神弓
工具
下载
文章
API
产品
API接口
工具
下载
产品
文章
留言
登录
首页
下载资源
网站源码
前端
开发技术
行业
跨平台
区块链
云计算
考试认证
硬件开发
数据库
网络技术
信息化管理
物联网
移动开发
行业研究
存储
服务器应用
游戏开发
未分类
操作系统
安全技术
音视频
视频素材
后端
大数据
课程资源
人工智能
"基于优化动力学模型MPC的规划层轨迹跟踪避障控制策略:实现高效且稳健的避障与追踪",优化轨迹跟踪避障控制:基于动力学模型MPC与高阶规划层整合的新策略,基于动力学模型MPC的加入规划层的轨迹跟踪避障
"基于优化动力学模型MPC的规划层轨迹跟踪避障控制策略:实现高效且稳健的避障与追踪",优化轨迹跟踪避障控制:基于动力学模型MPC与高阶规划层整合的新策略,基于动力学模型MPC的加入规划层的轨迹跟踪避障控制(优化过的,效果比书本的好),基于动力学模型; MPC加入规划层; 轨迹跟踪; 避障控制; 优化效果好,优化动力学模型MPC控制:避障轨迹跟踪优化策略
基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现:MATLAB编程实现及参数自定义,基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现:MATLAB编程实现及参数自定义,顶刊
基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现:MATLAB编程实现及参数自定义,基于球形向量改进的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现:MATLAB编程实现及参数自定义,顶刊复现基于球形向量改进的粒子群算法PSO的无人机3D路径规划,spherical vector based particle swarm optimization,MATLAB编写,包含参考文献,内部有注释,可自行修改起点终点和障碍物位置。,核心关键词:顶刊复现; 球形向量改进; 粒子群算法PSO; 无人机3D路径规划; MATLAB编写; 参考文献; 内部注释; 起点终点; 障碍物位置。,"基于球形向量优化的PSO算法在无人机3D路径规划中的应用与复现"
基于MPC模型预测的电池SOC均衡控制策略:创新实现与效果评估,"基于MPC模型预测的电池SOC均衡策略研究:实现高效与智能的电流管理",MPC模型预测控制四节电池SOC均衡1全网首发电池SOC
基于MPC模型预测的电池SOC均衡控制策略:创新实现与效果评估,"基于MPC模型预测的电池SOC均衡策略研究:实现高效与智能的电流管理",MPC模型预测控制四节电池SOC均衡[1]全网首发电池SOC均衡控制,当前领域国内期刊罕有有人发。[2]效果超群,根据电池均衡路径完美规划均衡电流,电流由大到小,避免均衡后期均衡路径问题。,MPC模型; 预测控制; 电池SOC均衡; 均衡路径规划; 电流控制。,MPC模型预测控制下电池SOC均衡策略
基于KNN算法的室内WiFi定位技术研究:MATLAB仿真及误差优化分析报告,基于KNN算法的室内WiFi定位技术研究:MATLAB仿真与误差分析报告-不同视距优化与原始算法对比及WiFi指纹库应用
基于KNN算法的室内WiFi定位技术研究:MATLAB仿真及误差优化分析报告,基于KNN算法的室内WiFi定位技术研究:MATLAB仿真与误差分析报告——不同视距优化与原始算法对比及WiFi指纹库应用部分结果图解,基于knn算法实现室内WiFi定位,MATLAB软件仿真,输出包括误差曲线cdf,不同视距情况下优化算法和原始算法的误差情况,WiFi指纹库,展示仅展示部分结果图,基于KNN算法; 室内WiFi定位; MATLAB软件仿真; 误差曲线CDF; 不同视距优化算法; 原始算法误差情况; WiFi指纹库; 部分结果图,基于KNN算法的室内WiFi定位系统:仿真及算法优化效果对比研究
Aspen氯化锂吸收式制冷技术的性能与应用优势分析,Aspen氯化锂吸收式制冷技术-高效、环保的冷源解决方案,aspen氯化锂吸收式制冷,aspen; 氯化锂; 吸收式制冷; 制冷技术,Aspen
Aspen氯化锂吸收式制冷技术的性能与应用优势分析,Aspen氯化锂吸收式制冷技术——高效、环保的冷源解决方案,aspen氯化锂吸收式制冷,aspen; 氯化锂; 吸收式制冷; 制冷技术,Aspen氯化锂吸收式制冷技术
PR2000_PR2000Kdatasheet_pr2000k_pr2000k开发版_
PR2000K是一款由PixelPlus公司推出的高性能CMOS图像传感器,主要应用于高清摄像头、监控设备以及其他视觉处理系统。其datasheet是了解该产品详细技术规格和性能的关键文档。以下将详细介绍PR2000K的主要特性、功能以及可能涉及的相关知识点。 一、基本特性 1. 传感器类型:PR2000K是一款互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器,具有较高的集成度和低功耗特点。 2. 分辨率:根据标题和描述,PR2000K可能提供2000K像素的分辨率,这在高清视频应用中非常常见。 3. 像素尺寸:通常,CMOS图像传感器的像素尺寸会影响到成像质量和感光性能。具体数值需要查阅PDF文档。 4. 模拟/数字接口:PR2000K可能支持模拟输出和数字输出两种方式,以适应不同的系统需求。 二、性能指标 1. 光照灵敏度:图像传感器对光的敏感程度是衡量其性能的重要指标,PR2000K可能有较高的动态范围和良好的低光照表现。 2. 噪声控制:低噪声是高品质图像传感器的一个关键特征,PR2000K可能采用了先进的噪声抑制技术。 3. 快门类型:PR2000K可能支持全局快门或滚动快门,前者
基于STM32的在线绝缘监测装置的设计.zip
标题中的“基于STM32的在线绝缘监测装置的设计”揭示了这个项目的核心是利用STM32微控制器来设计一种能够实时监测电气设备绝缘状态的系统。STM32是一款广泛应用于嵌入式系统的微处理器,由意法半导体(STMicroelectronics)制造,具有高性能、低功耗的特点,适用于各种工业和消费类电子产品。 在线绝缘监测是一种重要的电力系统安全防护措施,它主要用于检测高压电气设备的绝缘性能,防止因绝缘故障导致的电气事故。这种装置通常包括电压、电流检测模块,数据处理单元以及通信接口,以便将监测数据发送到后台监控系统。 在设计这样一个系统时,STM32微控制器将扮演关键角色。它将接收来自传感器的输入信号,这些信号可能包括测量电气设备的绝缘电阻、泄漏电流等参数。STM32的数字信号处理能力使得它可以实时分析这些数据,识别绝缘状况的变化,并根据预设阈值触发警报或执行其他控制操作。 设计过程中,开发人员需要考虑以下几个关键环节: 1. **硬件设计**:包括选择合适的STM32型号,设计电源电路、信号调理电路,以及与传感器和通信模块的接口电路。STM32有多种封装和引脚配置,选择时需考虑性能需求和成
铁矿厂自动选矿控制程序.rar
标题中的“铁矿厂自动选矿控制程序”指的是在铁矿石开采过程中,采用自动化技术进行矿物筛选和分选的控制系统。这个系统通常基于先进的工业自动化设备,如可编程逻辑控制器(PLC),来实现对选矿过程的精确监控和操作。 描述中提到的“西门子PLC程序”是指该自动选矿控制系统使用了西门子品牌的PLC作为核心控制器。西门子是全球知名的自动化和数字化解决方案提供商,其PLC产品线广泛,涵盖了从小型到大型的各种应用需求。PLC是一种专门用于工业环境的数字运算操作电子系统,能够接收、处理和输出信号,从而控制生产线或设备的运行。 标签再次确认了这一点,表明该程序是专门为西门子PLC设计的,可能包含了配置、编程、诊断和监控等功能,用于控制选矿设备的工作状态,确保生产效率和质量。 压缩包内的文件“sx001宝山.mwp”可能是一个项目文件,以“sx001”表示项目编号,而“宝山”可能是选矿厂的名称或者地理位置。MWP扩展名不常见,但根据上下文推测,这可能是西门子PLC编程软件(如Step 7或TIA Portal)所使用的专有文件格式,用于存储和编辑PLC的程序和配置。 在这个程序中,可能包含以下知识点: 1.
Channel Simulator_kraken_水声信道仿真程序_水声信道_bellhopsimulator_bellhop源
《水声信道仿真:深度解析Channel Simulator与Bellhop》 在信息技术日益发达的今天,水下通信领域的发展也日益受到关注。其中,水声信道的仿真扮演着至关重要的角色,它能帮助研究人员理解水下环境对信号传输的影响,优化通信系统的设计。本文将深入探讨名为"Channel Simulator_kraken_水声信道仿真程序_水声信道_bellhopsimulator_bellhop源"的工具,以及其核心组件——Bellhop。 我们要理解"Channel Simulator"的概念。这是一个专门针对水声信道进行仿真的软件工具,它能够模拟各种复杂的水下环境条件,如水温、盐度、压力等对声波传播的影响。通过仿真,研究人员可以在实际部署前预估通信系统的性能,避免因环境因素带来的不确定性。 Kraken是Channel Simulator中的一个重要部分,它是一个强大的水声信道仿真框架。Kraken允许用户自定义模型参数,实现对不同水声信道特性的精确控制,包括海底地貌、水体特性以及多路径效应等。这样的灵活性使得Kraken适用于广泛的水声研究场景。 Bellhop,全称为BELLHOP(
最新设计ssm师生交流平台--适合计算机毕设、大作业实训项目.rar
标题中的“最新设计ssm师生交流平台”指的是一个基于Java技术栈的Web应用程序,主要用于计算机科学与技术领域的学生和教师之间的沟通与合作。SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个开源框架的组合,它们在Java Web开发中被广泛使用。这个项目可能是一个完整的解决方案,用于计算机毕业设计、大作业或实训项目,帮助师生在线共享资源、讨论问题、提交作业和进行项目管理。 1. **Spring框架**:Spring是一个全面的后端开发框架,提供了依赖注入(DI)和面向切面编程(AOP)等核心功能,简化了Java应用程序的开发。它还包含了其他模块,如Spring MVC用于构建Web应用,Spring Data用于数据库操作。 2. **SpringMVC**:SpringMVC是Spring框架的一部分,专门用于处理Web请求。它遵循模型-视图-控制器(MVC)架构模式,将业务逻辑、数据和用户界面分离,使得代码更易于维护和测试。 3. **MyBatis**:MyBatis是一个持久层框架,它允许开发者编写SQL语句并与Java对象进行映射,减少了手动操作JDBC的繁琐工
选矿手册共16册超清析精品.rar
选矿手册共16册超清析精品。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。
APP下载(保存到网盘后查看).zip
APP下载(保存到网盘后查看).zip
"基于Autosar标准的先进VCU模型:一流建模规范,功能全面,满足量产需求与学习使用,具备仿真与生成能力,包含档位、扭矩、能量管理及驾驶模式等功能安全管理与规范文档","创新一代:高效建模、多维仿
"基于Autosar标准的先进VCU模型:一流建模规范,功能全面,满足量产需求与学习使用,具备仿真与生成能力,包含档位、扭矩、能量管理及驾驶模式等功能安全管理与规范文档","创新一代:高效建模、多维仿真、一流工具链——支持功能全面VCU模型的Autosar标准软件解决方案",量产VCU模型,符合Autosar 标准,按功能分SWC,不同于市面上其他的软件,工具链,建模规范一流。可以仿真,可以生成学习量产都可以用。 VCU常用功能都有,档位管理,扭矩管理,高压上下电,能量管理,驾驶模式和能量回收管理,功能安全,速度限制等。同时,也有规范文档。,量产VCU模型;符合Autosar标准;SWC功能划分;一流工具链与建模规范;仿真与生成能力;VCU常用功能(档位管理、扭矩管理、高压上下电等);功能安全与速度限制;规范文档。,一键智能配置的VCU量产模型,功能强大符合Autosar标准
双馈风机自抗扰技术改进:电流环优化与低压穿越的实现策略-基于硕士论文的复现及参考文献的对比分析,《双馈风机低压穿越的改进方法:基于自抗扰与电流环的优化策略及与PI控制对比研究》,双馈风机通过自抗扰进
双馈风机自抗扰技术改进:电流环优化与低压穿越的实现策略——基于硕士论文的复现及参考文献的对比分析,《双馈风机低压穿越的改进方法:基于自抗扰与电流环的优化策略及与PI控制对比研究》,双馈风机通过自抗扰进行低压穿越改进自抗扰加在电流环根据硕士大lunwen复现有参考文献与pi进行对比,实现了网侧电压降42%以内的低压穿越,双馈风机; 自抗扰; 低压穿越; 电流环改进; 硕士论文; 文献参考; PI对比; 网侧电压降。,双馈风机自抗扰低压穿越技术改进及与PI对比研究
一阶自抗扰仿真模型对比:PI控制器、一阶线性与非线性自抗扰控制器的性能分析与应用实践-基于Simulink的Matlab2021b及以上版本实现,基于一阶自抗扰仿真模型的控制性能对比研究:Simul
一阶自抗扰仿真模型对比:PI控制器、一阶线性与非线性自抗扰控制器的性能分析与应用实践——基于Simulink的Matlab2021b及以上版本实现,基于一阶自抗扰仿真模型的控制性能对比研究:Simulink 搭建及 MATLAB 2021b 版本适用,一阶自抗扰仿真模型,采用 simulink搭建,模型中包括 PI 控制器,一阶线性自抗扰控制器,一阶非线性自抗扰控制器,通过仿真对比以上控制器的控制性能,matlab2021b 及以上版本适用,一阶自抗扰仿真模型; Simulink搭建; PI控制器; 一阶线性自抗扰控制器; 一阶非线性自抗扰控制器; 仿真对比; 控制性能; Matlab2021b及以上版本。,一阶自抗扰仿真模型:Simulink搭建与控制器性能对比
基于Matlab的IMU四元数姿态解算系统:融合三维向量数据与传感器融合技术,37.基于matlab的IMU姿态解算,姿态类型为四元数;角速度和线加速度的类型为三维向量 IMU全称是惯性导航系统,主
基于Matlab的IMU四元数姿态解算系统:融合三维向量数据与传感器融合技术,37.基于matlab的IMU姿态解算,姿态类型为四元数;角速度和线加速度的类型为三维向量。IMU全称是惯性导航系统,主要元件有陀螺仪、加速度计和磁力计。其中陀螺仪可以得到各个轴的加速度,而加速度计能得到x,y,z方向的加速度,而磁力计能获得周围磁场的信息。主要的工作便是将三个传感器的数据融合得到较为准确的姿态信息。程序已调通,可直接运行。,核心关键词:Matlab; IMU姿态解算; 四元数姿态; 三维向量; 陀螺仪; 加速度计; 磁力计; 数据融合。,基于Matlab的IMU四元数姿态解算程序
基于模糊控制与最优理论的主动悬架PID控制器优化模型研究与应用:软件为MATLAB Simulink,包含源码与建模文档资料,基于模糊控制的主动悬架PID控制器优化模型适用场景:针对主动悬架的PID
基于模糊控制与最优理论的主动悬架PID控制器优化模型研究与应用:软件为MATLAB Simulink,包含源码与建模文档资料,基于模糊控制的主动悬架PID控制器优化模型适用场景:针对主动悬架的PID控制时性能指标Kp、Ki、Kd依靠设计经验的缺点,基于模糊控制和最优控制理论,设计了一种基于模糊控制的PID控制器(fuzzy+PID控制器)来优化系统性能指标权重系数。软件: matlab simulink包含:simulink源码文件,详细建模说明文档,对应参考资料,,基于模糊控制的PID控制器优化; 主动悬架性能指标优化; 模糊控制与最优控制理论; MATLAB Simulink源码文件; 建模说明文档; 参考资料; Kp、Ki、Kd权重系数调整,模糊控制优化的主动悬架PID控制器模型
Matlab源码实现:基于OOA-TCN-BiGRU-Attention混合模型的多变量时间序列预测系统完整解决方案,Matlab完整源码和数据1.基于OOA-TCN-BiGRU-Attention
Matlab源码实现:基于OOA-TCN-BiGRU-Attention混合模型的多变量时间序列预测系统完整解决方案,Matlab完整源码和数据1.基于OOA-TCN-BiGRU-Attention鱼鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上;2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;3.data为数据集,main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹;4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价;5.优化学习率,神经元个数,注意力机制的键值, 正则化参数。,核心关键词:Matlab完整源码; OOA-TCN-BiGRU-Attention算法; 鱼鹰算法优化; 时间卷积双向门控循环单元; 注意力机制; 多变量时间序列预测; Matlab2023版以上; 输入多个特征; 输出单个变量; 历史特征影响; 数据集; main.m主运行; 文件夹; 命令窗口输出R2等评价指标; 优化学习率; 神经元个数; 注意力机制键值; 正则化参数。注意:以上内容分号进行分隔,
"Matlab 2023版以上多变量时间序列预测完整源码及数据集:基于NGO-TCN-BiGRU-Attention模型优化,含R2、MSE等多指标评价及参数优化",Matlab完整源码和数据1.基
"Matlab 2023版以上多变量时间序列预测完整源码及数据集:基于NGO-TCN-BiGRU-Attention模型优化,含R2、MSE等多指标评价及参数优化",Matlab完整源码和数据1.基于NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍蝇算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上;2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;3.data为数据集,main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹;4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价;5.优化学习率,神经元个数,注意力机制的键值, 正则化参数。,关键词:NGO-TCN-BiGRU-Attention;多变量时间序列预测;Matlab完整源码;数据集;主运行文件(main.m);命令窗口输出多指标评价;学习率优化;神经元个数优化;注意力机制键值优化;正则化参数优化。,Matlab多变量时间序列预测完整源码:NGO-TCN-BiGRU-Attention模型优化版
Matlab 2023版以上多变量时间序列预测模型:CPO-TCN-BiGRU-Attention算法优化与多指标评价完整源码集,Matlab完整源码和数据1.基于CPO-TCN-BiGRU-Att
Matlab 2023版以上多变量时间序列预测模型:CPO-TCN-BiGRU-Attention算法优化与多指标评价完整源码集,Matlab完整源码和数据1.基于CPO-TCN-BiGRU-Attention冠豪猪算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上;2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;3.data为数据集,main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹;4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价;5.优化学习率,神经元个数,注意力机制的键值, 正则化参数。,关键词:CPO-TCN-BiGRU-Attention; 冠豪猪算法; 时间卷积双向门控循环单元; 注意力机制; 多变量时间序列预测; Matlab 2023版以上; 输入特征输出单一变量; 历史特征影响; 命令窗口输出多指标评价; 优化学习率; 神经元个数; 注意力机制键值; 正则化参数; Data集; main.m主运行文件。以上关键词用分号分隔为:CPO-TCN-BiGRU-Att
«
1
2
...
7
8
9
10
11
12
13
...
135
136
»