内容概要：本文详细介绍了利用相场法构建多晶陶瓷材料在高压电场下的电树枝击穿二维模型的研究。通过COMSOL Multiphysics软件，作者探讨了电场重新分布、晶界效应对击穿路径的影响以及电树枝分叉结构的形成机理。研究揭示了晶界“吸引”效应、电场屏蔽现象和路径分选机制等关键现象，并通过数值模拟验证了这些理论。此外，还讨论了模型的应用实例，如优化晶粒尺寸分布提高器件击穿场强的方法。 适合人群：从事材料科学、电气工程领域的研究人员和技术人员，特别是关注绝缘材料性能和失效机制的专业人士。 使用场景及目标：适用于研究多晶陶瓷材料在高压环境下的电击穿行为，帮助理解电树枝生长机制，优化材料设计，提升绝缘器件的可靠性和使用寿命。 其他说明：文中提供了详细的建模步骤和代码片段，有助于读者复现实验并进一步探索相关课题。同时指出未来改进方向，如考虑载流子注入等因素以更精确地描述纳秒级击穿过程。

基于FPGA的运动目标检测跟踪系统：从顶层设计到模块实现的全流程实践（进阶版结合XY轴舵机控制）,基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目 ，FPGA项目，FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法，该项目涉及图像采集，颜色空间转，帧间差分核心算法，腐蚀等形态学处理，目标定位，目标标识，图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容 1.FPGA顶层架构设计、各功能模块详细设计、模块间接口设计； 2.各模块的RTL编写与仿真，在线逻辑分析，程序调试等。 本项目提供完整项目源程序，仿真程序，在线逻辑分析，以及讲解等 ***另有结合XY两轴舵机控制的进阶版本，详细信息欢迎咨询*** 涉及整个项目流程的完整实现，适合于FPGA学习者，对于提高FPGA设计能力有很大的帮助。 非诚勿扰 主页还有更多有关FPGA图像处理算法实现的项目，欢迎咨询。 其中包括： 1.颜色空间转 2.快速中值滤波算法 3.sobel边缘检测算法 4.OTSU（最大类间方差）算法 5.卡尔曼滤波算法 6.局部自适应分割算法 7.目标检测与跟踪算法 8.图像增强去雾算法 #FPGA #图像处理 #

HPLC法测定地肤（kochia scoparia（L.）Shard.）中齐墩果酸含量，于欣洋，齐雯雯，本文建立了一种快速、准确地测定地肤中齐墩果酸含量的高效液相色谱法，流动相：甲醇/水（体积比9/1），检测波长：210 nm，柱温：室�

Matlab机械臂关节空间轨迹规划：基于3-5-3分段多项式插值法的六自由度机械臂仿真运动，可视化角度、速度、加速度曲线,基于Matlab的机械臂关节空间轨迹规划：采用分段多项式插值法实现实时运动仿真与可视化，涵盖角度、速度、加速度曲线分析,matlab机械臂关节空间轨迹规划,3-5-3分段多项式插值法，六自由度机械臂，该算法可运用到仿真建模机械臂上实时运动，可视化轨迹，有角度，速度，加速度仿真曲线。 也可以有单独角度，速度，加速度仿真曲线。 可自行更程序中机械臂与点的参数。 谢谢大家 (程序中均为弧度制参数)353混合多项式插值 ,MATLAB; 机械臂关节空间轨迹规划; 3-5-3分段多项式插值法; 六自由度机械臂; 实时运动仿真; 可视化轨迹; 角度、速度、加速度仿真曲线; 弧度制参数。,基于3-5-3多项式插值法的Matlab机械臂轨迹规划算法：六自由度机械臂实时运动仿真建模与可视化分析

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab进行单相交-交变频电路仿真的方法，特别是采用了近似余弦交点法替代传统余弦交点法。文中首先解释了近似余弦交点法的基本原理及其优点，如简化控制电路、提高仿真效率。接着展示了具体的Matlab代码实现，包括参数设置、同步信号生成、触发脉冲生成以及波形合成等步骤。同时，文章讨论了不同参数设置对输出波形的影响，并提供了优化建议，如增加LC滤波器以减少谐波失真。此外，还探讨了仿真过程中的一些实用技巧，如调整载波频率、引入死区时间补偿等。 适合人群：电气工程专业学生、电力电子研究人员、从事电力系统仿真的工程师。 使用场景及目标：适用于电力电子课程设计、毕业设计、科研项目等场景。主要目标是帮助读者掌握单相交-交变频电路的工作原理和仿真方法，能够独立完成相关课题的研究和报告撰写。 其他说明：文章强调了近似余弦交点法的灵活性和实用性，指出这种方法不仅简化了仿真过程，而且能够在非精密场合提供足够的精度。同时提醒读者注意输入输出频率的比例关系，避免因频率过高导致波形畸变。

"单相交交变频电路Matlab仿真研究：采用近似余弦交点法及其模型构建，仿真效果良好且可设置改变频率的波形变化",单相交交变频电路 Matlab仿真 采用近似余弦交点法 Matlab仿真模型 仿真和可写报告 效果良好 可以设置改变频率 波形也不同。 单相交-交变频电路的工作原理，其最基本的调制方法是“余弦交点法”，由于“余弦交点法”的控制电路较复杂，且不容易获得精确稳定的同步余弦信号，这里采用了控制电路简单、控制效果和“余弦交点法”差不多的“近似余弦交点法”。 ,单相交交变频电路; 近似余弦交点法; Matlab仿真; 频率设置; 波形变化; 报告效果。,"单相交交变频电路Matlab仿真：近似余弦交点法模型与效果分析"

### 二分法基础知识及其应用 #### 二分法概览 二分法是一种非常实用且高效的算法，常用于在有序数组中查找特定元素或在数值分析中寻找方程的根。二分法的核心思想是将查找范围或解的空间不断地分为两部分，通过排除掉不可能包含目标值的部分来逐渐缩小搜索范围，直到找到目标值或确定目标值不存在。 #### 二分查找算法 在计算机科学中，二分查找通常用于在已排序的数组中查找特定元素的位置。C++ STL（标准模板库）提供了几个与二分查找相关的实用函数： - `bool binary_search`：用于检测一个元素是否存在于有序容器中。 - `lower_bound`：返回容器中第一个不小于给定元素的元素的位置。 - `upper_bound`：返回容器中第一个大于给定元素的元素的位置。 - `pair<> equal_range`：返回一个范围，该范围内包含所有与给定元素相等的元素。 需要注意的是，这些函数只适用于已经排序的容器，如`vector<>`和`deque< >`。对于未排序的容器，可以使用其他方法，如`count()`和`find()`。 #### 数值分析中的二分法 在数值分析中，二分法主要用于求解非线性方程的实根近似值。其基本思想是在已知根位于某个区间内的前提下，不断将区间一分为二，根据函数值的符号变化来逐步缩小包含根的区间，直到满足一定的精度要求为止。 下面是一个简单的二分法求解方程根的示例代码： ```cpp double f(double x); // 假设这是需要求根的函数 double bisection(double lo, double hi) { // 强制执行循环不变式 if (f(lo) > 0) std::swap(lo, hi); // 循环不变式：f(lo) <= 0 <= f(hi) while (std::fabs(hi - lo) > 2e-7) { double mid = (lo + hi) / 2; if (f(mid) <= 0) lo = mid; else hi = mid; } // 返回中间值作为近似解 return (lo + hi) / 2; } ``` 其中，`2e-7`是一个预先设定的精度阈值，表示解的误差不能超过这个值。此外，还可以使用相对误差或固定迭代次数来控制循环的终止条件。 ### 二分法的应用实例 #### 旅行商问题 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的优化问题，即寻找访问一组城市并最终回到出发城市的最短路径。可以通过将优化问题转换为决策问题来简化求解过程。具体来说，可以构造一个决策函数`decision(G, x)`，它询问是否存在一条总长度不超过`x`的环路。通过不断调整`x`的值并利用二分法，可以有效地找到最优解。 #### DARPA大挑战问题 DARPA大挑战是利用人工智能技术来控制无人驾驶车辆的比赛。假设要在一条240公里长的直道上安装摄影机，但受限于环境因素，只能在某些特定地点安装摄影机。目标是安装尽可能少的摄影机，同时确保任意两个相邻摄影机之间的距离尽可能大。 这个问题同样可以通过将优化问题转换为决策问题来解决。首先定义一个优化函数`Optimize(locations, cameras)`，它返回给定摄影机数量下的最大相邻摄影机间的最小距离。然后定义一个决策函数`Decision(locations, cameras, gap)`，询问是否存在一种安装方案使得所有相邻摄影机的距离都不小于`gap`。 ### 二分法的大招：优化问题到决策问题的转换 要高效解决优化问题，一种有效的方法是将其转换为一系列决策问题，并利用二分法来搜索最优解。这种方法的关键在于如何正确地构建决策问题和如何选择合适的搜索范围。 #### 步骤详解 **Step1: 定义优化问题和决策问题** - **Optimize(locations, cameras)**：给定可设置摄影机的位置`locations`和摄影机的数量`cameras`，返回两个摄影机之间的最小相隔距离的最大值。 - **Decision(locations, cameras, gap)**：给定可设置摄影机的位置`locations`和摄影机的数量`cameras`，询问是否存在一种安装方案，使得所有摄影机的间隔都能超过`gap`。 **Step2: 提出恰当的问题** 在定义决策问题时，应关注的是“是否存在一种方案使得所有摄影机的间隔都能超过给定的gap”，而不是“是否存在一种方案使得所有摄影机的间隔恰好等于给定的gap”。 **Step3: 解决决策问题** 为了简化问题，可以通过贪心法来实现决策函数。具体的实现细节取决于具体的场景和约束条件。 通过这种方式，可以将复杂的优化问题转换为更容易处理的一系列决策问题，进而利用二分法来高效地找到最优解。 二分法不仅是一种基础的搜索算法，也是解决各种复杂问题的有效工具。通过灵活运用二分法的思想和技术，可以在许多实际应用场景中取得显著的效果。

PLECS光伏扰动观察法MPPT仿真研究：自定义光伏电池模型参数调整与多种扰动策略实现,PLECS光伏扰动观察法MPPT仿真：自定义光伏电池模型与多种扰动策略,PLECS光伏扰动观察法MPPT仿真，附带自搭光伏电池模型，可更改光照，温度和最大功率点参数。 MPPT控制部分使用C语言编写(模块搭建也有)，占空比扰动，电压扰动，电流扰动。 ,PLECS光伏扰动观察法; MPPT仿真; 自搭光伏电池模型; 光照参数调整; 温度参数调整; 最大功率点参数调整; MPPT控制C语言编写; 占空比扰动; 电压扰动; 电流扰动。,PLECS仿真：智能光伏MPPT控制技术，光温调整及最大功率点模块优化

STM32微控制器系列是ST公司生产的一种广泛使用的32位ARM Cortex-M系列处理器。STM32系列以其高性能、低功耗和丰富的外设支持，广泛应用于嵌入式系统设计中。在设计中，经常需要使用到定时器的输入捕获功能来测量外部信号的频率。本文将详细探讨如何利用STM32的HAL库来实现输入捕获测量频率的方法。 输入捕获是定时器的一个重要功能，它可以用来测量外部信号的频率、周期、占空比等参数。在STM32微控制器中，定时器可以配置为捕获模式，通过其输入捕获功能，当输入信号的电平发生变化时，定时器可以记录当前的时间计数器的值。通过记录信号高低电平持续的时间，再计算出频率，这是测频法的基本原理。 要使用STM32的HAL库实现输入捕获功能，需要配置定时器的相关寄存器，设置为输入捕获模式。这一过程通常涉及以下几个步骤： 1. 配置定时器的时钟源和分频系数，以达到所需的测量频率范围。 2. 设置定时器的预分频器和自动重装载寄存器，以调整输入捕获的分辨率。 3. 将定时器的输入通道配置为输入捕获模式，并选择合适的边沿检测（上升沿、下降沿或双边沿）。 4. 启用中断，并在中断服务程序（ISR）中处理捕获事件，记录时间戳。 5. 根据捕获到的时间戳计算信号的频率。 在使用HAL库时，可以利用STM32CubeMX工具生成初始化代码，这将大大简化配置过程。一旦配置完成，就可以在中断服务程序中读取捕获值并进行频率计算。频率的计算公式通常为频率 = 定时器时钟频率 / (捕获值2 - 捕获值1)，其中捕获值1和捕获值2是连续两次捕获事件的时间戳。 HAL库提供了一系列的API函数，比如HAL_TIM_IC_CaptureCallback，它会在捕获事件发生时自动被调用。在这个回调函数中，可以获取捕获的值，并根据需要进行处理。此外，HAL库的配置还包括设置优先级、中断使能等。 在实际应用中，输入捕获功能不仅可以用于测量外部信号的频率，还可以用于实现电机控制中的转速测量、位置检测等。因此，掌握该技术对于进行STM32微控制器开发十分重要。 除了软件上的配置之外，硬件连接也不容忽视。输入捕获通常通过GPIO（通用输入输出）引脚连接到定时器的输入通道。确保硬件连接正确无误，是实现输入捕获功能的前提条件。 STM32HAL库输入捕获功能是测量外部信号频率的有效手段。通过上述步骤的详细配置和编程，可以实现精确的频率测量，进而为各种应用提供准确的时间基准或控制信号。掌握该技术对于从事基于STM32平台的嵌入式系统开发者而言，是一项基本且重要的技能。

在现代农业中，植保作业是保证农作物健康生长的重要环节，传统的人工作业方式劳动强度大、效率低，已不能满足现代农业的需求。随着无人机技术的快速发展，无人机植保作业以其高效、精准、低能耗等优点逐渐成为现代农业植保的重要方式。在无人机植保作业中，路径规划是关键问题之一，它直接关系到植保作业的效率和效果。人工势场算法作为一种有效的路径规划方法，为解决无人机协同作业中的路径规划问题提供了新的思路。 人工势场法（Artificial Potential Field Method, APF）是由Khatib于1986年提出的，它模拟了物理学中的势场概念，将环境障碍物转化为斥力场，目标点转化为引力场，无人机在这样的力场中运动，最终能够寻找到一条避开障碍物并趋向目标点的最优路径。具体来说，人工势场算法将无人机和目标位置之间的空间划分为吸引力势场和排斥力势场两部分，其中吸引力与距离目标位置的距离成反比，而排斥力则与无人机距离障碍物的距离成正比。无人机在吸引力和排斥力的共同作用下，动态地调整飞行路径。 在无人机协同植保作业中，作业区域往往较为复杂，包括田地的边界、树木、电线杆等障碍物，以及需要精确覆盖的植保区域。传统的单机路径规划方法难以适应这种复杂的环境和多无人机协同作业的需求。人工势场算法通过模拟势场，能够很好地解决这些问题。它可以动态地调整各无人机之间的势场，以避免无人机之间的碰撞和重叠，同时保证植保作业的全面覆盖。 无人机协同植保作业路径规划的关键是实现多无人机的自主协同，这包括任务分配、路径规划、避碰和通信等。其中路径规划是最为核心的部分。在应用人工势场算法进行路径规划时，需要考虑以下几个方面： 1. 势场模型的设计：构建适合无人机飞行特性和植保作业特点的势场模型，模型设计的好坏直接影响到路径规划的效率和准确性。 2. 动态环境适应性：环境是变化的，无人机在作业过程中可能会遇到突发状况，如障碍物移动或天气变化，势场算法需要能够实时调整，以适应环境变化。 3. 多无人机协同策略：在多无人机协同作业中，需要考虑无人机间的相互作用力，包括引力和斥力，以及如何在保证植保效果的同时，提高作业效率和减少资源浪费。 4. 优化算法：为了获得更优的路径规划结果，需要引入相应的优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，以提升路径的全局最优性。 5. 安全性考虑：确保无人机作业路径规划的安全性，避免对人员、其他设备和环境造成潜在威胁。 基于人工势场算法的无人机协同植保作业路径规划，可以有效提高作业效率和植保质量，降低作业成本，对推进农业现代化进程具有重要意义。随着技术的不断进步，未来可以期待人工势场算法在无人机协同作业中的更广泛应用和进一步优化。