最近自己在网上搜了很多资料，发现很多的红外解码，关于重码的处理的代码很少，分享一下红外解码包括重码的处理。 使用单片机：EN8F156 功能说明：红外遥控器解码，只使用定时器T0定时100us进行按键解码，处理按键短按与长按，将解码的数据通过串口打印。 /*************************************** 功能说明：红外遥控器解码，定时器T0定时100us进行按键解码，处理按键短按与长按，串口打印解码数据。 ****************************************/ #include SYSCFG.h #define uchar 本文主要介绍如何使用8位单片机EN8F156仅通过一个定时器T0实现红外遥控器的解码，同时处理按键的短按和长按事件，并通过模拟串口打印解码出的数据。红外遥控器解码是电子设备控制领域的一个常见应用，它允许用户通过遥控器对设备进行远程操作。 单片机EN8F156的定时器T0被设置为每隔100us进行一次中断，这个间隔时间对于红外遥控信号的解析非常关键。红外遥控信号通常由一系列的高电平和低电平脉冲组成，这些脉冲编码了不同的按键信息。通过精确地测量这些脉冲的长度，可以解码出遥控器发送的指令。 在这个设计中，定义了一些关键变量用于存储解码过程中的信息。例如，`Receive_Count`记录接收的脉冲数，`Low_Level_Time`和`High_Level_Time`分别记录低电平和高电平的时间，`UserCode_High`和`UserCode_Low`用于存储用户码的高位和低位，`Data_Code`用于存放数据码，而`Repeat_Count`用于统计重码出现的次数。此外，还有一系列的标志位，如`Data_Receive_Flag`、`Begin_Flag`等，用来标记解码的不同阶段和状态。 在初始化过程中，单片机的系统时钟被设置为2MHz，这对于定时器T0的精度非常重要。同时，红外输入端口IR_PIN（这里为PA2）被配置为输入模式，串口发射端口PIN_TX（这里为PC0）被配置为输出模式，以实现数据的串口通信。 中断服务程序ISR主要处理定时器T0的中断，当检测到红外输入端口的电平变化时，会根据当前的解码状态执行相应的操作。例如，如果检测到的是低电平，且已经找到了同步码（即`Data_Receive_Flag==1`），那么就会开始记录低电平的持续时间，这有助于区分不同类型的脉冲，从而解码出按键信息。 对于按键的短按和长按处理，可以通过设定一个阈值来判断。例如，如果连续接收到的信号在一定时间内没有变化，可能就表示用户持续按下某个按键，这就构成了长按；反之，如果信号在短时间内频繁变化，则表示用户快速按下并释放按键，即短按。 解码出的数据会通过模拟串口打印出来。在单片机中，模拟串口通常是指使用GPIO引脚模拟UART接口，实现与外部设备的通信，如电脑的串口调试助手。这种方式简化了硬件设计，但可能需要更复杂的软件协议来确保数据的正确传输。 这个设计巧妙地利用了一个定时器和一些基本的逻辑判断来实现红外遥控的解码，同时也考虑了重码的处理，提高了解码的可靠性。通过串口通信，可以方便地将解码结果输出，便于调试和分析。这样的实现方式在资源有限的8位单片机中是相当经济和实用的。

三电平T型逆变器中点电压平衡控制的模型预测控制及其Matlab Simulink仿真研究,三电平T型逆变器模型预测控制中点电压平衡控制，包括电流预测控制模型、功率预测控制模型，，Matlab simulink仿真(2018a及以上版本) ,三电平T型逆变器; 模型预测控制; 中点电压平衡控制; 电流预测控制模型; 功率预测控制模型; Matlab simulink仿真,基于Matlab Simulink的T型三电平逆变器中点电压平衡的预测控制模型研究 三电平T型逆变器作为一种新型的电力电子转换装置，因其在高压、大功率应用领域的独特优势而受到广泛关注。中点电压平衡是三电平逆变器稳定运行的关键技术之一，其核心在于通过精确控制中点电位，确保逆变器输出电压波形的质量和功率平衡，从而提高系统的稳定性和可靠性。模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，它通过建立被控对象的数学模型，预测未来的系统行为，并在此基础上优化控制输入，以实现对控制目标的精确跟踪和控制。 在本文研究中，三电平T型逆变器的模型预测控制技术被应用到中点电压平衡控制领域。具体而言，该研究涉及建立精确的电流预测控制模型和功率预测控制模型。电流预测控制模型关注于逆变器输出电流的预测，通过预测电流在不同控制策略下的变化，可以实时调节逆变器的开关状态，以达到减少中点电压波动的目的。而功率预测控制模型则着眼于功率流动的预测，通过调整功率交换来控制中点电压，这在改善电力系统动态响应和提高能效方面具有重要意义。 Matlab Simulink仿真工具被广泛应用于电力电子系统的模拟和分析中，尤其是对于复杂的多变量控制系统。通过Matlab Simulink，研究人员可以在不实际搭建物理系统的情况下，对三电平T型逆变器的模型预测控制策略进行设计、测试和优化。仿真平台可以提供直观的图形化界面，便于理解和分析系统的动态响应，同时，Matlab强大的计算功能能够处理复杂的数学模型和控制算法。 本研究在Matlab Simulink环境中构建了三电平T型逆变器的仿真模型，并对其模型预测控制策略进行了深入研究。仿真结果表明，通过模型预测控制能够有效实现中点电压的稳定，减少电压波动，提高逆变器的整体性能。此外，仿真模型的搭建为后续的硬件实验和实际应用提供了理论基础和实验指导，为逆变器的设计和优化提供了有力的技术支持。 在实际应用中，三电平T型逆变器模型预测控制中点电压平衡技术不仅可以用于工业电力系统，还可以应用于电动汽车充电站、可再生能源发电并网、轨道交通牵引供电系统等。这些领域的广泛应用，展现了模型预测控制在现代电力电子技术中的巨大潜力和广阔前景。 此外，研究中还涉及到了三电平T型逆变器的一些基础概念和技术细节，如逆变器的工作原理、三电平结构的特点、中点电压平衡的原理等，这些基础知识对于理解模型预测控制在中点电压平衡中的应用至关重要。 本文研究通过深入探讨三电平T型逆变器中点电压平衡控制的模型预测控制方法及其在Matlab Simulink中的仿真，为电力电子转换技术的发展贡献了重要的理论和实践成果。研究成果不仅提升了逆变器的技术性能，还为相关领域的科研和工程实践提供了参考和借鉴。

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。 已实现lunwen复现，不加热效应的原始LLE方程也有。 微环谐振腔的光学频率梳是一种在光纤通信、精密测量、光谱学等领域应用广泛的光学元件。通过微环谐振腔，可以产生一系列均匀间隔的频率，这些频率的组合形成了光学频率梳，极大地促进了光学频率标准和光时钟的精确度。在实际应用中，微环谐振腔的光学频率梳可以利用微腔中的非线性效应，如克尔效应，以及色散效应来实现。这些效应共同作用下，腔内的光波可以产生新的频率成分，进而在频域内形成一系列表征性的梳状光谱。 在进行微环谐振腔的光学频率梳的仿真研究中，MATLAB是一种强大的工具，它可以帮助研究者模拟微环谐振腔中的物理过程。通过编写MATLAB程序，研究者可以求解Lugiato-Lefever方程（LLE），这是一个描述在非线性介质中光波传播和相互作用的偏微分方程。LLE方程的求解可以帮助研究者深入理解微环谐振腔中光频梳的产生机制和动态特性。仿真过程中，研究者可以对各种参数进行调整，例如色散的大小、克尔非线性的强弱以及外部泵浦的功率等，来观察这些因素对光频梳产生的影响。 对于微环谐振腔的光学频率梳仿真，色散是一个重要的考量因素。色散效应决定了光波在介质中传播的速度与频率的关系，从而影响光频梳的精确度和稳定性。克尔非线性则是一种强度依赖的折射率变化，它允许光波在介质中产生新的频率成分。此外，外部泵浦是提供能量的源泉，它必须保持适当的频率和功率水平，以确保光频梳的持续生成和稳定输出。 在进行仿真时，研究者还可以考虑其他因素，比如微环谐振腔的几何形状、折射率分布等，这些因素都会对光频梳的特性造成影响。通过调整这些参数，可以在仿真实验中观察到光频梳的动态行为，比如频率间隔、相干长度以及梳齿的强度分布等。 此外，研究者在仿真中还可以加入噪声模型，以模拟真实的实验环境。噪声可以来源于多种因素，如材料缺陷、热效应、外部环境等。通过噪声的引入，可以更真实地预测在实际应用中可能遇到的问题，比如频率抖动、信噪比下降等。 该领域的研究者还可以通过MATLAB仿真平台，开发出更加精确和高效的仿真算法，以解决复杂非线性问题。随着计算机技术的发展和算法的优化，仿真计算的速度和精度得到了显著提高，使得研究者可以更加深入地探索微环谐振腔内光学频率梳的生成机制和应用潜力。 值得注意的是，仿真结果的准确性对于微环谐振腔光学频率梳的研究至关重要。因此，研究者在仿真过程中需要不断地与实验数据进行对比验证，确保仿真模型的真实性和可靠性。一旦仿真模型得到验证，它不仅可以用于理论研究，还可以指导实验设计，推动微环谐振腔光学频率梳技术的实际应用。 仿真研究中可延展性的特点也非常重要。仿真模型的可延展性意味着可以在现有模型的基础上进行修改和扩展，以适应不同的研究目标和要求。例如，研究者可以将仿真模型应用于不同尺度和不同材料的微环谐振腔设计，或者将模型应用于不同类型的光学系统，探索光学频率梳在不同条件下的表现。 随着科技的飞速发展，光学频率梳的应用范围正在不断扩大。微环谐振腔的光学频率梳仿真不仅为理论研究提供了强有力的工具，而且对于光学频率梳的实验研究和应用开发具有重要的指导意义。通过持续优化仿真模型和技术，研究者有望进一步提升光学频率梳的性能，开辟出更多的应用领域。

轨迹跟踪CarSimMATLAB联合仿真模型预测控制横纵向协同控制 【打包文件包括】 -CarSim车型文件.cpar -MPC车速跟踪算法MPC_LongControl_Dyn_Alg.m -MPC横向路径跟踪算法MPC_LateralControl_Dyn_Alg_DLC3888.m -Simulink系统文件MPC_LateralControl_Dyn.slx -自己录制的CarSimMATLAB联合仿真一步步操作流程 在现代汽车系统中，轨迹跟踪作为一项关键技术，它的目的是使汽车能够按照预定的路径精确行驶。为了达到这一目的，研究人员和工程师们开发了多种技术手段，其中模型预测控制（MPC）与横纵向协同控制策略，已经成为了实现精确轨迹跟踪的重要方法之一。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它能够处理系统的多变量和时间延迟特性，并且能够考虑未来一段时间内的系统行为和约束条件，通过优化计算出当前时刻的最优控制策略。在汽车轨迹跟踪的应用中，MPC通过构建车辆运动模型，可以预测未来一段时间内车辆的行驶状态，并实时调整车辆的横纵向控制输入，以最小化与预设轨迹之间的偏差。 当MPC与其他控制策略结合，特别是横纵向协同控制时，可以实现对车辆横纵向运动的综合控制。横纵向协同控制是指同时对车辆的横向和纵向运动进行控制，以实现更为复杂的行驶任务。例如，在需要变道超车或者在狭窄道路上行驶时，车辆不仅要控制自身的纵向速度，还要控制横向位置，确保行驶的安全性和舒适性。 在实现轨迹跟踪的联合仿真中，CarSim和MATLAB/Simulink是两种常用的工具。CarSim是一个专业的汽车动力学仿真软件，它能够提供精确的车辆模型和复杂场景设置。而MATLAB/Simulink则是一个强大的仿真平台，它支持复杂的算法开发和系统级仿真。通过将CarSim与MATLAB/Simulink联合使用，研究人员可以在更加真实的环境下测试和验证轨迹跟踪控制策略，同时利用MATLAB强大的计算和优化能力，为车辆控制策略的开发提供强有力的工具支持。 在本次提供的压缩包文件中，包含了多个关键组件，如CarSim车型文件（.cpar）、MPC车速跟踪算法（MPC_LongControl_Dyn_Alg.m）、MPC横向路径跟踪算法（MPC_LateralControl_Dyn_Alg_DLC3888.m）、Simulink系统文件（MPC_LateralControl_Dyn.slx）以及相关的操作流程文档。这些文件为研究者们提供了完整的仿真环境和算法实现，使得他们可以模拟出复杂的道路情况，验证和改进轨迹跟踪算法。 此外，压缩包中还包含了一些文本和图片文件，这些文件可能是对于联合仿真模型预测控制横纵向协同控制的详细解析或案例分析，以及相关操作流程的可视化表达。这些内容对于理解联合仿真环境中的控制策略，以及如何操作仿真工具，进行仿真实验具有重要的指导意义。 轨迹跟踪技术的发展对于提升汽车安全性和舒适性具有重要意义。通过模型预测控制和横纵向协同控制策略，可以实现更为复杂和精确的车辆轨迹跟踪。而CarSim与MATLAB/Simulink的联合仿真为这一技术的发展提供了强有力的支撑，使得研究人员能够在更加接近实际环境的条件下测试和验证相关控制算法。而通过本次提供的压缩包文件，我们可以进一步探索和学习如何应用这些先进的技术和工具来提升轨迹跟踪的能力。

在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于实时目标检测的算法。随着技术的迭代升级，YOLO的版本不断更新，以适应更为复杂和多样化的应用场景。在这些版本中，YOLOv8作为最新的一代，不仅仅是目标检测算法的更新，它还扩展到了图像分割任务中，使得模型不仅可以检测图像中的目标，还能对目标进行像素级的分割。 YOLOv8分割模型的预训练权重文件包括了不同规模的模型版本，分别为：yolov8l-seg.pt、yolov8m-seg.pt、yolov8n-seg.pt、yolov8s-seg.pt、yolov8x-seg.pt。这里的“l”、“m”、“n”、“s”、“x”代表的是模型的大小和计算复杂度，其中“l”代表大型模型，拥有更多的参数和更强的特征提取能力，而“m”、“n”、“s”、“x”则代表中型、小型、超小型和超大型模型。这些模型针对不同场景的计算资源和精确度要求，提供了灵活的选择。 预训练权重文件是深度学习模型训练中的重要资源。它们代表了模型在大规模数据集上训练后的参数状态，可以大大加速模型的训练过程并提高模型在特定任务上的性能。在使用这些预训练权重时，研究人员和开发者可以采取两种主要方式：一种是使用预训练权重作为起点，进一步在特定数据集上进行微调（fine-tuning）；另一种是直接将预训练权重用于模型初始化，在特定任务上进行端到端的训练。 YOLOv8分割预训练模型在实际应用中具有重要价值。例如，在自动驾驶系统中，车辆检测和分割是安全行驶的关键环节。通过精确地识别车辆的位置并将其与背景分离，可以更好地理解交通环境，为自动驾驶决策提供支持。此外，YOLOv8分割模型还可以应用于医疗影像分析，通过精确分割组织和器官来辅助诊断和治疗规划。 在实际部署YOLOv8分割模型时，需要注意的是，这些预训练模型虽然提供了很好的起点，但是它们的性能仍然受限于预训练数据集的质量和多样性。如果目标应用场景与预训练数据集存在较大偏差，可能需要额外的调整和优化。此外，由于YOLOv8是较新的模型，社区和研究机构可能尚未广泛发布针对特定任务的调整或优化方法，因此，研究人员可能需要自行进行这部分工作，以实现最佳的模型性能。 YOLOv8分割预训练模型权重的发布，为计算机视觉领域提供了一种新的高效工具。它们不仅能够加快模型部署的速度，还能够为特定任务提供更精确的图像分割能力。随着技术的不断进步和优化，YOLOv8分割模型有望在各个领域得到广泛的应用。

多目标粒子群算法MOPSO，Matlab实现 测试函数包括ZDT、DTLZ、WFG、CF、UF和MMF等，另外附有一个工程应用案例；评价指标包括超体积度量值HV、反向迭代距离IGD、迭代距离GD和空间评价SP等 ,多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实现与综合测试：涵盖ZDT、DTLZ、WFG等多类测试函数及MMF与CF，并附以工程应用案例的评估与分析，采用超体积HV、反向迭代IGD及迭代空间等评方法,基于多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实践：涵盖ZDT、DTLZ、WFG等多类测试函数与MMF案例，以及超体积度量HV等综合评指标体系的应用研究,MOPSO; Matlab实现; 测试函数: ZDT; DTLZ; WFG; CF; UF; MMF; 评价指标: HV; IGD; GD; SP,多目标粒子群算法MOPSO：Matlab应用及性能评价

在IT领域，XML（eXtensible Markup Language）是一种用于存储和传输数据的标准化格式，广泛应用在各种软件和网络服务中。MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套C++类库，用于构建Windows应用程序。本教程将深入探讨如何在MFC环境下，使用C++语言实现XML文件的操作，主要包括XML文件的创建、读取、新增和删除节点。 1. **XML文件的创建**： 在MFC中，我们可以使用MSXML库（Microsoft XML Core Services），它提供了DOM（Document Object Model）接口来处理XML。我们需要包含必要的头文件，如`msxml2.h`，然后使用`IXMLDOMDocument`接口创建一个新的XML文档实例。接着，通过调用`createNode`方法创建节点，`appendChild`方法添加到文档中，最后使用`save`方法将XML文档保存到文件。 2. **XML文件的读取**： 读取XML文件时，首先需要加载整个文档到内存中，这可以通过`load`方法完成。然后，可以使用`selectNodes`方法查询文档中的节点，该方法接受XPath表达式作为参数。获取到节点后，可以使用`nodeValue`或`getAttribute`等方法获取节点的值和属性。 3. **新增节点**： 在已有的XML文档中增加节点，首先需要找到插入位置的父节点，然后调用`createNode`创建新节点，设置其属性和内容。接着，使用`appendChild`或`insertBefore`方法将新节点添加到适当的位置。 4. **删除节点**： 删除节点涉及到定位到要删除的节点，这可以通过XPath或遍历DOM树实现。一旦找到目标节点，调用`removeChild`方法即可将其从DOM树中移除。记得在删除后更新相关引用，以保持数据一致性。 5. **InterfaceXml**： 文件名"InterfaceXml"可能指的是实现这些功能的接口类或者源代码文件。在实际项目中，你可能会有一个名为`InterfaceXml`的类，封装了上述XML操作的函数，以便在其他模块中方便地调用。 6. **MFC与XML结合的优势**： MFC的事件驱动模型与XML的数据表示能力相结合，为开发Windows应用程序提供了强大支持。例如，可以在MFC对话框中动态显示XML数据，或者根据XML配置文件自定义界面布局。同时，XML的结构化特性使得数据交换和序列化变得更加简单。 7. **注意事项**： - 在处理XML时，务必注意异常处理，防止因文件不存在、权限问题等原因导致程序崩溃。 - 使用XPath时，确保XPath表达式的正确性，避免因语法错误引发的问题。 - 操作XML文件时，尽量使用DOM方式一次性加载或保存整个文件，避免频繁的磁盘I/O操作，提高效率。 通过以上介绍，你应该对如何在MFC中使用C++进行XML文件操作有了基本理解。实践过程中，不断调试和优化代码，你会更加熟练掌握这一技能。

在当前的大数据时代，数据集作为一种重要的资源，对于推动机器学习、人工智能和计算机视觉等领域的发展起着至关重要的作用。本部分数据集名为“carvana-image-masking-challenge部分数据集”，包含了“train-hq”和“train-masks”两个子集。在计算机视觉领域，图像分割是一种常见的任务，它将图像划分为多个部分或对象。在本数据集中，“train-hq”子集可能包含了高质量、高分辨率的汽车图片，而“train-masks”子集则可能包含了与之对应的汽车区域的像素级掩码（masking），这些掩码通常用于指示图像中的特定区域，比如在本例中用于区分汽车与背景。 图像掩码（image masking）是一种图像处理技术，它用于精确选择图像的特定部分。在汽车图像分割的上下文中，掩码通常用于提取图像中汽车的轮廓，这是自动驾驶系统、车辆检测和跟踪、以及在线零售平台（如Carvana）中车辆图像处理的关键步骤。通过精确的图像掩码，计算机视觉算法可以更准确地识别车辆的位置、形状和大小。 数据集被标记为“仅供学习研究”，这意味着用户可以使用这些数据集来开发和测试图像处理和计算机视觉算法，但不得用于任何商业目的。这样的限制确保了数据集的使用不会侵犯原始内容提供者的版权，同时也鼓励研究人员遵循合法和伦理的使用原则。此外，声明中还提到，如果用户认为自己的权益受到侵犯，可以通过指定的方式联系发布者，以便及时解决问题。 本数据集的来源是互联网，这表明数据可能是通过网络爬虫技术或者是由社区贡献者收集的。由于数据集的发布声明中未提及具体的来源机构，这可能是由个人或小型研究团队创建的，旨在为更广泛的开发者社区提供一个资源平台。互联网上的数据集通常非常便于获取，这降低了研究者开始新项目和测试新方法的门槛。 通过本数据集的学习和研究，开发者和研究人员可以更好地理解如何构建和训练用于图像分割的深度学习模型，以及如何处理和分析汽车图像数据。这对于推动自动驾驶技术、智能交通系统和相关领域的研究具有重要的意义。此外，图像处理技术也可以应用于零售、广告和内容创建等其他领域，因此本数据集可能对多个行业的专业人士都具有实际应用价值。 这部分数据集提供了高质量的汽车图像及其对应的图像掩码，为研究图像分割和计算机视觉算法提供了宝贵的资源。它的存在不仅促进了学术界的深入研究，也为相关行业的技术进步和产品创新奠定了基础。同时，数据集的使用声明强调了尊重知识产权和遵循合法使用的重要性，为数据的合理使用提供了指导。

"五类实时交通目标检测自建数据集：涵盖汽车、灯光、摩托、行人与路标，总计1498张原始图片资源",5类实时交通自建目标检测数据集 该数据集包括car，light，moto，person，signs等5个类别 总计图片1498张，训练集998张图像，验证集和测试集分别是250张图片 数据集已经划分为训练集 验证集 测试集 数据集支持YOLO格式 VOC格式 COCO格式 数据集在yolov8s上mAP50是0.763，P是0.791 数据集未经任何图像预处理等操作，皆是原始图片 可直接使用，可直接使用，可直接使用 ,核心关键词： 5类实时交通; 自建目标检测数据集; car; light; moto; person; signs; 1498张图片; 训练集; 验证集; 测试集; YOLO格式; VOC格式; COCO格式; yolov8s; mAP50; P值; 未经预处理; 原始图片; 可直接使用。,五个类别交通实时目标检测自建数据集：1498张原图覆盖car等5种对象

无人机四旋翼PID控制和自适应滑模控制轨迹跟踪仿真研究：三维图像与matlab Simulink模拟分析,无人机仿真 无人机四旋翼uav轨迹跟踪PID控制matlab,|||simulink仿真，包括位置三维图像，三个姿态角度图像，位置图像，以及参考位置实际位置对比图像。 四旋翼无人机轨迹跟踪自适应滑模控制，matlab仿真。 ,核心关键词：无人机仿真; 四旋翼UAV; 轨迹跟踪; PID控制; Matlab; Simulink仿真; 位置三维图像; 姿态角度图像; 位置图像; 参考位置实际位置对比图像; 自适应滑模控制。,"无人机四旋翼轨迹跟踪的PID与自适应滑模控制Matlab/Simulink仿真研究"