随着科技的发展，磁悬浮技术已经成为了众多领域的研究热点，特别是在交通、物流、医疗设备等应用方面。该开源磁悬浮资料包提供了下推式纯电路设计的磁悬浮系统，这套系统通过纯数字模拟电路来实现磁悬浮的基本功能，适合于电子爱好者、学生以及DIY爱好者进行实践和学习。 资料包中包含了磁悬浮系统设计所需的关键文件和图纸，具体包括原理图、材料清单以及PCB的GERBER文件。原理图是磁悬浮系统设计的基础，它详细记录了电子线路的连接方式和布局，对于理解电路的工作原理至关重要。材料清单则列出了系统所需的所有电子元件，包括电阻、电容、半导体器件等，以及它们的规格参数，这为采购和组装提供了便利。GERBER文件是PCB生产制造的标准文件格式，通过它可以将电路设计转化为实际的电路板。 此外，资料包还提供了部分3D打印模型。这表明磁悬浮系统不仅在电路设计上有详细的实现，还可能涉及到机械结构的模拟和设计。3D打印模型的提供，意味着用户可以根据模型自行打印所需部件，进一步降低了研究和制作的成本。 资料包的亮点在于，它所提供的磁悬浮系统不需要复杂的编程，通过简单的焊接和组装就能实现磁悬浮效果。这一点对于没有编程基础或者想要快速体验磁悬浮效果的人来说非常友好。该磁悬浮系统是基于下推式原理，这可能意味着它使用了一种特殊的控制方式，通过调整电磁场的强度来控制物体的悬浮位置。 从资料包的标签来看，这套开源磁悬浮资料包不仅适用于基础的电子和物理爱好者，而且在电赛F题（可能是某种电子竞赛的题目）以及量子漂浮的相关研究中都有应用价值。量子漂浮虽然听起来很前沿，但实际上可能指的是利用量子物理原理，通过磁场控制实现的无接触悬浮技术。这种技术在科学研究和工程实践中有着广泛的应用前景，例如在量子计算机的冷却系统、精密测量设备等方面。 这份开源磁悬浮资料包为对磁悬浮技术感兴趣的人提供了一个很好的起点。它不仅包含了理论设计的全部要点，还包括了实际操作所需的具体文件，使得用户能够按照资料包的指导独立完成磁悬浮装置的制作。这不仅有助于推广磁悬浮技术的普及，也为磁悬浮技术的创新和发展提供了更多的可能性。

本文介绍了一种基于FPGA和STM32的波形解调与重构系统设计方案。系统通过高速ADC采样输入信号C，经FIFO缓冲后由FPGA串口发送至STM32进行FFT分析，识别出A、B两路波形的类型和频率。FPGA接收识别结果后，利用DDS模块重构信号并通过锁相环消除相位漂移。系统还实现了相位差可调功能，可通过按键设置A'和B'的相位差，并在数码管上显示。整个系统采用模块化设计，包含FIFO缓冲、串口通信、FFT分析、DDS生成、锁相环和移相等功能模块，最终通过高速DAC输出重构的A'和B'信号。

云台

内容概要：本文深入解析了2025年电子设计大赛G题《电路模型探究装置》，涵盖了从原理到代码实操的各个方面。文章首先介绍了G题的基本情况及其对参赛者的全方位挑战，随后详细剖析了题目的基本要求，包括信号调节、正弦信号生成、输出信号幅度设定和幅频曲线反推等内容。接着探讨了发挥部分，如未知模型电路学习与建模及信号还原的原理和方法。在软件代码实现方面，分别介绍了DDS信号生成、信号采集与处理、模型学习与信号还原的代码框架。此外，文章还分享了硬件与软件协同调试、优化代码性能以及比赛时间管理的实战技巧。最后，总结了G题的要点，并展望了电子设计大赛未来的发展趋势。 适合人群：对电子设计充满热情的爱好者、希望在电子设计大赛中取得优异成绩的参赛者、以及希望提升自己电路设计和编程能力的技术人员。 使用场景及目标：①理解电路模型探究装置的工作原理和实现方法；②掌握DDS信号生成、信号采集与处理、模型学习与信号还原的具体实现；③学习硬件与软件协同调试、优化代码性能及合理管理比赛时间的技巧；④为未来的电子设计大赛做准备，提升自己的技术水平和创新能力。 阅读建议：本文不仅提供了详细的理论解释，还附带了大量的代码示例和实战技巧，因此在阅读过程中应结合实际操作进行学习。特别是对于代码部分，建议读者亲自编写和调试代码，以便更好地理解和掌握相关知识点。同时，读者还可以尝试复现文中的实验，以加深对电路模型探究装置的理解。

在电子竞赛领域，特定年份的“电赛H题”通常指的是针对某个具体问题或挑战而设计的赛题，该问题会要求参赛队伍运用所学的电子、控制等相关知识进行技术实现。这类竞赛往往鼓励学生动手实践，将理论与实际相结合，解决实际问题。本文档涉及的是24年电赛H题的自动行驶小车项目，该项目采用TI公司（德州仪器）的MSPM0G3507微控制器作为核心处理单元。 MSPM0G3507是TI公司MSPM0微控制器系列中的一员，该系列微控制器基于ARM® Cortex®-M0+处理器，具有高性能、低功耗的特点。MSPM0G3507微控制器通常用于要求实时控制和高效处理的应用场合，比如工业自动化、医疗器械、消费类电子等领域。在此项目中，MSPM0G3507微控制器的作用可能是作为小车的主控单元，负责接收传感器数据、处理数据、执行控制算法并驱动电机。 自动行驶小车在电赛中是一个常见且富有挑战性的项目。它通常要求小车能够自主导航，这涉及到复杂的传感器数据处理和控制算法。实现自动行驶小车需要考虑的方面包括但不限于：路径规划、障碍物避让、速度控制、车辆稳定性以及与环境的交互等。在制作过程中，参赛者需要设计相应的电子电路，编写控制程序，调试系统，确保小车能够按照既定规则完成比赛任务。 文件中提及的“制作24年电赛H题自动行驶小车”表明该项目包含了一整套从设计到实现的完整方案。具体而言，这可能包括了硬件设计图纸、电路板PCB文件、软件代码、控制算法以及系统调试指南等。项目文档的准备对于竞赛的成功至关重要，它不仅为制作过程提供指导，也是参赛者进行交流和学习的重要资源。 由于文档信息不涉及具体的实施细节，我们无法得知项目中具体使用了哪些传感器、驱动模块、电源管理方案以及编程语言等。但可以肯定的是，制作一个自动行驶小车需要跨学科的知识和技能，包括但不限于微控制器编程、电路设计、电机控制、传感器技术以及信号处理等。这些技能的综合应用，可以有效提高小车的自主导航能力，使之在复杂的赛道中稳定行驶并完成各种任务。 对于参赛的学生来说，参与此类项目的研发不仅可以增强理论知识的实际应用能力，还能够锻炼团队合作、项目管理、问题解决等多方面的能力。通过在电子竞赛中解决实际问题，参赛者能够更直观地理解课堂所学知识与实际工程应用之间的联系，提升自身的创新意识和技术水平。 在自动化、人工智能等技术飞速发展的今天，自动行驶小车的研究与开发显得尤为重要。这类项目不仅能够激发学生的创造潜能，而且对于培养未来的技术人才和推动相关技术的发展具有重要意义。通过参与电子竞赛以及类似项目的实践，学生能够更好地准备自己，迎接未来技术领域的挑战。

2023年电赛E题旨在设计一个运动目标控制与自动追踪系统。该系统使用K210芯片进行图像处理和舵机运动控制，实现红色光斑的位置控制以及绿 色光斑的自动追踪功能。本次报告将详细介绍该系统的设计与实现过程。 首先，2023年电赛E题要求参赛队设计一个基于K210芯片的运动目标控制与自动追踪系统。该系统主要包括激光位置识别、运动目标控制和自动追踪功能。在设计过程中，我们需要充分考虑系统的性能、成本和可靠性。 其次，报告模板提供了详细的实验步骤和设计要点。我们首先需要选用适合的硬件设备，包括K210芯片、激光笔、舵机等。然后，根据系统需求设计软件程序，并利用K210芯片实现图像处理和舵机运动控制。在实验过程中，我们需要注意调整系统参数，确保系统能够稳定运行并达到预期效果。

"2018年电赛E题资料.zip" 涉及的是2018年度全国大学生电子设计竞赛（简称“电赛”）的E题相关的资源集合。全国大学生电子设计竞赛是一项面向全国高等院校在校本专科生的科技活动，旨在推动学生对电子技术的实践能力和创新意识的培养。每年的比赛会设置多个题目，涵盖了电子工程、自动化、通信、计算机等多个领域。 "2018年电赛程序；2018年电赛程序" 暗示了这个压缩包内可能包含的是参赛团队为解决2018年电赛E题所编写的程序代码。电赛中的编程任务通常涉及硬件控制、数据处理、实时系统等方面，参赛者需要用C、C++、Python等编程语言编写软件来实现特定功能，解决实际问题。 "2018电赛" 进一步明确了资料的时间背景，即2018年的电赛，这有助于我们了解当时的比赛环境和技术趋势。每年的电赛主题和题目都有所不同，反映出当年电子科技领域的热点和挑战。 【压缩包子文件的文件名称列表】：2018 E 可能表示的是2018年电赛E题的解决方案或者相关代码文件。具体来说，这些文件可能包括： 1. **源代码**：参赛队伍编写的程序源代码，可能有多种编程语言版本，如C/C++、Python等，用于实现题目要求的功能。 2. **数据集**：可能包含题目所需输入数据或实验用的数据文件，用于测试和验证程序的正确性。 3. **文档**：项目报告、设计方案、算法描述等，详细解释了参赛团队的解题思路和方法。 4. **电路图**：可能包含电路原理图，展示了硬件部分的设计和连接方式。 5. **库文件**：可能用到的第三方库或自定义函数库，便于代码的复用和模块化。 6. **编译和运行脚本**：用于构建和执行程序的批处理脚本，简化了开发流程。 7. **测试用例**：用于验证程序功能的输入输出样本，确保代码的正确性和健壮性。 8. **README文件**：提供关于如何运行和理解项目的说明，包括依赖库、编译指令等。 通过研究这些资料，可以了解到2018年电赛E题的具体要求、参赛者的解题策略以及当时的编程技巧和方法。这对于后来者学习电子设计竞赛、提高编程技能、了解竞赛规则以及探索当年的电子技术发展都具有重要的参考价值。同时，也可以通过对比历年电赛的题目和解决方案，观察电子技术的进步和变迁。

2024年电赛H题的自动行驶小车项目是一个具有挑战性的科技竞赛题目，它要求参赛者们利用电子和编程技术来实现一个能够自动行驶的小车。在这样一个项目中，参赛者需要考虑车辆的硬件设计、传感器的应用、控制算法的实现以及软件编程等多个方面。 硬件设计是自动行驶小车的基础。一个稳定可靠的硬件平台是确保小车性能的关键。例如，使用stm32f103rct6单片机作为主控制单元，因为它具备丰富的I/O端口、高性能的处理能力和较高的性价比，非常适合用于控制小型机器人或自动行驶小车。除了控制单元，还需要考虑电机驱动模块、电源管理模块、传感器模块等硬件部分的设计与搭建。 传感器模块对于实现自动行驶小车的功能至关重要。常见的传感器包括超声波传感器、红外传感器、陀螺仪、加速度计等。超声波传感器可以用来测量小车与障碍物之间的距离，帮助小车进行避障；而陀螺仪和加速度计则能够提供关于小车位置、速度以及方向等信息，对于路径规划和车辆稳定控制非常关键。不同类型的传感器需要根据其特点和工作原理进行合理的选择和配置。 控制算法是自动行驶小车的大脑，它决定了小车如何根据传感器的信息做出反应，并且实现正确的行驶路径。常见的控制算法包括PID控制、卡尔曼滤波算法、路径规划算法等。PID控制是一种常见的反馈控制算法，能够根据偏差进行比例、积分和微分运算，实现对小车速度和方向的精确控制。路径规划算法则需要考虑到小车所处的环境以及任务需求，为小车规划出一条最佳或可行的行驶路径。 软件编程是将所有硬件和算法融合在一起的重要环节。参赛者需要编写程序代码，将传感器的数据处理、控制算法的执行以及对电机等执行机构的控制指令整合起来。在编程中，C语言因为其执行效率高、可操作硬件能力强等特点而被广泛使用。根据赛题的要求，参赛者需要调试和优化代码，确保程序能够根据实际情况作出正确的响应。 在完成整个自动行驶小车的设计与开发后，还需要进行充分的测试，验证小车在不同环境下的性能表现，包括避障能力、行驶速度、路径跟踪精度等。测试过程中可能会发现硬件和软件上的一些问题，需要参赛者不断地调整和改进，直至小车能够稳定可靠地完成指定任务。 电赛H题的自动行驶小车项目不仅考验参赛者们的电子硬件设计能力，还考查他们的编程技能和对控制算法的理解。通过这样一个综合性项目，参赛者能够深入理解嵌入式系统的设计原理和应用实践，为未来的科技创新打下坚实的基础。

单相功率分析仪【2024全国大学生电子设计竞赛B题、TI杯】 制作一个对AC220V单相交流电分析的仪器，实现对电流、电压、有功功率、功率因数、电流谐波系数（THD）、电流基波及其2~10次谐波分量的有效值等参数进行检测 使用电压，电流互感器模块，然后通过MCU(MSP0L1306)的ADC采集，但是模块转换后的电压值大小对于低功耗MCU采集很有挑战，Ti板子资源很有限，并且需要对前级模块进行处理，改电阻，否则无法测量题目所给的要求，除此之外还有许多因数需要考虑，之间的计算也很复杂，浪费了我们差不多两天时间，放弃了这个方案 使用ATT7022E计量芯片（不属于MCU，满足题目要求），多功能高精度三相电能专用计量芯片，适用于三相三线和三相四线应用，能够测量各相以及合相的有功功率、无功功率、视在功率、有功能量及无功能量，同时还能测量各相电流、电压有效值、功率因数、相角、频率、基波有功功率、基波有功电能、基波电流等参数，此芯片提供一个SPI接口，方便与外部MCU之间进行计量及校表参数的传递。 硬件部分只需要设计出单相检测的电路，搭建好前级处理后给MCU即可，还有一个要求使用电池供电，我采用18650电池，然后使用一个3.7V升5V的充放电模块，可实现持续的稳定输出，最初我们采用的充电宝USB输出，但绝大多数充电宝都会因为功耗太低而自动断电，所以如果使用充电宝的话可能测着测着就熄了 软件部分则需要写好程序通过SPI与计量芯片通信，发送要测量参数的指令，然后接受计量芯片返回来的值并储存在变量中，然后调用变量将其显示即可

《2021 电赛 F 题视觉教程+代码免费开源》 本文主要针对2021年电子竞赛(F题)中的视觉技术进行详细讲解，并提供了相关的代码资源。该教程聚焦于K210芯片和OpenMV的数字识别与红线循迹功能，旨在帮助参赛者理解和应用这些技术。 1. K210 数字识别、滤噪、判断 在K210芯片上实现数字识别是一个关键环节。为了克服数字不能完全进入视野、帧误识等问题，需要进行滤噪处理。这通常涉及到对识别结果的算法优化，例如使用YOLOV5神经网络模型进行训练。YOLOV5是一种实时目标检测系统，能高效地处理图像中的目标。训练集由3403张赛道数字照片组成，利用labelimg工具进行标注，生成的数据集用于训练得到.pt模型。之后，需要将.pt模型转换为K210板支持的.kmodel模型。 K210的操作步骤包括： 1. 下载Maixpy IDE (https://www.sipeed.com/index.html) 2. 更新固件库，参照官方教程(https://wiki.sipeed.com/soft/maixpy/zh/get_started/upgrade_maixpy_firmware.html) 3. 把文件拷贝至TF卡，格式化为FAT32 4. 在IDE中查看效果 5. 使用串口调试助手（波特率115200）测试指令通信 1. OPENMV 红线循迹 OpenMV用于实现小车的红线循迹功能。在处理过程中，要考虑到小车行驶中可能出现的各种场景，如数字识别、滤波处理等。上位机负责识别和滤波，然后将指令发送给下位机执行。例如，识别到数字12后，后续不再发送指令；识别到34，则在路口发送“l”或“r”；而5678号病房则需在两个路口分别发送转向指令。 代码部分提供了详细注释，帮助理解每一步操作。在Maixpy IDE中，由于Python的numpy和pandas库无法直接调用，需要找到替代方法或者对现有代码进行调整。 通过本教程，参赛者不仅能学习到K210和OpenMV在数字识别和红线循迹中的应用，还能掌握神经网络模型训练、数据集制作、模型转换以及嵌入式系统的调试技巧，为电子竞赛做好充分准备。这个免费开源的资源为参赛团队提供了宝贵的实践经验和参考代码，有助于提升项目的完成度和竞争力。