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四轮轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制(DYC)，转矩矢量分配(TVC)的仿真搭建和控制 整体采用分层控制策略。 其中顶层控制器的任务是利用车辆状态信息、横摆角速度以及质心侧偏角的误差计算出维持车辆稳定性的期望附加横摆力矩。 为了减少车辆速度影响，设计了纵向速度跟踪控制器；底层控制器的任务是对顶层控制器得到的期望附加横摆力矩以及驱动力进行分配，实现整车在高速地附着路面条件下的稳定性控制。 顶层控制器的控制方法包括：滑模控制（SMC）、LQR控制、PID控制、鲁棒控制（发其中一个，默认发滑模和pid控制器）等。 底层控制器的分配方法包括：平均分配、最优分配，可定制基于特殊目标函数优化的分配方法（默认发平均分配）。 说明：驾驶员模型采用CarSim自带的预瞄模型（Simulink驾驶员模型请单独拿后）；速度跟踪可加可不加，采用的是PID速度跟踪控制器。 Simulink模型包括：理想状态计算模块、速度跟踪模块、轮毂电机模型、顶层控制器、底层控制器。 Simulink以及CarSim联合仿真进行验证，效果良好。 保证运行成功。

在本项目中，开发者利用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）以及U-Net模型，结合OpenCV库（cv2），实现了一个针对中文车牌的定位、矫正和端到端识别系统。这个系统展示了如何将先进的计算机视觉技术与深度学习算法相结合，以解决实际的图像处理问题。 U-Net是一种特殊的卷积神经网络架构，广泛应用于图像分割任务，包括对象检测和定位。其特点是具有对称的收缩和扩张路径，收缩路径负责捕获上下文信息，而扩张路径则用于精确地恢复对象细节。在车牌定位中，U-Net可以高效地找出图像中的车牌区域，生成对应的掩模，从而帮助确定车牌的位置。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。在这里，它被用来对定位后的车牌进行图像矫正。OpenCV可以执行图像变换，如旋转、缩放和仿射变换，以确保即使车牌角度不正，也能得到正向展示的图像，这为后续的字符识别步骤打下基础。 接下来，卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心组件，尤其在图像识别任务中表现出色。在这个项目中，CNN模型被训练来识别经过定位和矫正后的车牌上的字符。CNN通过学习多个卷积层和池化层，能自动提取图像特征，并在全连接层进行分类。训练过程中，可能使用了TensorFlow这一强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口，简化了模型构建和训练的过程。 TensorFlow是谷歌开发的开源平台，用于构建和部署机器学习模型。它支持数据流图的构建，允许开发者定义计算流程，然后在CPU或GPU上高效执行。在车牌字符识别阶段，开发者可能构建了一个CNN模型，用大量的带标签车牌图像进行训练，使得模型能够学习到中文字符的特征，达到高精度的识别效果。 这个项目综合运用了深度学习（如U-Net和CNN）、计算机视觉（OpenCV）和强大的开发工具（TensorFlow），实现了对中文车牌的精准定位、矫正和字符识别。这样的端到端解决方案对于智能交通、安防监控等领域有着重要的应用价值，同时也展示了深度学习在解决复杂图像识别问题上的强大能力。通过深入理解和实践这些技术，开发者可以进一步优化模型性能，提升系统在实际环境中的应用效果。

其中具体流程为刷两次指纹图像，然后保存指纹图像，然后按下进入验证指纹状态，然后按刷指纹的按键，正确的话蜂鸣器会响，不正确的话蜂鸣器会不响。同时还有相关的指示灯。FPGA实现，vivado工程，同时适配quartus，把里面的代码直接导进quartus就可以直接用。 基于FPGA实现的指纹密码锁系统是一项应用在门禁安全领域的技术，它结合了指纹识别技术和现场可编程门阵列（FPGA）的高速处理能力，提供了更为安全和便捷的身份验证方式。在本项目中，使用AS608作为指纹识别模块，这个模块是广泛应用于指纹识别技术的一个组件，因其性能稳定、识别精度高而被多数指纹密码锁产品所采纳。 该系统设计包含三个主要的物理按键，分别用于不同阶段的操作：首先是读取手指图像按键，用于触发指纹模块进行指纹图像的采集；其次是保存按键，用于将采集到的指纹图像数据保存至存储单元中，为后续的验证提供数据基础；最后是进入验证指纹状态按键，用于激活指纹密码锁的验证功能。 整个使用流程包括以下步骤：首先用户需要两次刷取指纹图像，系统将对这两次采集的图像进行比对，确认一致后进行保存。在指纹图像保存之后，用户可以按下进入验证指纹状态的按键，此时系统进入指纹验证模式。当用户再次将手指放在指纹识别模块上进行验证时，系统会比对先前保存的指纹图像与当前读取的图像是否匹配。如果验证成功，系统会通过蜂鸣器发出响声作为成功提示，并可能通过指示灯显示相应的状态；如果验证失败，则蜂鸣器保持不响，指示灯也显示出不同的状态。 本项目使用了Xilinx公司的vivado软件进行FPGA的工程设计和开发，vivado是一个强大的FPGA设计套件，支持从设计到硬件实现的完整流程。此外，为了增加适用性和兼容性，该项目还适配了Altera（现为Intel FPGA的一部分）公司的quartus软件。quartus是Altera公司推出的另一种FPGA设计工具，它同样支持从设计到硬件实现的全过程。开发者可以在vivado环境下完成设计后，将代码直接导入到quartus中进行使用和进一步的开发。这种跨平台的代码兼容性设计为开发者提供了极大的便利，使得项目可以在不同的硬件平台上灵活应用。 在实际应用中，这种基于FPGA的指纹密码锁系统能够提供快速、准确的验证，同时由于FPGA的可编程特性，系统还可以进行升级和功能拓展，满足不同场景下的安全需求。此外，FPGA相比于传统微控制器的运行速度快，稳定性高，功耗低，非常适合于需要快速响应和高可靠性的安全系统。 对于希望将此项目应用于自己板卡的开发者而言，需要针对自己使用的具体硬件板卡进行引脚配置，以确保系统能够正确运行。这通常涉及到查阅硬件手册，了解各个引脚的功能，以及如何将FPGA的输入输出与指纹模块和其他外部设备如蜂鸣器、指示灯等相连接。 本项目展示了一种创新的安全技术应用，结合了FPGA的高性能和指纹识别模块的精确性，提供了可靠的身份验证解决方案。通过对项目的深入理解和操作，开发者不仅能够学会如何设计和实现一个基于FPGA的指纹密码锁，还能够掌握跨平台设计工具的使用方法，为未来在安全系统的开发和创新打下坚实的基础。

PFC 5.0 流体与固体相互作用——流固耦合模型实战指南（实用干货版）,PFC5.0流固耦合模型应用手册：干货满载的水力压裂与达西渗流常用案例集锦,该模型是“PFC2D流固耦合常用案例合集”： 其中包括水力压裂、达西渗流等多个案例。 有需要学习和交流的伙伴可按需选取。 干满满，是运用pfc5.0做流固耦合必不可少的科研学习资料性价比绝对超高 内容可编辑，觉得运行通畅 代码真实有效。 ,关键词：PFC2D流固耦合；水力压裂；达西渗流；学习交流；干货；pfc5.0；科研学习；代码真实有效。,PFC流固耦合案例合集：含干货、实用价值高

基于刚性等级的双闭环PMSM环路控制模型，其中速度环PI采用串行型PID（理想PID），电流环采用并行PID 文档说明地址：串型PID与并行PID https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/145797605

五一杯数学竞赛本人原创作品，最终成绩一等奖，其中算法可作为学习资料

Qt皮肤生成器及uidemo源码（共26套） 1. 自带17套精美皮肤样式，其中包括黑色、灰色、扁平等。 2. 皮肤生成器只需要简单几步就可以生成一套自定义的皮肤。 3. 自带了26种uidemo，非常漂亮美观，涵盖了主界面布局、菜单切等各种效果，总有一款适合你。 4. 所有代码和demo注释都非常详细整齐整洁，非常适合初学者学习。 5. uidemo由简入难，可以一步步学习下去，从入门到熟悉。 6. uidemo从常规的客户端到app端到触摸端等都有，既有鼠标操作的也有触摸操作的。 7. 皮肤中的qss样式表内容，覆盖了几乎所有的控件，非常适合学习每个控件的qss样式如何设置，而且分门别类非常清晰。 8. 自带的quiwidget类，集大成之所长，超级牛逼，内置了无边框的消息框、错误框、询问框、右下角信息框、输入框、日期范围选择框等，支持倒计时关闭，集成图形字体设置方法及根据指定文字获取图片，集成CRC校验、获取应用程序文件名、文件路径、设置窗体居中显示、设置翻译文件、设置编码、设置延时、设置系统时间等各种静态方法，保你满意。 9. 支持任意Qt版本+任意编译器+任意系统，可运行在w

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。这个特定的“动物数据集”包含了4000多张图片，涵盖了五种不同的动物：羊、马、狗、牛和猫。这样的数据集是训练图像识别模型的基础，用于让算法学习并理解这些动物的特征，从而实现自动分类。 我们要了解数据集的基本结构。在这个例子中，"images"可能是指所有图片都存储在一个名为"images"的文件夹或子文件夹内。通常，每个类别（如羊、马等）都会有一个单独的子文件夹，里面包含该类别的所有图片。这种组织方式便于训练时快速定位和读取特定类别的图像。 在机器学习中，这个数据集可以被用作监督学习的示例，其中每张图片都带有对应的标签（羊、马、狗、牛或猫）。这些标签是训练过程中的关键，因为它们告诉算法每张图片代表的是哪种动物。在训练阶段，模型会尝试找到区分不同类别动物的特征，比如形状、颜色、纹理等。 接下来，我们来探讨一下训练过程。在训练一个图像分类模型时，通常会使用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。CNN以其对图像处理的优秀性能而闻名，能够自动提取图像中的特征。训练过程中，模型会逐步调整其权重以最小化预测标签与真实标签之间的差异，也就是损失函数。这个过程通过反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）进行迭代，直到模型的性能达到预期标准。 在评估模型性能时，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于更新模型参数，验证集用于调整超参数和防止过拟合，而测试集则用来衡量模型在未见过的数据上的表现。对于这个4000多张图片的数据集，合理的划分可能是20%作为验证集，20%作为测试集，剩下的60%用于训练。 此外，预处理步骤也是不可忽视的。这包括调整图片大小以适应模型输入，归一化像素值，以及可能的增强技术，如旋转、缩放、裁剪等，以增加模型的泛化能力。同时，数据集的平衡也很重要，如果各类别的图片数量差距过大，可能会影响模型对少数类别的识别能力。如果发现某些类别过少，可以采取过采样或生成合成图像等策略来解决。 这个动物数据集提供了训练和评估图像分类模型的素材，可以帮助我们构建一个能够识别羊、马、狗、牛和猫的AI系统。在实际应用中，这样的模型可能被用于自动识别农场动物、宠物识别、野生动物保护等领域，具有广泛的实际价值。通过学习和优化这个数据集，我们可以不断提升模型的准确性和鲁棒性，进一步推动人工智能在图像识别方面的进步。

DZ-威拉亚数据 描述 DZ-Wilaya-Data是一组收集的数据，其中包含阿尔及利亚国家（Wilaya）和省（Baladiya）的列表。 Wialaya代码以及Baladiya代码，邮政编码和电话代码都包含在此数据集中。 数据以两种格式表示，即JSON和SQL。 笔记 意识到 该数据截止至2019年6月27日，此后从未修改或更新过。 资源 以下资源用于收集和合并数据。 官方政府网站： 非官方政府网站： 刮码 该作品属于 ，如果您正在寻找Scraping代码，请访问资源库。 解释数据 杰森数据 完整数据组合 Data.json ：将下面的所有数据组合到一个大文件中，该文件包含所有数据的Data.json ，如下所示。 " 31 " : { " nameEn " : " Oran " , " nameAr " : " وهران " ,