手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，其核心是通过算法对数字化手写字符进行准确分类。在现代，这一问题通常通过深度学习中的卷积神经网络（CNN）来解决，因为CNN在图像识别任务上展现出了卓越的性能。本手写数字识别模型训练项目正是基于此原理，利用python语言和TensorFlow框架开发而成。 本项目不仅提供了一个训练有素的手写数字识别模型，还允许用户基于现有的训练成果进行进一步的训练和优化，以便提升识别的准确率。这一功能对于研究人员和开发者来说极具价值，因为这样可以省去从头训练模型所需的时间和资源。同时，模型能够达到99.5%以上的识别准确率，这一数据表明模型在手写数字识别任务上已经达到了非常高的性能标准。 通过项目的实际应用，我们可以了解到神经网络训练的基本流程和关键步骤。需要收集并预处理手写数字的图像数据集，将其转换为适合神经网络训练的格式。然后，设计神经网络结构，根据手写数字识别的特点选择合适的网络层和参数。在本项目中，使用的是卷积神经网络，它包含多个卷积层、池化层和全连接层，每一层都有特定的作用，如特征提取、降维和分类等。 在模型训练过程中，需要对网络的权重进行初始化，并通过大量的样本进行训练，通过不断迭代更新权重以减小损失函数。TensorFlow框架提供了强大的工具来简化这一过程，使得模型训练变得更为高效。此外，为了避免过拟合现象，通常会采用各种技术，比如数据增强、正则化、Dropout等，以提高模型的泛化能力。 在模型训练完成后，需要通过测试集验证模型的性能，并对模型进行评估。只有当模型在测试集上的表现达到预期标准后，模型才能被用于实际的手写数字识别任务。在本项目中，开发者能够利用提供的模型进行微调，以适应特定应用场景的需求。 对于希望使用本项目的开发者而言，压缩包中包含的“digits_RCG”文件是训练过程中不可或缺的一部分。该文件很可能是包含训练数据集、模型参数、训练脚本和可能的评估代码等的集合。通过运行这些脚本和程序，用户可以轻易地开始模型的训练或对已有模型进行二次训练。 本项目在手写数字识别领域提供了一个强大的工具，不仅适用于研究和开发，也适用于教育和学习。它结合了深度学习的前沿技术和TensorFlow框架的便利性，使得构建一个高准确率的手写数字识别模型变得简单和高效。

基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计：联合EKF与扩展卡尔曼滤波实现精准估计,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计与EKF+EKF联合估计方法研究：动态工况下的准确性与仿真验证,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计 具体思路：采用第一个卡尔曼ekf来估计电池参数，并将辨识结果导入到扩展卡尔曼滤波EKF算法中，实现EKF+EKF的联合估计，基于动态工况 能保证运行，simulink模型和仿真结果可见展示图片，估计效果能完全跟随soc的变化 内容：纯simulink模型，非代码搭建的 ,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计; EKF+EKF联合估计; 动态工况; Simulink模型; 估计效果跟随SOC变化。,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计模型

基于双二阶广义积分器的三相锁相环Simulink仿真环境：高效准确锁定电网相位,基于双二阶广义积分器的三相锁相环Simulink仿真环境：高效准确锁定电网相位,三相锁相环。 在simulink中采用模块搭建了基于双二阶广义积分器的三相锁相环，整个仿真环境完全离散化，运行时间更快，主电路与控制部分以不同的步长运行，更加贴合实际。 基于双二阶双二阶广义积分器的三相锁相环，在初始时刻就可以准确锁得电网相位，比软件自带的模块琐相更快。 ,三相锁相环; Simulink模块搭建; 离散化仿真环境; 不同步长运行; 快速锁相; 双二阶广义积分器。,Simulink离散化三相锁相环：基于双二阶广义积分器的高效实现

多重网格法是一种高效的数值解法，广泛应用于求解各种偏微分方程。在润滑理论中，特别是针对弹流润滑膜厚度的准确计算，多重网格法展现出了其独特的优势。弹流润滑（Elastohydrodynamic Lubrication，EHL）是一种在高负荷和高滚动速度条件下出现的润滑状态，其中润滑膜能够承载相当大的载荷，而润滑膜的厚度是影响其性能的关键因素之一。 传统的数值计算方法在求解弹流润滑问题时，往往会遇到计算精度和计算效率难以兼顾的问题。多重网格法通过结合不同层次的网格，在保证计算精度的同时，显著提高了计算效率。在本文中，多重网格法被用于求解稳态等温线接触下的弹性流体动力润滑问题，给出了在不同工况下的数值解，并分析了Reynolds方程楔形项使用不同差分格式时，随着网格层数增加，数值解的变化趋势。 Reynolds方程是描述弹流润滑中润滑膜压力分布的基础方程，而其楔形项与润滑膜的形状密切相关，对计算结果的准确性有着重要影响。对于楔形项，文章分别采用了两点差分和三点差分两种差分格式，并研究了这些差分格式对计算结果的影响。结果显示，在常见工况下，无论是采用两点还是三点差分，随着网格层数的增加，最小膜厚、中心膜厚、第二压力峰值及其位置都会趋于稳定。 文章还提出了经验公式，用于准确计算中心膜厚与最小膜厚。当网格层数较少时，通过将两点差分和三点差分得到的膜厚值代入经验公式，就能获得与更高网格层数情况下计算结果非常接近的膜厚值。这为计算弹流润滑膜厚度提供了一种有效而快速的方法。 从历史发展来看，弹流润滑理论的研究始于20世纪60年代，Dowson和Higginson对线接触弹流润滑问题的研究，以及70年代Hamrock和Dowson对点接触弹流问题的研究，为弹流润滑理论奠定了基础。弹流润滑理论研究的是一个复杂的非线性系统，需要联合求解Reynolds方程、弹性变形方程、载荷平衡方程、黏度方程和密度方程等多个方程。这些方程的非线性特征给数值求解带来了困难。为应对这些困难，学者们提出了一系列的数值计算方法。 多重网格法就是应对这种复杂非线性问题的有效工具之一。它通过构建不同层次的网格，将复杂问题分解成多个子问题，在较粗的网格上获得初步解，再逐步细化网格进行修正，直到达到所需精度。这种方法能够有效减少计算量，缩短计算时间，对于解决大规模计算问题尤为有效。 在弹流润滑的工程应用中，准确计算润滑膜厚度对机械零件的设计与维护有着重要意义。润滑膜厚度不仅影响摩擦学特性，也关系到设备的能耗和寿命。因此，研究者和工程师们一直在寻求更为精确和高效的计算方法，而多重网格法正好满足了这种需求。通过研究者们的不断探索和实践，多重网格法在弹流润滑膜厚度计算中取得了显著的应用效果，为相关领域的深入研究和实际应用提供了强有力的理论支撑和技术支持。

基于无限小平面的姿态估计 (IPPE)：一种使用 4 个或更多点对应关系从平面物体的单个图像计算相机姿态的非常快速和准确的方法。 这已用于多种应用，包括增强现实、3D 跟踪和使用平面标记的姿势估计以及 3D 场景理解。 这是作者在 Toby Collins 和 Adrien Bartoli 发表于 2014 年 9 月《国际计算机视觉杂志》上的同行评审论文“Infinitesimal Plane-based Pose Estimation”中的 Matlab 实现。可以找到作者预印版的副本在这里： http : //isit.u-clermont1.fr/~ab/Publications/Collins_Bartoli_IJCV14.pdf 。 链接的 github 页面上提供了 C++ 实现。 如果您对论文和 IPPE 有任何疑问，请随时联系 Toby (toby.collins@gm

卷积神经网络在RadioML2016.10A数据集上的信号识别：基于ResNet的分类准确率与损失函数分析,基于ResNet的卷积神经网络在RadioML2016.10A数据集上的信号识别与性能分析——出图展示分类准确率、混淆矩阵及损失函数迭代曲线,卷积神经网络识别信号 ResNet RadioML2016.10A数据集11种信号识别分类 出图包含每隔2dB的分类准确率曲线、混淆矩阵、损失函数迭代曲线等 Python实现 ,卷积神经网络; ResNet; 信号识别; RadioML2016.10A数据集; 分类准确率曲线; 混淆矩阵; 损失函数迭代曲线; Python实现,卷积神经网络在RadioML2016数据集上的信号识别研究

在机器学习和统计分类问题中，分类指标是衡量模型性能的重要工具，它们帮助研究者和开发人员评估和比较不同分类算法的效果。分类指标包括准确率、召回率、精确率等，每个指标从不同角度反映了分类器的性能。为了深入理解这些指标，首先需要了解一些基础概念。 阈值是分类模型中的一个重要参数，它决定了一个实例被分类为正类或负类的界限。在二分类问题中，阈值通常设置在0到1之间。阈值的选择会影响到分类结果中的真正例、假正例、真负例和假负例的数量，从而影响到准确率、召回率和精确率等指标的计算。 混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的另一种工具，它是一个特殊的表格布局，可以清晰展示分类器的性能。在二分类问题中，混淆矩阵包含四个部分：真正例（True Positives，TP）、假正例（False Positives，FP）、真负例（True Negatives，TN）和假负例（False Negatives，FN）。混淆矩阵不仅有助于计算准确率、召回率和精确率等指标，还可以帮助识别分类问题中可能出现的偏斜情况。 准确率（Accuracy）是分类模型正确预测样本数量与总样本数量之比。它反映了分类器预测正确的频率。公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。然而，在不平衡的数据集中，高准确率并不能保证模型有良好的性能。例如，在正负样本比例严重失衡的情况下，即使模型总是预测为多数类，也可能得到很高的准确率，但实际上模型对于少数类的预测能力非常差。 召回率（Recall），也称为敏感度，关注的是模型正确识别正类的能力。召回率等于真正例的数量除以实际正类总数，公式为：召回率 = TP / (TP + FN)。召回率反映了模型识别到的正类占实际正类总数的比例。在需要减少假负例的问题中，比如疾病诊断，高召回率是追求的目标。 精确率（Precision）衡量的是模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。公式为：精确率 = TP / (TP + FP)。精确率反映了模型对正类的预测质量。在一些特定应用中，例如垃圾邮件检测，高精确率意味着可以减少误报的数量，提升用户体验。 在实际应用中，除了单独考虑上述指标外，还会结合其他指标，如F1分数（F1 Score），它是精确率和召回率的调和平均数，公式为：F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)。F1分数提供了一个单一的指标来平衡精确率和召回率。 此外，还存在ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）等指标用于评估模型的分类性能。ROC曲线展示了在不同阈值设置下，模型的真正例率（即召回率）和假正例率之间的关系。AUC值给出了ROC曲线下的面积大小，其值的大小可以衡量分类器的总体性能。 准确率、召回率、精确率及其它相关指标构成了对分类模型性能的全面评价。在不同的应用场景和需求下，这些指标可能需要不同的重视程度。理解并合理使用这些指标，有助于提高模型的预测性能，更好地解决实际问题。

单片机解码程序 315MHZ-433MHZ EV1527，2262 学习型无线遥控解码程序 程序 程序 程序 1、遥控解码采用特殊算法，定时时间准确，解码精度不受其他程序块影响。 2、遥控解码兼容EV1527、2262的学习码，自适应绝大部分波特率。 3、解码程序使用片内EEPROM，可存储遥控编码(可自行增加或减少)。 4、可以对学习码遥控器按键的键码进行学习，程序都是测试OK的，遥控灵敏度很高。 5、此遥控解码程序已经过长期验证调试使用，非常的稳定好用，烧写到STC15F104W或STC15W204S-SOP-8或其它51单片机(改一下引脚)单片机中方可工作，如需增加其他功能可自行修改，提供源程序代码。

直流无刷电机三闭环转角位置控制（包括位置环，速度环，电流环） 三相无刷直流电机simulink模型。 BLDCM。 完全自己搭建的模型，向器模型也是自己搭建的。 能够准确跟踪目标转角。 图1-模型的整体概览图 图2-模型控制器部分 图3-三环PID控制逻辑截图 图4-定目标转角定负载的仿真转角跟踪图 图5-图9-本人全网头像 图6-PWM波输出 图7-变目标转角，变负载仿真模型转角跟踪图 图8-定目标转角，变负载仿真模型转角跟踪图 直流无刷电机作为一种现代工业常用的电机类型，其高效率、高功率密度和长寿命的特点使其在众多领域得到广泛应用。在直流无刷电机的控制技术中，三闭环转角位置控制是一个复杂的控制策略，涉及位置环、速度环和电流环的精确控制。通过这一控制策略，电机能够准确地跟踪目标转角，实现高效、稳定的运转。 在构建直流无刷电机的三闭环控制系统时，通常使用Simulink这一强大的仿真工具来搭建模型。Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个可视化的环境用于模拟、建模和分析多域动态系统。通过Simulink模型，工程师可以直观地设计、调整和验证控制系统，特别是在电机控制领域，它可以帮助设计师更好地理解和实现复杂的控制算法。 在这个控制策略中，位置环负责确保电机转子转动到精确的目标位置，速度环负责确保电机转速按照预期运行，而电流环则关注电机绕组中的电流，保证电机不会因为过载而损坏。这三个环路相互配合，通过反馈机制使得电机的运行更加稳定，响应更加迅速。 在直流无刷电机三闭环转角位置控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制逻辑扮演了核心角色。PID控制器是一种常见的反馈控制器，通过调整比例、积分和微分三个参数来达到对被控对象的精确控制。在电机控制中，PID能够根据转角、速度和电流的实时反馈，动态地调整控制信号，以保证电机按照预定轨迹运行。 对于直流无刷电机而言，PWM（脉冲宽度调制）波形输出是电机驱动的重要组成部分。通过调整PWM波的占空比，可以精确控制电机绕组中电流的大小，进而控制电机的转速和转矩。在Simulink模型中，可以清晰地模拟PWM波的生成和调节过程，从而在仿真环境中进行验证。 在仿真过程中，可以设置不同的运行工况，比如定目标转角定负载的仿真，或是变目标转角和变负载的仿真。通过这些仿真测试，可以观察电机在不同情况下的响应和性能，确保在实际应用中电机能够可靠地运行。仿真结果通常以图表的形式展现，如转角跟踪图，它直观地显示了电机实际转角与目标转角的对比，从而评估控制系统的性能。 文章中提到的“图1-模型的整体概览图”、“图2-模型控制器部分”、“图3-三环PID控制逻辑截图”、“图4-定目标转角定负载的仿真转角跟踪图”、“图6-PWM波输出”、“图7-变目标转角，变负载仿真模型转角跟踪图”、“图8-定目标转角，变负载仿真模型转角跟踪图”等，都是通过图形化的方式对模型的不同部分和仿真结果进行了展示。这些图形化的信息对于理解模型结构和仿真结果至关重要。 从个人角度出发，作者在文中提到了“图5-图9-本人全网头像”，这表明作者对自己的工作成果有较高的个人认同，并可能在个人网站或社交媒体上展示自己的研究成果和身份信息。 直流无刷电机的三闭环转角位置控制系统是一个高度集成和复杂的控制技术，通过使用Simulink工具和PID控制逻辑，能够实现对电机运行的精确控制。通过对不同运行工况的仿真测试，可以确保电机在各种情况下都能保持稳定和可靠的性能。这一技术的研究和应用对于提升电机控制系统的性能和效率具有重要意义。同时，图形化的结果展示和作者的个人标识，也展示了其对成果的自信和对个人品牌的建设。

基于CNN-RNN的高光谱图像分类项目报告：全套代码、数据集及准确率记录管理,高光谱图像分类：CNN-RNN深度学习模型的全套解决方案,高光谱图像分类CNN-RNN结合 pytorch编写 该项目报告网络模型，2个开源数据集，训练代码，预测代码，一些函数的 拿到即可进行运行，全套。 代码中加入了每一步的预测准确率的输出，和所有迭代次数中，预测精度最好的模型输出。 所有预测结果最后以txt文本格式输出保存，多次运行不会覆盖。 设置随机种子等等。 该项目在两个数据集上精度均可达96以上(20%的训练数据)。 ,高光谱图像分类; CNN-RNN结合; PyTorch编写; 网络模型; 开源数据集; 训练代码; 预测代码; 函数; 预测准确率输出; 最佳模型输出; txt文本格式保存; 随机种子设置; 精度达96以上,高光谱图像分类：CNN-RNN模型全解析报告