基于滑膜观测器的无感Foc控制算法：永磁同步电机稳定控制方案，开源C代码及原理分析,无感Foc控制 滑模观测器smo 永磁同步电机正弦波控制方案 直流无刷电机 提供stm32 和 dsp源码 提供keil完整工程，不是st电机库 对电机参数不敏感，50%误差依然控制稳定 带有电流速度双闭环的pid程序。 算法采用滑膜观测器，启动采用Vf， 全开源c代码，全开源，启动顺滑，很有参考价值。 含有原理图，smo推导过程，simulink仿真模型。 。 ,无感Foc控制; 滑模观测器(SMO); 永磁同步电机正弦波控制方案; 直流无刷电机控制; STM32和DSP源码; Keil完整工程; 算法误差稳定性; 电流速度双闭环PID程序; 全开源C代码; 启动顺滑性; 原理图; smo推导过程; simulink仿真模型。,基于滑模观测器的无感Foc控制：永磁同步电机正弦波控制方案全开源源码

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本资源包含，电机驱动代码、光电测速、寻迹等源码，寻迹模块、定时器的细节提示在见解中有简略提及，本压缩包中还stmf103c8t6的例程与参数资料。代码旁有比较详细的注释。 若有错误还请指正。如有侵权或疑问，请联系本人（邮箱：2747348026@qq.com）。

监控系统源码。 系统介绍 在加强社区内部的管理中，拥有可以对社区内部进行监控的系统可以节省下来很大一部分人力，并且比人为的巡逻更加可靠、安全。社区视频监控系统主要是利用摄像头和视频采集卡进行视频监控的，本社区视频监控系统主要实现以下功能： l 视频监控。 l 云台控制。 l 快照和录像。 l 录像回放。 l 定时自动监控。 l 监控管理及日志。

# 基于深度学习的阿尔兹海默症识别系统 ## 项目简介 本项目利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），对300名患者的脑部MRI图像数据进行分析，以识别和预测阿尔兹海默症。项目旨在通过机器学习方法，将患者分为正常、轻度认知障碍和阿尔兹海默症三个类别。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据提取与处理 从MRI图像数据中提取3D模型，并进行切片处理。 通过筛选和剔除无意义的数据，提高模型的训练效果。 选择最佳的横切面类型进行模型训练。 2. 模型搭建与训练 使用卷积神经网络（CNN）进行模型搭建。 通过编译、训练和优化，实现对阿尔兹海默症的识别。 采用模型检查点和降低学习率的回调机制，以找到验证损失最低的模型并防止过拟合。 3. 预测功能 对测试集中的数据进行预测，生成预测结果列表。 批量预测操作，以提高效率和准确性。

人工神经网络课程结课word论文+matlab源码+ppt讲解,论文独创，网上重复率不超过10%，是个人硕士期间的研究项目，适合用来做人工神经元网络课程，机器学习课程，人工智能课程，机器人课程的结课论文或课程设计，内容包含matlab源代码，ppt讲解，word论文。也可以加以改进用来做本科或者硕士毕设。 人工神经网络作为人工智能领域的重要分支，近年来得到了广泛的关注和应用。随着技术的发展，神经网络的理论和实践应用逐渐成为高等教育中的一个重要课题。本篇人工神经网络课程结课论文，详细地介绍了人工神经网络的基本原理、架构设计、算法应用以及相关的实验操作，旨在为机器学习、人工智能、机器人等课程提供一个全面的学术研究成果。 论文的研究主要集中在以下几个方面： 论文阐述了人工神经网络的历史发展和基本概念，包括神经元、网络拓扑结构、学习规则等基础知识。通过对早期模型和现代神经网络模型的比较分析，为读者提供了一个清晰的发展脉络，帮助理解神经网络的演变历程。 论文详细介绍了不同类型的神经网络模型，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，以及它们在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的应用实例。这些内容有助于读者深入理解神经网络的多样性和适应性。 接着，论文着重探讨了神经网络中的学习算法，特别是反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降法（Gradient Descent），并分析了它们在训练过程中的优化技巧和改进策略。这部分内容对于理解神经网络的训练机制至关重要。 此外，论文还提供了一个实际的研究案例，包括了完整的Matlab源代码。该案例展示了如何使用Matlab这一强大的计算工具来实现一个特定的神经网络模型，并通过实验验证模型的性能。这对于学习者来说是一个难得的实践机会，可以帮助他们更好地掌握理论知识，并学会将理论应用于实践中。 论文还包含了PPT讲解，这是一种有效的教学辅助材料，可以用来进行课程讲解或自学。PPT讲解通常会包含关键概念的图解、算法步骤的流程图以及实验结果的可视化展示，这对于教师和学生理解复杂的神经网络概念非常有帮助。 本篇人工神经网络课程结课论文是一份具有较高学术价值和实用性的研究成果。它不仅适合用作硕士阶段的研究项目，也适合本科和硕士阶段的学生进行课程设计或毕业设计。通过对本篇论文的学习和研究，学生可以深入理解神经网络的各个方面，为未来在人工智能领域的研究和工作打下坚实的基础。

教师工作量管理系统 JAVA毕业设计 源码+数据库+论文 Vue.js+SpringBoot+MySQL 系统启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV11ktveuE2d 在信息技术迅猛发展的今天，教育领域也在积极地进行信息化改革，教师工作量管理系统作为改革中的一项重要工具，其重要性不言而喻。本篇内容将深入探讨教师工作量管理系统的设计与实现，以及相关技术的应用，为高校和教育机构提供了一种全新的管理教师工作量的解决方案。 教师工作量管理系统是一个集成了Vue.js前端框架、SpringBoot后端框架以及MySQL数据库的综合信息平台。Vue.js负责构建用户界面，其响应式设计让系统的用户界面更加友好和直观，易于操作。SpringBoot作为后端框架，提供了强大的服务端支持，简化了各种服务的配置和部署过程，同时也提高了系统的稳定性和可维护性。MySQL作为数据库管理系统，能够高效地处理大量数据的存储和检索，保证了数据的安全性和完整性。 系统的核心功能在于准确记录和计算教师的工作量，包括授课、指导、科研、社会服务等各个方面。系统的实施可以极大地减轻教师和管理部门的工作负担，实现工作量的量化管理和科学评价。此外，系统还可以根据教师的授课情况和工作表现，为学校的人事管理、教学资源配置、教师绩效考核等提供数据支撑。 在系统设计方面，教师工作量管理系统通常采用模块化设计，便于后续的维护和功能扩展。比如，教师模块负责管理教师的个人信息和工作情况；课程模块负责课程信息的维护和课程安排；工作量计算模块则负责按照既定的规则和标准进行工作量的计算和统计。系统的设计需考虑到操作的简便性和数据的安全性，确保系统稳定运行。 在数据安全方面，教师工作量管理系统利用数据库的权限控制机制，对不同级别的用户设置相应的访问权限。通过加密存储和传输敏感信息，确保数据不被非法访问或泄露。同时，系统还应具备一定的容错和灾难恢复能力，保证数据的持久性和可靠性。 至于系统的实施，一个良好的系统启动教程是必不可少的。系统启动教程通常包括系统安装、环境配置、功能测试、安全设置等步骤，这些教程能够帮助用户顺利完成系统部署，并对系统的使用有一个初步的了解。对于教育机构而言，一套完整且易于理解的教程，能够大大降低系统推广和使用的门槛。 教师工作量管理系统是教育信息化进程中的重要组成部分，它不仅提升了教育机构的管理效率，也为教师工作提供了更加公平和科学的评价体系。随着技术的不断进步，这样的管理系统将会更加完善，为教育事业的发展做出更大贡献。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

本项目将VGG19算法用于水果识别，适用于计算机专业本科生毕业设计，大作业，三级项目等相关作业，包含程序代码和说明、论文文档、数据集照片、已经训练好的模型，拿来就能用的资源，各位小伙伴放心下载。在随着计算机视觉技术的不断发展，水果识别作为图像分类的一种应用，已经在智能农业、食品检测和自动化零售等领域展现出了巨大的潜力。本文提出了一种基于VGG19卷积神经网络（CNN）的方法用于水果识别。通过对数据集的预处理、数据增强技术的应用以及VGG19模型的训练，实验结果表明该方法在准确性和效率上具有显著优势。与传统机器学习算法相比，VGG19模型能够有效地处理复杂的图像特征，达到较高的识别精度。 关键词 VGG19，水果识别，卷积神经网络，深度学习，图像分类，数据预处理 水果识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于智能农业、自动化零售、食品检测等多个行业。通过高效准确的水果识别技术，系统能够自动识别和分类不同种类的水果，为相关行业提供智能化支持。 近年来，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别中的表现非常突出。卷积神经网络能够自动提取图像中的局部特征和高层次抽象特征，因此在图像