无线充电系统中LCC-S谐振闭环控制的Simulink仿真研究与实践,LCC-S无线充电恒流恒压闭环控制仿真 Simulink仿真模型，LCC-S谐振补偿拓扑，副边buck电路闭环控制 1. 输入直流电压400V，负载为切电阻，分别为20-30-40Ω，最大功率2kW。 2. 闭环PI控制：设定值与反馈值的差通过PI环节，与三角载波比较，大于时控制MOSFET导通，小于时关断，开关频率100kHz。 3. 设置恒压值200V，恒流值5A。 ,LCC-S无线充电; 恒流恒压闭环控制; Simulink仿真模型; 谐振补偿拓扑; 副边buck电路; 开关频率; 功率。,基于LCC-S无线充电的闭环控制恒流恒压Simulink仿真模型研究

射频识别( RFID)技术在当今无线通信领域应用十分广泛。相对于LF( 120~ 135 kH z)波段和HF( 13. 56MH z) 波段， UHF波段的RFID技术能够在m 级距离上提供数百kb it/s的数据通信， 因而备受关注。目前成功商业应用的UHF 射频识别系统阅读器往往采用分立元件构造， 共同的缺点是体积大、功耗大。随着CMOS工艺技术的发展进步， 如果能够提供基于CMOS工艺的单片阅读器将极大的降低成本， 应用前景也将更为广阔; 而且单片集成的阅读器方案也符合当前多应用便携式终端的发展趋势， 为未来多应用整合提供可能。 　　本文设计的信道选择滤波器用于UHF RFID阅读器

UTF-8+中国近代史（徐中约港版未删节）[www.rejoiceblog.com].mobi

内容概要：本文详细介绍了K-means算法在图像处理中的应用，特别是图像分割和图像压缩两个方面。文章首先概述了K-means算法的基本原理，包括聚类中心的选择、迭代更新过程及误差平方和的计算。在图像分割方面，K-means算法通过对像素的颜色或纹理特征进行聚类，将图像划分为若干有意义的子区域，从而实现目标区域的有效提取。文中指出，聚类簇数量的选择对分割结果有重要影响，过多或过少都会导致分割效果不佳。在图像压缩方面，K-means通过减少图像中的颜色数量，实现有损压缩，以降低图像数据量同时保持视觉质量。此外，文章还探讨了K-means算法的局限性，如对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优等问题，并提出了改进方向，包括自适应聚类数确定、多特征融合及结合深度学习等。最后，文章展望了K-means算法在图像处理领域的未来发展，特别是在医学图像处理和遥感图像处理等领域的应用潜力。 适合人群：具备一定数学基础和编程经验的图像处理研究人员和技术开发者，尤其是对聚类算法和图像处理感兴趣的读者。 使用场景及目标：①理解K-means算法在图像分割和压缩中的具体应用；②掌握K-means算法的局限性及其改进方法；③探索K-means算法在更多图像处理领域的潜在应用，如医学图像和遥感图像处理。 其他说明：本文不仅介绍了K-means算法的基本原理和应用，还结合了大量文献资料，提供了详细的理论分析和实验验证，适合希望深入了解K-means算法在图像处理中应用的读者。文章还提出了未来的研究方向，为后续研究提供了有价值的参考。

正常使用WindowsMediaPlayer控件的URL属性可以很方便播放音视频，但是这种方式的URL必须是一个本地文件，但是有些特殊应用中，对音视频文件加密保护，且要求只能播放，但不能拷贝，即使拷贝了也是无法播放的文件（因为文件被加密处理了），同时要求播放过程中不能在本地生成临时文件。 这个问题对没有经验的开发者而言会很容易被难倒，因为要完全开发一个播放器去集成到应用中显得很不现实，而WindowsMediaPlayer又不提供从内存流播放的方法，在网上搜索资料又很少涉及这方面的，其实有一个很简单的方法去解决这个问题，那就是利用URL这个属性最原始的定义，URL是一个地址路径，不仅支持本地路径，也支持HTTP路径，因此可以实现一个简易的HTTP服务器来供WindowsMediaPlayer加载即可。 WindowsMediaPlayer这个ActiveX控件,需要工菜单中依次点击component--Import ActiveX Control,然后选择Windows Media Player，再点击Instll进行安装，之后Delphi的组件面板上ActiveX页多了一个TWindowsMediaPlayer控件。

Armadillo是一个强大的开源C++库，专门用于线性代数和矩阵运算。它提供了丰富的功能，使得在处理数组和矩阵时，能够高效且简洁地编写代码。在QT这一跨平台的应用程序开发框架中集成Armadillo，可以极大地增强QT应用的数值计算能力。 配置Armadillo库在QT项目中是必要的步骤。你需要下载Armadillo的源代码或预编译库，并将其添加到QT的include路径中。如果选择源代码，需要先进行编译，生成对应的库文件（如.lib或.a）。在QT Creator中，打开项目的.pro文件，然后添加以下行来链接Armadillo库： ```cpp LIBS += -larmadillo INCLUDEPATH += /path/to/armadillo/include ``` 确保将`/path/to/armadillo/include`替换为实际的Armadillo头文件路径。 接下来，为了在QT项目中使用Armadillo，需要包含必要的头文件。例如： ```cpp #include ``` Armadillo库提供了一系列矩阵类，如`mat`（用于二维矩阵）、`vec`（用于一维向量）和`cube`（用于三维数组）。这些类支持基本的矩阵运算，如加法、减法、乘法和除法，以及更复杂的操作，如求逆、行列式、特征值等。例如，创建一个2x2矩阵并进行加法运算： ```cpp arma::mat A = arma::eye(2, 2); // 创建单位矩阵 arma::mat B = arma::ones(2, 2); // 创建全1矩阵 arma::mat C = A + B; // 矩阵加法 ``` Armadillo还支持与标准C++容器（如`std::vector`）之间的转换，方便与其他库结合使用。例如，将`std::vector`转换为`arma::vec`： ```cpp std::vector vec_std; // ... 填充vec_std ... arma::vec vec_arm = arma::conv_to::from(vec_std); ``` 对于在QT界面中显示Armadillo矩阵，你可以利用QT的`QTableView`或`QGraphicsView`组件，通过自定义数据模型将矩阵数据绑定到视图上。另外，`QTextEdit`也可以用于简单地打印矩阵信息。 在"犰狳在QT直接使用.zip"压缩包中，可能包含了示例代码或教程，详细展示了如何在QT环境中直接使用Armadillo进行矩阵运算。下载并解压后，可以通过阅读文档和运行示例代码来进一步学习。 Armadillo库的引入使QT应用程序能够进行高效的数值计算，特别适合于科学计算、数据分析等领域。通过合理配置和使用，开发者可以在QT环境中享受到便捷的线性代数操作，从而提高代码的效率和可读性。"Armadillo使用说明.docx"文档将提供更深入的指导，帮助你更好地理解和运用这个库。

随着工业自动化的发展,笼型异步电动机被广泛采用,转子断条与偏心是常见的故障。传统频谱分析技术已不能满足故障诊断的需求,近年来在传统傅里叶算法基础上发展起来的频谱细化分析技术得到了迅速发展。常用频谱细化方法有FFT-FS法、Yip-Zoom法、CZT变换分段法和基于复调制的ZoomFFT法。后两种方法更优越,使用范围也广。通过Matlab用CZT和ZoomFFT两种方法进行断条故障仿真实验,对比频谱细化图得出ZoomFFT较CZT更具优势的结论。

我们研究了Bc介子的半轻质和非轻质衰变至D波反光子现象，即ηc2（11D2），ψ2（13D2）和ψ3（13D3）。 在我们的计算中，采用瞬时Bethe–Salpeter方法获得强子矩阵元素。 该方法包括相对论校正，这对高轨道激发态尤其重要。 对于以电子为最终轻子的半轻衰变通道，我们得到的分支比B [Bc→ηc2eνé] = 5.9 + 1.0-0.8×10-4，B [Bc→ψ2eνé] = 1.5 + 0.3-0.2 ×10-4，且B [Bc→ψ3eν′e] = 3.5 + 0.8-0.6×10-4。 还介绍了这些过程中的过渡形式因子，前后不对称性和轻子谱。 对于非轻子衰变通道，以ρ为较轻介子的通道具有最大的分支比，B [Bc→ηc2ρ] = 8.1 + 1.0-1.0×10-4，B [Bc→ψ2ρ] = 9.6 + 1.0-1.0×10 -5，且B [Bc→ψ3ρ] = 4.1 + 0.8-0.7×10-4。

在智能制造行业中，MES（制造执行系统）的集成应用越来越广泛，它能够实现生产过程的实时监控和管理，优化资源的配置。随着技术的发展，数字化转型已成为制造业升级的关键方向，其中，CAD（计算机辅助设计）文件的处理尤为关键。C#作为一种流行的编程语言，它的应用范围广泛，尤其在企业级应用开发中占据重要地位。SOLIDWORKS是一款广泛使用的3D CAD设计软件，它能够帮助工程师创建精确的3D模型和2D工程图。而eDrawings是由SOLIDWORKS公司开发的一种轻量级的3D文件查看工具，支持多种格式的文件，包括SOLIDWORKS的原生文件格式（.sldprt, .sldasm）。 C#结合eDrawings API实现的批量导出功能，是将SOLIDWORKS文件自动化转换为PDF格式的重要手段。这一功能的主要应用场景在于，设计工程师在设计完成后，能够将3D模型或图纸快速转换为PDF格式，供非技术背景的用户查看，或者用于打印、存档和发送给合作伙伴。更进一步的是，将这些PDF文件集成到MES系统中，可以实现在线查看，便于生产管理人员根据设计要求，及时调整生产计划和资源分配。 实现这一功能的程序设计通常包括以下几个关键步骤： 需要在项目中引入eDrawings API的相关库文件，这是实现与eDrawings交互的前提。通过API，程序能够实现与SOLIDWORKS文件的交互，执行导出操作。 需要编写批量处理的逻辑，这通常涉及到文件系统的操作，如遍历指定文件夹内的所有SOLIDWORKS文件，获取文件列表。 然后，程序将通过循环逐一对这些文件调用eDrawings API提供的导出功能，将每个文件转换为PDF格式。这一过程需要处理各种异常情况，比如源文件的损坏、API调用失败等，确保导出过程的稳定性和可靠性。 将转换得到的PDF文件导入到MES系统中，实现在线查看。这一过程可能涉及到与MES系统后端的数据交互，需要根据MES系统的API或数据库操作来实现。 在整个过程中，C#语言因其丰富的类库、高效的执行性能以及良好的跨平台兼容性，成为了实现此类功能的理想选择。此外，随着技术的不断更新，C#在智能制造领域的应用还将不断扩展，尤其是在物联网（IoT）、数据分析等前沿技术领域，C#的潜力巨大。 C#通过eDrawings API实现SOLIDWORKS文件的批量导出为PDF，并集成到MES系统中，不仅提高了工作效率，还加强了生产过程的透明度，为智能制造的数字化转型提供了有力的技术支持。这一技术的实现，标志着智能制造与信息技术的深度融合，是未来制造业发展的必然趋势。

在Vue项目或原生项目中展示海康威视摄像头画面涉及到多个技术层面，包括前端框架的应用、设备连接、视频流处理以及可能的后端交互。本文将深入探讨这些关键知识点，帮助开发者实现这一功能。 Vue.js是前端开发常用的轻量级框架，它提供了组件化、响应式的数据绑定和强大的指令系统，使得构建用户界面更加简洁高效。要在Vue项目中展示摄像头画面，我们需要创建一个组件来承载视频元素，并通过JavaScript API来操作摄像头。 1. **HTML5 Media API**：Vue项目中展示摄像头画面的核心是HTML5的`