驱动大功率白光LED进行可见光通信,以及接收端如何解析这些光信号。通过学习这些资料,开发者可以自行搭建VLC系统,进行实验验证和应用开发。
2025-06-03 11:01:09 22.25MB 51单片机 网络 网络
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在本项目中,“基于matlab和神经网络的手写字母识别”是通过利用MATLAB软件平台和神经网络技术来实现对手写字母的自动识别。MATLAB(Matrix Laboratory)是一款强大的数值计算和数据分析工具,广泛应用于科学计算、工程设计以及数据分析等领域。神经网络作为一种模拟人脑神经元结构的计算模型,具有强大的非线性处理能力和学习能力,非常适合于图像识别等复杂任务。 该项目的核心部分是神经网络模型的构建与训练。通常,神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。在这个手写字母识别的应用中,输入层接收经过预处理的手写字符图像,隐藏层进行特征提取和信息处理,而输出层则对应着字母类别,给出识别结果。常用的神经网络模型有前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)或循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),其中,CNN在图像识别领域表现尤为出色,因为它能够自动学习并提取图像的局部特征。 在MATLAB中,可以使用内置的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)来创建和训练神经网络模型。这个工具箱提供了多种神经网络架构,如feedforwardnet(前馈网络)、convnet(卷积网络)等,以及训练函数如train(用于传统前馈网络)和trainNetwork(用于深度学习网络)。 项目中的"基于matlab和神经网络的手写字母识别"可能包含了以下步骤: 1. 数据预处理:收集手写字符的图像数据集,对图像进行灰度化、二值化、大小归一化等预处理,以便输入到神经网络。 2. 创建网络结构:根据任务需求选择合适的神经网络模型,例如,如果使用CNN,则需要定义卷积层、池化层、全连接层等结构。 3. 初始化网络参数:设置网络的超参数,如学习率、批次大小、迭代次数等。 4. 训练网络:使用MATLAB的训练函数将预处理后的图像数据输入网络,调整权重以最小化损失函数,从而优化网络性能。 5. 评估和调整:通过验证集对模型进行评估,查看识别精度,根据结果调整网络结构或训练参数。 6. 测试:用测试集验证模型的泛化能力,确保它能够在未见过的数据上表现良好。 在“源码使用必读”文档中,可能会包含关于如何运行代码、如何配置环境以及代码结构的说明,这对于理解和复现项目过程至关重要。 这个项目涉及了MATLAB编程、神经网络理论、图像处理技术以及机器学习实践等多个方面,对于理解深度学习在实际应用中的工作原理和实现方法有着重要的学习价值。
2025-06-03 10:22:07 152KB matlab
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