基于MM32SPIN080C 无感方波BLDC驱动篇应用笔记。 该文档介绍基于 MM32SPIN080C 的 BLDC 无感方波控制方案， 适用于各类无感方波产品， 比如筋膜枪、 电动剃须刀、 电推剪、 电动工具、 园林工具、 电调无人机、 方波水泵等。 随着科技的不断进步，无刷直流电机（BLDC）由于其高效、低噪音、寿命长等特点，在各类应用中得到广泛应用。MM32SPIN080C作为一款高性能的微控制器，特别适用于无感方波控制的BLDC电机驱动方案。在此应用笔记中，将会详细展示如何基于MM32SPIN080C实现无感方波控制策略，包括硬件设计、软件配置以及参数调试等关键技术环节。 文档从芯片资源介绍开始，对MM32SPIN080C的主要功能模块进行了详尽的讲解，这为理解后续的硬件设计和软件配置奠定了基础。在硬件参考设计部分，文档提供了具体的电路图和元件选择建议，确保开发者能够准确地构建出适用于特定应用的硬件平台。 软件设计部分是实现无感方波控制的核心，文档依次介绍了重要配置、代码框架、软件流程图、状态机等关键概念。软件配置的讲解不仅包括了必要的初始化步骤，还涵盖了如何根据具体的应用场景调整软件行为。代码框架部分展示了整个软件设计的结构，帮助开发者更好地理解整个程序的运作流程。软件流程图和状态机的介绍则是为了让开发者能够清晰地认识到控制逻辑的每个环节，从而更精准地进行调试和优化。 外设配置部分着重于介绍如何根据硬件设计来配置微控制器中的外设，比如定时器、PWM输出等，以满足无感方波控制的需求。参数调试则是确保电机能够达到最佳性能的重要步骤。文档详细说明了系统参数、电机参数、硬件参数、电机运动相关参数以及电机启停参数的设定方法，为开发者提供了全面的调试指南。 电机实际运转验证环节则是对之前所有理论和配置的实践检验。通过实际的电机运转情况来反馈参数设置的效果，以便及时进行调整，确保电机的运转效果达到预期。文档还包含了修改记录，便于用户追踪文档的更新情况，确保应用笔记始终反映最新的开发信息。 本应用笔记详细介绍了基于MM32SPIN080C实现无感方波BLDC驱动的设计与实现过程，从芯片资源到软件配置，从硬件设计到参数调试，每一个环节都为电机控制提供了细致的指导和实用的建议。无论是筋膜枪、电动剃须刀等日常用品，还是无人机、水泵等专业设备，本应用笔记都为其无感方波控制提供了有力的技术支持。

介绍了一种新的信号处理方法- 基于广义解调的时频分析方法, 并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号, 然后采用最大重叠离散小波包变换( Maximal overlapdiscrete wavelet packet transform, 简称MODWPT) 对广义解调后的信号进行分解, 得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号, 再对各个单分量信号进行逆广义解调, 进一步求出瞬时频率和瞬时幅值, 从而

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB构建的双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制仿真模型。该模型涵盖了下垂控制、电压电流双环控制和锁相环三大关键技术模块。下垂控制通过调节逆变器输出电压的幅值和频率实现功率合理分配；电压电流双环控制确保逆变器输出高质量电能；锁相环用于跟踪电网电压的相位和频率，确保逆变器输出电压与电网电压同步。文中提供了详细的MATLAB代码示例，展示了各个模块的工作原理和实现方法，并强调了模型的扩展性和实用性。 适合人群：从事电力系统研究、分布式发电系统设计的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：①研究双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制的原理和实现方法；②优化逆变器输出质量，减少环流震荡；③提高系统的动态响应性能，确保可靠并网运行。 其他说明：该模型适用于MATLAB2018b及以上版本，建议安装Simscape Electrical工具箱。仿真过程中应注意步长设置和参数调整，以获得最佳效果。

内容概要：本文详细介绍了基于虚拟阻抗电压负反馈的并联下垂控制仿真模型的构建方法和技术细节。首先解释了并联下垂控制的基本概念及其在电力系统中的重要性，然后重点探讨了虚拟阻抗的作用以及如何通过电压负反馈机制提升系统的稳定性和动态响应速度。接着，文章逐步讲解了如何利用MATLAB 2021a搭建仿真模型的具体步骤，包括创建电源模型、构建并联系统、引入虚拟阻抗、添加控制算法以及运行仿真的全过程。最后给出了一个简单的MATLAB代码示例，展示如何实现虚拟阻抗电压负反馈与并联下垂控制相结合的技术方案。 适用人群：从事电力电子、自动化控制领域的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入理解并联下垂控制原理及其改进措施的研究人员，特别是那些希望通过仿真手段验证理论假设的人群。此外，对于想要掌握MATLAB仿真技能的专业人士来说也是一个很好的学习材料。 其他说明：文中提供的技术文档非常详尽，不仅包含完整的仿真流程介绍，还有详细的公式推导和Visio绘制的图表，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

实验7 Spark初级编程实践 一、实验目的 1. 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法 2. 掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）； 2. Spark版本：2.4.0； 3. Hadoop版本：3.1.3。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） 实验前期准备： Spark是Apache软件基金会下的一个大数据处理框架，以其高效、易用和灵活性著称。在"大数据技术原理及应用课实验7：Spark初级编程实践"中，我们主要关注Spark的两个核心知识点：数据读取和Spark应用程序的开发流程。 Spark提供了一种简单的方式去访问不同的数据源，包括本地文件系统和Hadoop Distributed File System (HDFS)。在Spark Shell中，可以通过`textFile()`函数读取文件，例如读取本地文件"/home/hadoop/test.txt"，只需一行命令`sc.textFile("/home/hadoop/test.txt")`。若要读取HDFS上的文件，需要指定HDFS的URL，如`sc.textFile("hdfs://namenode:port/user/hadoop/test.txt")`。在这里，`sc`是SparkContext的实例，是Spark与集群交互的入口。 Spark应用程序的编写通常使用Scala、Java、Python或R语言。在实验中，推荐使用Scala编写独立的应用程序，这需要对Spark的API有一定的了解。比如，统计文件行数可以使用`count()`方法，而创建Spark应用并打包成JAR文件则涉及到构建工具如sbt或Maven的使用。一旦应用编写完成，可以通过`spark-submit`命令提交到Spark集群执行。 接下来，实验中还涉及到了两个具体的编程任务： 1. 数据去重：这个任务要求合并两个文件A和B，并去除其中重复的内容。在Spark中，可以使用`reduceByKey`或`distinct`操作来实现。将两个文件的内容合并为一个DataFrame或RDD，然后通过`reduceByKey(_ + _)`对键值对进行合并，最后用`distinct()`去除重复项。 2. 求平均值：这个任务需要计算多个文件中所有学生的平均成绩。将所有包含成绩的文件加载到Spark，然后将数据转换为键值对形式，键是学生名字，值是成绩。接着，可以使用`groupByKey`和`mapValues`操作，`groupByKey`将相同名字的学生聚合在一起，`mapValues`用于计算这些学生的平均分，最后将结果写入新文件。 Spark在处理大数据时，其核心是弹性分布式数据集(RDD)，RDD提供了容错性和并行计算的能力。此外，Spark还提供了DataFrame和Dataset API，它们提供了更高级别的抽象，便于数据处理和SQL查询。 在实验总结中提到，Spark的应用程序优化涉及数据分区、缓存和序列化等策略。数据分区可以提高并行度，缓存可以减少数据读取的开销，而选择合适的序列化方式能优化内存使用和传输效率。 优化和改进方面，可以考虑使用更高效的Join策略，如Broadcast Join来处理大型数据集，或者使用DataFrames和Datasets API来利用其编译时检查和优化。另外，还可以研究Spark的动态资源调度，以适应数据量的变化和集群资源的波动。 Spark作为大数据处理的重要工具，其编程实践涵盖了数据读取、分布式计算、数据操作和应用程序优化等多个方面，对理解和掌握大数据处理流程具有重要的实际意义。通过这样的实验，可以提升对Spark的理解和应用能力。

导读：本文介绍了Linux环境下串口通信的设计方法和步骤，并介绍了ARM9微处理器s3c2440在Linux下和C8051Fxxx系列单片机进行串行通信的设计方法，给出了硬件连接和通信程序流程图。该方法可靠、实用，适用于大多数LinuxARM和单片机串口通信的场合。 　　0 引言 　　数据采集系统中由于单片机侧重于控制，数据处理能力较弱，对采集的数据进行运算处理比较繁琐，如果通过串口与上位机通信，利用上位机强大的数据处理能力和友好的控制界面对数据进行处理和显示则可以提高设计效率。串口通信以其简单的硬件连接，成熟的通信协议，成为上下位机之间通信的首选。移植了Linux 操作系统的s3c244

基于线控转向技术的CarSim与Simulink联合仿真模型研究：涵盖增益传动比模块与电机控制策略等元素的详细解析与应用指南,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型。 模型包括定横摆角速度增益变传动比模块、永磁同步电机FOC控制策略模型以及CarSim输入、输出Cpar文件等。 该模型仅供参考使用 ,线控转向; CarSim; Simulink联合仿真模型; 定横摆角速度增益; 传动比模块; 永磁同步电机FOC控制策略模型; CarSim输入输出; Cpar文件。,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型：增益传动与电机控制整合

内容概要：本文详细介绍了基于TSMC 18nm工艺的两级运算放大器设计流程，涵盖从设计目标确定、原理图设计与仿真、版图设计到最终性能优化的全过程。文中明确了设计目标，包括低频增益87dB、相位裕度80度、单位增益带宽积30MHz以及压摆率116V/us。通过Cadence电路设计工具进行原理图设计并进行仿真验证，确保电路性能符合预期。随后进行版图设计，确保版图通过DRC和LVS验证，并不断优化电路性能直至达到设计目标。最后总结了设计经验和对未来发展的展望。 适合人群：从事模拟集成电路设计的专业人士，尤其是熟悉Cadence工具和TSMC工艺的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解两级运算放大器设计流程及其优化方法的技术人员，旨在提升电路设计技能和解决实际工程问题。 其他说明：本文不仅提供了具体的设计步骤和技术细节，还分享了许多宝贵的实践经验，有助于读者在未来的设计工作中借鉴和应用。

摘 要  介绍一款开源的、符合SPARCV8规范的、采用RISC结构的32位处理器IP按——Leon2，它可以从互联网上免费下载使用。Leon2是以VHDL形式存在的软核、完全可综合、内部硬件资源可裁剪、主要面向嵌入式应用系统、可以用FPGA／CPLD和ASIC等技术实现。文中介绍Leon2的结构、技术特点、软硬件的开发过程和一些应用实例。关键词 Leon2 SPARC V8 AMBA VHDL 交叉编译器引 言    Leon2是GaislerResearch公司于2003年研制完成的一款32位、符合IEEE-1754(SPARCVS)结构的处理器IP核。它的前身是欧空局研制的Leon以及E

本文在定制的FPGA+DSP的硬件平台上，利用DSP芯片的QDMA功能，消除了连续数据读取间隔的无效时间，并实现了卫星信号处理与相关值数据传输的并行化，显著降低了数据传输对DSP处理时间的占用，使得在同样硬件平台上跟踪通道数由44个提高到96个，满足了项目设计的要求。 《GNSS接收机中数据传输优化方法设计与应用》 全球导航卫星系统（GNSS）接收机技术在近年来取得了显著进步，特别是在北斗、伽利略和Glonass系统的发展推动下，多模多频接收机成为了主流。这不仅增加了接收机的通道数量，也对数据传输效率提出了更高的要求。本文在定制的FPGA+DSP硬件平台上，通过利用DSP芯片的快速直接存储器访问（QDMA）功能，成功地解决了这一问题。 传统的GNSS接收机在处理大量数据时，由于数据传输间隔的无效时间，会占用大量的DSP处理时间。QDMA技术的应用巧妙地消除了这一间隔，实现了卫星信号处理和数据传输的并行化。这种优化使得在相同的硬件环境下，接收机的跟踪通道数从44个大幅提升到96个，大大提升了接收机的工作效率，满足了多模多频接收机的设计需求。 接收机的硬件架构包括全频段天线、射频通道、A/D转换器、FPGA和DSP。其中，FPGA负责导航信号的捕获和相关运算，而DSP则执行环路更新和定位解算任务。每个通道内部包含了五路复相关器，以适应不同信号类型的需求。针对无导频支路的信号，部分组件如数据解调器和IQ切换单元可以被省略，以减少不必要的资源消耗。 在数据传输分析中，发现传统异步模式的数据传输存在效率瓶颈，主要体现在数据访问的无效时间上。通过改进通信模式，利用EIMF总线的同步模式，显著提高了数据传输速率，从而减少了DSP处理时间的占用。通过计算，可以得出优化后的数据传输速率足以支持更多的跟踪通道，提升了接收机的整体性能。 该文提出的优化方法有效地提升了GNSS接收机的数据传输效率，适应了多模多频接收机的高性能需求。这一技术创新对于未来GNSS接收机的设计和开发提供了重要的参考，有助于推动整个导航卫星系统领域的技术进步。