搜索引擎基于CASME2数据集训练的微表情识别系统_支持摄像头实时检测和图片视频分析_包含面部微表情特征提取与分类算法_采用深度学习框架TensorFlow和Keras实现_集成VGG16.zip

光伏并网逆变器的设计方案，涵盖了硬件和软件两个方面。硬件部分包括光伏电池板、滤波电路和逆变桥，确保稳定的电力供应和高效的电能转换。软件部分采用DSP作为主控制器，结合矢量控制和下垂控制的环流抑制策略，有效解决逆变器并联运行时的环流问题。同时，文中提供了MATLAB电路仿真文件，帮助验证和优化设计方案。最终，通过方案、仿真和代码的有机结合，实现了光伏并网逆变器的高效、稳定运行。 适合人群：从事光伏并网逆变器设计、开发和研究的技术人员，尤其是对MATLAB仿真和DSP编程有一定基础的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要设计高效、稳定光伏并网逆变器的研究机构和技术公司。目标是通过优化设计方案，提升系统的稳定性和效率，推动可再生能源的应用和发展。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附赠了MATLAB电路文件和DSP程序代码，方便读者直接应用于实际项目中。

微环谐振腔光学频率梳MATLAB仿真研究：考虑色散、克尔非线性与外部泵浦效应的分析和实现,微环谐振腔中的光学频率梳仿真：LLE方程求解与多种因素的考虑分析,微环谐振腔的光学频率梳matlab仿真 微腔光频梳仿真 包括求解LLE方程（Lugiato-Lefever equation）实现微环中的光频梳，同时考虑了色散，克尔非线性，外部泵浦等因素，具有可延展性。 ,光学频率梳; 微环谐振腔; LLE方程; 仿真; 色散; 克尔非线性; 外部泵浦; 可延展性,MATLAB仿真微环谐振腔光频梳：LLE方程求解与色散克尔非线性分析

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的2DPSK调制解调系统的Verilog实现方法。首先解释了2DPSK的基本原理，即利用相邻码元的相位变化来表示数据，而不是直接传输绝对相位。接着，文章展示了具体的硬件实现步骤，包括差分编码、载波生成、相位切换以及解调端的关键技术如延迟相干法和积分判决。文中还提供了详细的Verilog代码片段，涵盖了差分编码器、载波发生器、相干解调器等模块的设计，并强调了时序对齐的重要性。此外，作者分享了一些实用技巧，如使用查找表代替DDS核节省资源，以及在积分判决前增加滑动平均滤波器提高抗噪声能力。最后，通过仿真实验验证了系统的性能，在20dB信噪比下实现了低于10^-4的误码率。 适合人群：具有一定FPGA开发经验的工程师和技术爱好者，尤其是对通信调制解调感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解2DPSK调制解调机制并在FPGA平台上进行实际开发的人群。主要目标是掌握2DPSK的工作原理及其在FPGA上的具体实现方法，能够独立完成类似项目的开发。 其他说明：文章不仅提供了理论讲解，还包括大量实战经验和优化建议，有助于读者更好地理解和应用所学知识。

使用公式节点实现异或校验，执行效率上不如LabVIEW的反馈节点，小数据量可以使用；数据量大建议使用我上传的反馈节点版本；abVIEW版本2020。

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内容概要：本文详细介绍了使用PLECS搭建三电平NPC逆变器驱动的永磁同步电机(PMSM)双闭环控制系统的方法和调试经验。主要内容涵盖电流环和转速环的设计、PI控制器参数的选择、前馈解耦的实现以及三电平SVPWM模块的应用。文中强调了电流环和转速环之间的协调配合，特别是在转速阶跃响应时的表现。同时，作者分享了许多实用的调试技巧和常见错误，如电流环解耦、PI参数调整、中点电位平衡等问题。 适合人群：从事电机控制研究的技术人员、研究生及以上水平的学生，尤其是对永磁同步电机及其控制算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握永磁同步电机双闭环控制理论与实践的人群。目标是在PLECS平台上成功搭建并调试三电平NPC逆变器驱动的PMSM矢量控制模型，获得稳定的转速和电流响应特性。 其他说明：文章提供了丰富的代码片段和仿真波形图，帮助读者更好地理解和应用所讨论的内容。此外，还提醒了一些常见的误区和技术难点，有助于提高实际项目的成功率。

接到公司需求，要做一个可拖拽的甘特图来实现排期需求，官方的插件要付费还没有中文的官方文档可以看，就去找了各种开源的demo来看，功能上都不是很齐全，于是总结了很多demo，合在一起组成了一版较为完整的满足需求的甘特图。 1.拖拽 拖拽功能是甘特图的主要功能，该demo实现了甘特图时间块上、下、左、右拖拽功能。 2.排序 拖拽后时间块进行排序，计算重叠区域大小确定插入位置。 3.时间选择 结合element-ui的日期时间选择器来确定时间轴。 4.搜索 搜索已存在的时间块，并定位到相应位置。 5.新建排期任务 使用element-ui的弹框以及表单 新建成功的排期列表添加到排期任务中。 6.右键菜单 右击时间块，可以进行查看、删除、修改等操作。 7.撤回 每删除或移动时间块后，增加一条操作记录，点击撤回可撤回当前操作。 8.批量操作 在批量操作后点击保存，才向后端存储数据。

深度学习与OpenCV结合在Python中的应用主要集中在计算机视觉领域，特别是实时视频目标检测。这一技术结合了深度学习模型的强大预测能力与OpenCV库的图像处理功能，为开发者提供了高效且灵活的工具来识别和定位视频流中的特定对象。本文将深入探讨这个主题，详细介绍如何利用Python、深度学习模型（如YOLO、SSD或Faster R-CNN）以及OpenCV进行实时视频目标检测。 深度学习模型是目标检测的核心。这些模型通过大量的标注数据进行训练，学习识别和定位不同类别的物体。其中，YOLO（You Only Look Once）以其快速的推理速度和相对较高的准确度而受到欢迎；SSD（Single Shot Multibox Detector）则通过一次前向传播过程同时预测边界框和类别，同样兼顾速度与精度；Faster R-CNN是一种两阶段方法，虽然比YOLO和SSD稍慢，但在复杂场景中通常具有更高的准确性。 接下来，我们需要将预训练的深度学习模型集成到Python环境中。这通常涉及加载模型权重和配置文件，例如使用TensorFlow、Keras或PyTorch等框架。模型加载后，我们可以将其用于对新图像或视频帧的预测。 OpenCV是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含多种图像和视频处理函数。在实时视频目标检测中，OpenCV可以捕获摄像头输入，对每一帧图像进行预处理（如调整大小、归一化），然后传递给深度学习模型进行预测。预测结果通常是带有物体类别和边界框坐标的一系列框，OpenCV可以进一步用于可视化这些框，使得用户能够直观地看到检测到的目标。 以下是一段简化的Python代码示例，演示如何使用OpenCV和一个预训练的深度学习模型（这里以YOLO为例）进行实时视频目标检测： ```python import cv2 import numpy as np # 加载预训练的YOLO模型 net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 对图像进行预处理 blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False) # 将预处理的图像送入模型 net.setInput(blob) outs = net.forward(get_output_layers(net)) # 解析预测结果 for out in outs: for detection in out: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: # 获取边界框坐标 box = detection[0:4] * frame.shape[1:3] (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int") # 在图像上绘制边界框和类别标签 label = str(classes[class_id]) cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (startX, startY - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Output', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 以上代码展示了如何结合OpenCV和深度学习进行实时视频目标检测的基本流程。实际应用中，你可能还需要处理如多线程、模型优化、目标跟踪等更复杂的任务，但这个例子提供了一个很好的起点。此外，对于不同的深度学习模型，预处理步骤、输出解析和模型接口可能会有所不同，因此在实际操作中需要根据具体模型进行相应的调整。 总结来说，"深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测"是一个涵盖了深度学习模型、图像预处理、目标检测算法和可视化技术的综合实践。通过理解并掌握这些知识点，开发者可以构建出高效、实用的视频监控系统，应用于安全监控、自动驾驶、机器人导航等多个领域。

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