Leek bbs论坛 系统大致模块划分 前台部分 1.用户注册登录模块 用户登录后,可以进行发帖回帖功能,在线签到功能,完善个人信息,添加好友,收藏贴子,评论帖子,点赞功能,记录功能(比如记录今天发生的事情)等等… 2.排行榜模块 1.帖子讨论热度排行,分两种排行方式: (1)根据用户今日发出的帖子被回复数量进行排名; (2)根据用户本月发出的某一个帖子被回复数量进行排名 2.用户发帖数量排名，分两种排行方式： (1) 根据用户今日发出的帖子数量进行排名; (2)根据用户本月发出的帖子数量进行排名 3.板块发帖数量排行，分两种排行方式： (1) 根据该板块今日新增帖子数量进行排名; (2)根据该板块本月新增帖子数量进行排名 3.板块模块，分为三大专区(共15个模块) 对每个模块的帖子都进行发帖数量统计 1.校园专区(分为三大块): (1)学院专区,(2)社团专区,(3)校园趣事; 2.交流与讨论(分为九大块): (1)游戏交流,(2)学习资源共享,(3)编程开发,(4)告白墙,(5)兼职,(6)综合交流,(7)求助问答,(8)即时通讯(希望实现在线聊天功能),(9)休

实现101规约的客户端和服务器端程序，个人感觉并不太好，仅实现部分功能，可以参考

本仿真对DAB变换器的状态切换过程的暂态直流偏置抑制策略进行了仿真，成功实现状态切换过程的暂态直流偏置进行抑制。

在嵌入式系统开发中，红外遥控驱动层代码的实现是一个关键部分，特别是在GD32F303这样的单片机应用中。GD32F303是基于ARM Cortex-M3内核的高性能微控制器，广泛应用于各种工业和消费电子设备。本章节将深入探讨如何在GD32F303上实现红外遥控驱动层，以实现对家电或其他红外设备的有效控制。 理解红外遥控的工作原理至关重要。红外遥控系统通常由一个发射器（遥控器）和一个接收器（如电视、空调等设备）组成。发射器编码并发送特定的红外信号，接收器则解码这些信号以执行相应的操作。在GD32F303中，我们主要关注接收器部分的实现。 在硬件层面，红外接收模块通常包含一个红外光敏二极管，它能检测到遥控器发出的红外脉冲信号。这些信号需要通过一个适当的滤波和放大电路，然后送入GD32F303的输入引脚。在代码实现时，我们需要配置单片机的GPIO端口来接收这些信号，并设置中断处理程序来捕获脉冲序列。 在软件层面，红外遥控驱动层通常包括以下几个关键部分： 1. GPIO初始化：配置GPIO引脚为中断模式，设置合适的上下拉电阻和中断触发条件，确保能准确捕获红外信号的上升沿和下降沿。 2. 中断服务程序：当接收到红外信号的脉冲时，中断服务程序会被调用。在这个函数中，我们需要记录脉冲的宽度，因为不同的脉冲宽度对应着不同的数据位。常见的编码格式有NEC、RC5等，它们规定了数据位的高电平和低电平持续时间。 3. 解码算法：根据记录的脉冲宽度，使用对应的解码算法（如NEC或RC5解码）来解析出实际的指令码。这个过程可能涉及位同步、数据校验和等步骤。 4. 事件处理：解码后的指令码会被传递给上层应用，例如用户界面或特定的功能模块，执行相应的操作。 5. 错误处理：在接收过程中可能会遇到信号干扰或错误解码，因此需要有合理的错误检测和处理机制。 在"7.5 红外遥控驱动层代码实现"中，你将找到具体的源码示例，展示如何在GD32F303上实现这些功能。通过分析和理解这些代码，你可以学习到如何与红外接收模块交互，以及如何设计和实现一个完整的红外遥控驱动层。这将有助于你开发自己的嵌入式系统，尤其是在需要红外控制功能的应用中。 红外遥控驱动层的实现是GD32F303单片机应用中的一个重要组成部分。通过掌握相关知识和实践，开发者可以构建出高效、可靠的红外遥控解决方案，使得产品更加智能化和便捷。对于深入理解ARM架构下的嵌入式编程，以及增强硬件驱动开发能力，都是非常有益的。

在软件开发领域，使用QT框架进行数据库操作是常见的需求，尤其是在涉及到本地数据库操作时。本文将详细探讨如何使用QT框架提供的SQL操作函数来实现数据库中的增、删、查、改操作，并通过自实现的例程来展示这些操作的具体实践。同时，文章还将介绍如何将数据库操作与用户界面(UI)相结合，以及在操作过程中可能出现的故障插入和数据重传处理。 QT数据库操作的四大基础函数是增(Create)、删(Delete)、查(Select)、改(Update)，通常简称为CRUD操作。在QT中，这些操作可以通过QSqlDatabase、QSqlQuery等类来实现。需要建立与数据库的连接，这可以通过QSqlDatabase类的open()函数完成。连接成功后，可以使用QSqlQuery类来执行SQL语句，进行相应的数据库操作。 增(Create)操作通常涉及到插入新的数据记录到数据库中。在QT中，这可以通过QSqlQuery对象的exec()函数执行INSERT语句来实现。例如，创建一条记录到用户表中，需要首先编写SQL语句INSERT INTO users(name, age) VALUES('张三', 30)，然后通过exec()函数执行这条语句。 删(Delete)操作用于从数据库中删除指定的记录。这通常通过编写DELETE语句来完成，随后用QSqlQuery的exec()函数执行。例如，删除所有年龄大于30的用户，相应的SQL语句为DELETE FROM users WHERE age > 30。 查(Select)操作是数据库中最常用的操作之一，用于从数据库中检索信息。在QT中，可以通过QSqlQuery执行SELECT语句，并通过遍历QSqlQuery对象来获取查询结果。例如，获取所有用户信息的SQL语句为SELECT * FROM users，然后遍历查询结果集获取每个用户的详细信息。 改(Update)操作用于修改数据库中已存在的记录。在QT中，这通过编写UPDATE语句并使用QSqlQuery的exec()函数来实现。例如，更新指定用户的信息，SQL语句为UPDATE users SET age = 35 WHERE name = '李四'。 除了基础的CRUD操作外，文章提到的例程还涉及到了一些进阶的功能，比如本地数据库操作、故障插入、数据重传以及连接到UI显示。本地数据库操作指的是不需要通过网络与远程数据库服务器通信，直接在本地计算机上进行数据库操作。故障插入则可能涉及到在操作过程中模拟异常情况，比如故意输入错误的SQL语句或者断开数据库连接，以此测试程序的健壮性和异常处理能力。数据重传是指当数据在网络传输过程中丢失或者失败时，能够重新发送数据的操作。 连接到UI显示是指将数据库操作的结果实时反映在用户界面上。这通常需要设计相应的信号和槽机制，当数据库操作完成后，通过信号通知UI部分进行更新。个人实现的例程可能涉及自定义的逻辑和处理流程，以适应特定的应用场景和需求。 整个操作流程中，开发者需要确保所有操作的安全性，防止SQL注入等安全风险。同时，为了提高操作效率，应该合理使用事务处理，确保数据的一致性和完整性。 将上述知识点综合起来，开发者可以通过QT框架提供的数据库操作接口，灵活实现本地数据库的各种操作。通过自定义例程，不仅可以处理常规的CRUD操作，还可以处理一些特定的业务逻辑，如故障模拟和数据恢复，以及将结果展示在用户界面上。这些操作的熟练掌握对于开发高质量的桌面应用程序和嵌入式系统至关重要。

无感FOC驱动滑膜观测器算法应用及全开源代码详解——采用SVPWM与滑模控制方案，基于STM32F103实现,无感FOC驱动滑膜观测器算法原理及应用，采用全开源c代码及SVPWM弦波方案，基于STM32F103处理器,无感FOC 滑膜观测器 滑模 弦波方案 svpwm 算法采用滑膜观测器,全开源c代码，全开源，启动顺滑，提供原理图、全套源码。 使用stm32f103。 ,无感FOC; 滑膜观测器; 滑模; 弦波方案; svpwm; 代码全开源; STM32F103; 启动顺滑。,基于滑膜观测器的无感FOC算法：STM32F103全开源C代码实现

概述： 　　本工作流以一套金融软件业务处理流程为例，实现功能包括：流程自定义、步骤自定义、步骤重复次数、步骤类型(顺序/并行)、定义排序功能，完全使用数据库实现，本文将详细分析业务流程、系统设计及实现细节。 　　术语： 　　工作流(Workflow)[1]，是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括、描述。工作流建模，即将工作流程中的工作如何前后组织在一起的逻辑和规则在计算机中以恰当的模型进行表示并对其实施计算。工作流要解决的主要问题是：为实现某个业务目标，在多个参与者之间，利用计算机，按某种预定规则自动传递文档、信息或者任务。工作流管理系统(WorkflowManagementSys

OFDM水声通信系统定时同步的FPGA实现涉及到了正交频分复用（OFDM）技术，线性调频（LFM）信号以及现场可编程门阵列（FPGA）的应用。 OFDM是一种多载波调制技术，可以将宽带信道分解成多个窄带子信道。OFDM技术之所以能够广泛应用，是因为它在抗多径干扰、频谱利用率高以及能够支持高速数据传输方面具有优势。OFDM通过在频域上将数据分割成子载波进行传输，每个子载波上的调制信号占据一定的频带宽度，并且这些子载波彼此正交，从而保证在频域上的充分利用，而不会相互干扰。由于OFDM的这些特点，它成为水声通信领域的重要技术。 水声通信系统是利用声波在水下的传播进行信息传输的技术。与电磁波在空气中的传播不同，声波在水下传输具有衰减慢、传播距离远的特点，但同时受到水下多径效应和多普勒频移等复杂因素的影响。为了提高水声通信的可靠性，OFDM技术因其良好的抗干扰性能而被选为调制方式。 定时同步是OFDM系统中非常关键的技术之一。由于OFDM符号在时间上相互重叠，需要精确的定时同步来确保解调时各个OFDM符号能够正确分离，否则会发生符号间的干扰，严重影响通信质量。为了实现OFDM系统的定时同步，常用的方法包括使用循环前缀（CP）来抵御多径效应，以及在系统中引入同步信号来辅助同步过程。 LFM信号因其良好的时频聚集特性，被认为适合用作OFDM水声通信系统的定时同步信号。LFM信号也称为线性调频连续波（LFM-CW）信号，其频率随时间线性变化。LFM信号具有尖锐的自相关特性，能在时域中获得压缩的窄脉冲，这使得其在接收端容易被检测到并用来进行定时同步。 为了产生LFM信号，文中提到了直接数字合成（DDS）技术，这是一种基于数字技术生成模拟信号的方法。DDS技术通常包括直接数字波形合成（DDWS）和直接数字频率合成（DDFS）。DDWS采用预先存储的理想采样的数字波形，通过查表得到所需模拟信号，具有良好的脉冲压缩特性。这种方法适用于带宽要求不高的水声通信系统。 在接收端，LFM信号的检测是通过滑动相关检测法实现的，该方法不需要复杂的FFT和IFFT变换处理，节省了FPGA的资源，降低了解算复杂度。滑动相关检测利用LFM信号尖锐的自相关特性，通过滑动接收信号与本地参考信号进行相关运算，当相关值最大时，可以确定相关峰的位置，从而实现信号的定时同步。 FPGA技术在OFDM水声通信系统中的应用，体现在它能够提供高性能并行处理能力，适合完成IFFT、FFT等复杂算法的实时处理。由于水下通信环境的复杂性，FPGA能提供的并行计算能力对于信号的快速处理、实时同步至关重要。 总结来说，OFDM水声通信系统定时同步的FPGA实现在技术上涉及到了OFDM技术的原理和优势、LFM信号的特性以及其在同步中的应用，以及FPGA技术在信号处理中的优势。该系统的实现需要解决的关键技术包括OFDM系统对同步误差的敏感性、LFM信号的产生与检测技术、以及FPGA如何高效实现定时同步算法。通过对这些关键技术的掌握和优化，可以有效提高水声通信系统的性能，保障水下通信的稳定性和可靠性。

在数字信号处理（DSP）领域，C语言是一种广泛使用的编程语言，因为它既具有高级语言的特性，又能提供与底层硬件操作的接口。本压缩包文件集成了四个核心的DSP库函数，分别是均方根（RMS）函数、均值（mean）函数、快速傅里叶变换（FFT）函数和有限脉冲响应（FIR）滤波器函数。这些函数是实现数字信号处理的基础，对于处理各种信号分析和信号增强等问题至关重要。 RMS函数是衡量信号强度的重要指标之一，它代表了信号的均方根值。在物理上，这相当于交流电路中的有效值。在数字信号处理中，RMS值可以用来计算信号的功率、信噪比等参数。RMS的计算涉及到对信号每个样本值平方后求和，再取平均，最后再开方。 Mean函数是计算信号样本的平均值，它是对信号进行最基本的统计分析。在DSP中，均值通常用于滤波操作，比如移动平均滤波器，它可以帮助消除信号中的噪声。 FFT函数是实现快速傅里叶变换的程序，它将信号从时域转换到频域。快速傅里叶变换是数字信号处理中的关键技术，它极大地降低了离散傅里叶变换的计算复杂度。FFT的广泛应用包括频谱分析、信号压缩、图像处理等领域。 FIR函数是实现有限脉冲响应滤波器的算法，FIR滤波器是一种重要的数字滤波器，它的输出仅由当前和之前的输入样本决定，不会引入反馈导致系统不稳定。FIR滤波器在设计上具有良好的稳定性和线性相位特性，适用于许多信号处理场景。 文件集中的my_fft.c文件实现了FFT算法，该算法将复杂的DFT（离散傅里叶变换）转换为更易处理的形式。my_fir.c文件则包含了FIR滤波器的实现代码，Dsp_Function_of_BF.c可能包含了其他DSP基础功能的实现，而fftw_test.c可能是对FFTW（Fastest Fourier Transform in the West）库进行测试的代码，FFTW库是一个广泛使用的、高度优化的快速傅里叶变换算法库。 DSP库函数的实现对于工程应用来说至关重要，因为它们不仅封装了复杂计算过程，还提供了一个稳定的接口供开发者使用。在实际应用中，这些库函数可以针对不同的处理器和平台进行优化，以获得最佳性能。无论是音频信号处理、通信系统设计，还是图像处理等领域，这些基本函数都是不可或缺的基础。 此外，本压缩包文件集还提供了对这些基本函数进行测试和验证的实例代码，这对于学习和应用这些函数来说是非常有帮助的。开发者可以通过这些实例了解如何在实际问题中应用这些函数，以及如何根据实际需求调整和优化这些函数的实现。 本压缩包文件集提供了一套基础且全面的DSP函数库，涵盖了信号处理中最为核心的算法实现。无论是初学者进行学习，还是资深工程师在项目中实际应用，这套函数库都能提供极大的帮助。通过这些基础函数，开发者可以快速构建起复杂的信号处理流程，并在不同的应用场景中实现高效的信号处理功能。

内容概要：本文详细介绍了非支配排序多目标灰狼优化算法（NSGWO）的Matlab实现，涵盖了算法的核心思想、关键技术实现以及丰富的测试函数和工程应用场景。首先，文章解释了NSGWO如何将灰狼的社会等级制度与多目标优化的非支配排序相结合，通过α、β、δ三个等级的狼来引导种群进化。接着，重点讨论了目标函数的向量化操作、种群更新策略、收敛因子的设计等关键技术点。此外，还提供了46个标准测试函数及其评价指标，如超体积（HV）等。最后，通过天线设计、电机设计等多个工程案例展示NSGWO的实际应用价值。 适合人群：具备一定数学建模和优化理论基础的研究人员、工程师，尤其是从事多目标优化研究和技术开发的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要同时优化多个相互冲突的目标的场景，如天线设计、机械设计等领域。主要目标是帮助用户理解和掌握NSGWO算法的实现原理，并能够将其应用于实际工程项目中。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实用的小技巧，如矩阵运算优化、并行计算加速等。对于希望进一步改进算法的读者，文章还探讨了NSGWO与其他模型（如LSTM）结合的可能性。