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内容概要：本文详细探讨了光伏系统中最大功率点追踪(MPPT)技术的应用，特别是在Buck和Boost变换器中的实现。文中介绍了两种主要的MPPT算法——扰动观察法和电导增量法，并通过Simulink和PLECS进行建模仿真。对于Buck变换器，重点讨论了占空比调节和PWM模块的设计；而对于Boost变换器，则强调了电感参数的选择及其对MPPT性能的影响。此外，还涉及了闭环控制系统的搭建，包括采样周期与PWM频率的协调以及噪声过滤等问题。 适合人群：从事光伏系统研究的技术人员、电力电子工程师、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏系统MPPT控制机制的研究者和技术开发者，旨在帮助他们掌握Buck/Boost变换器的具体应用方法，提高光伏系统的发电效率。 其他说明：文中提供了大量MATLAB/Simulink代码实例，便于读者理解和实践。同时，针对实际调试过程中遇到的问题给出了具体的解决方案，如防止过压保护、优化采样方式等。

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《山东科技大学编译原理期末考试题和模拟题》是一份针对该大学计算机科学与技术专业学生的重要学习资源，涵盖了编译原理这一核心课程的关键知识点。编译原理是计算机科学领域中的基础理论，主要研究如何将高级编程语言转换为机器可执行的低级代码。这个过程涉及词法分析、语法分析、语义分析以及代码生成等多个阶段，对于理解和优化程序执行效率至关重要。 让我们详细探讨一下编译原理的基础概念。词法分析，也称为扫描，是编译器的第一步，它将源代码分解成一个个小的、有意义的单元——词法单元或标记。这些标记通常包括关键字、标识符、常量和运算符。例如，在C语言中，“int”是一个关键字，“main”是一个标识符，“=”是一个运算符。 接着是语法分析，这一阶段的任务是验证词法单元流是否符合语言的文法。这通常通过上下文无关文法（CFG）来实现，如巴科斯范式（BNF）。如果输入的词法单元序列可以被解析成文法的句型，那么我们可以说源程序在语法上是正确的。 接下来是语义分析，此阶段检查程序的意义，确保其符合语言的语义规则。这可能涉及到类型检查、作用域解析和常量折叠等操作。例如，编译器会检查变量是否已声明，类型是否匹配，表达式是否合法。 代码生成阶段将抽象语法树转换为目标代码，通常是汇编语言或机器码。这一阶段的目标是生成高效、可读性好的代码，有时还需要考虑优化，如死代码删除、循环展开等。 2015-2016编译原理.pdf可能包含了2015至2016学年度的考试试题，学生们可以通过这些题目了解以往的考试风格，重点复习相关知识点。修订版_11927125.pdf可能是教材或讲义的更新版本，可能包含更详尽的解释、例题和习题，帮助学生深入理解编译原理的各个方面。 山东科技大学的编译原理课程显然强调了实践应用，通过期末考试题和模拟题，学生不仅能够巩固理论知识，还能提升解决实际问题的能力。在准备这些考试时，除了理解基本概念，还应熟悉编译器构造工具，如LEX和YACC，以及现代编译器设计的高级话题，如中间代码生成、动态规划优化等。 掌握编译原理对于任何希望在软件开发、系统编程或计算机科学领域深入发展的学生来说都是必不可少的。这份资料包提供了宝贵的实践机会，可以帮助学生更好地应对期末考试，同时也能提升他们的编程技能和对计算机底层运作的理解。

随着机器人技术的不断进步，双臂机器人因其能够更精准地执行复杂的任务而受到广泛关注。本文件集包含了详细的指南和资源，用于在ROS（Robot Operating System）环境下搭建双臂机器人，实现真实机械臂的控制以及在仿真环境中的应用。 文件中的简介.txt提供了整个教程的概览，它不仅概述了双臂机器人的基本概念，还指出了在ROS环境下搭建双臂机器人的基本要求和步骤。这对于初学者来说是非常重要的，因为它可以帮助他们理解整个学习路径和需要掌握的核心技能。 接下来，双臂机器人_ROS搭建_真实机械臂控制_仿真应用这份文档深入介绍了如何使用ROS来搭建双臂机器人的控制系统。文档详细阐述了ROS的安装与配置，这是因为ROS为机器人的软件开发提供了一个灵活且功能强大的框架，它包含了一系列用于机器人软件开发的工具和库。在文档中，用户可以学习到如何创建ROS工作空间，如何定义和编译ROS包，以及如何使用ROS的各种功能来控制机器人的运动和行为。 此外，文档还包含了关于如何在仿真环境中搭建双臂机器人的部分。仿真环境是测试和开发机器人控制系统的重要工具，因为它允许开发者在不实际操作真实机械臂的情况下，进行编程和调试。这不仅可以节省成本，还可以提高开发效率，降低潜在的安全风险。 在介绍了理论知识和仿真操作之后，文档还指导用户如何将仿真中开发的控制算法应用到真实的双臂机械臂上。这部分内容对于用户来说至关重要，因为它直接关系到机器人从理论到实际应用的转化。文档中会涉及机械臂的硬件选择、组装、校准以及如何通过ROS控制这些硬件。 dual_arm_robots-main文件夹中包含了相关的ROS包、脚本、仿真模型和其他必要的文件。这些资源是用户实践操作的基础，它们允许用户从实际代码入手，直观地理解如何在ROS环境下搭建和控制双臂机器人。对于希望深入学习和研究双臂机器人控制系统的开发者来说，这是一个宝贵的资源。 整体来看，这个压缩包文件集是一个全面的指南，它不仅包含了双臂机器人搭建的理论知识，还包括了实践操作指导，以及必要的仿真和实际应用的资源。对于从事机器人研究和开发的工程师和技术人员来说，这是一份宝贵的资料。

This is the readme for applying deep learning for joint channel estimation and detection in OFDM system. 只是其中一部分，另一部分，分开上传，因为太大le The codes have been tested on Ubuntu 16.04 + tensorflow 1.1 + Python 2.7 Dependences: 1. Tensorflow 2. Winner Channel Model Get Start: cd ./DNN_Detection python Example.py

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基于鸿蒙+TS实现算法：完全覆盖 编译软件为DevEco Studio 项目共分为四个界面： 加载界面：存在动态效果，设置定时器，自动跳转第二个界面。 题目描述：在页面上显示题目的详细内容，使得用户能够了解题目。 输入处理：包含样例提示，输入处理，算法实现，纠错设置（弹出弹窗）。将结果传输到结果页面，并自动跳转到下一个界面。 结果显示：接收数据，并一一展示，可以返回上一个界面。 代码注释齐全，逻辑清晰，能够应对课程设计，对小白学习鸿蒙+Ts也有许多帮助。 推荐下载。

内容概要：文章详细记录了通过 Matlab 实现数字信号处理实验的过程，重点探讨了地表高程图的数据处理方法，包括图像三维可视化、梯度计算及着陆安全区评估。 适合人群：适用于对数字信号处理感兴趣的学生和研究人员，尤其是网络工程专业的本科生。 使用场景及目标：①学习使用 Matlab 进行图像处理的基本技巧，如卷积和滤波器设计；②掌握地表高程图的三维可视化技术；③理解如何评估和标记安全着陆区域。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和实验步骤，有助于读者理解和复现实验内容。 在数字信号处理领域，地表高程数据分析是一种常见的应用形式，通过利用Matlab这一强大的数学计算及可视化工具，可以有效地对地表高程数据进行处理和分析。本文以广东工业大学计算机学院网络工程专业的学生实验报告为案例，详细记录了数字信号处理实验的过程，主要内容包括地表高程图的三维可视化处理、梯度计算以及着陆安全区评估。 三维可视化技术是数字信号处理中的一个重要应用。通过对地表高程图进行三维渲染，可以更直观地展示出地形的起伏情况。实验报告中，将二维像素点转化为三维空间中的坐标点，实现了地表高程数据的三维显示。这一过程涉及了图像处理的基本技巧，如图像的读取、像素亮度值的转换、以及三维坐标的生成和渲染。在Matlab环境下，使用了如surf、imagesc等函数对地表高程数据进行可视化，以便于研究人员对地形有一个直观的认识。 梯度计算是数字信号处理的重要技术之一，尤其在图像处理中应用广泛。通过对高程数据计算x与y方向的一阶差分，可以得到地表的梯度信息，这有助于分析地形的陡峭程度和变化趋势。在实验中，通过Matlab的gradient函数计算了高程数据的梯度，并通过计算梯度的绝对值绘制出梯度图。利用surf函数生成的三维图直观地展现了梯度的大小和方向，进一步分析地形的起伏和倾斜情况，为后续处理提供了依据。 着陆安全区评估是地表高程数据分析的直接应用。在实验报告中，评估着陆安全程度的函数被设计出来，考虑了地表平坦程度和相连面积这两个重要因素。地表平坦程度通过计算梯度绝对值来评估，平坦地区由于梯度小而被判定为安全。相连面积则通过图像处理中的形态学操作来确定足够大的平坦区域。这一部分的工作在Matlab中通过编写自定义的evaluate_landing_zones函数完成，实现了对地表高程数据的安全评估和着陆区域的自动识别。 此外，实验报告中还详细提供了实验的代码实现和具体步骤，这对于读者复现实验内容具有极大的帮助。整体而言，该报告不仅涉及了数字信号处理的基础知识，还包含图像处理技术、地表高程数据分析的实际应用，对于对数字信号处理感兴趣的读者，尤其是网络工程专业的学生和研究人员来说，是一份难得的参考资料。