移相全桥simulink仿真

自己参考谷歌官方的蓝牙聊天代码编写的蓝牙串口调试助手，经过了很长时间N多次的修改，功能不断的增加和完善。该项目包含很多使用的代码，能够使初学者学习到很多使用的技能，例如基本的蓝牙通信的建立、仿QQ的手势解锁、本地文件的存储和读取、仿QQ好友的列表样式、后台QQ邮件的发送反馈信息、底部弹出菜单和右上角自定义菜单等等。程序还有不完善的地方，希望与大家共同进步。

BusHound 6 32位 64位 x86 x64 正式版 序列号包内含有32位 和 64位 两个正式版

WaSP.Engineering.wasp组件

自己整理的QT面试题，里面还包含了一些信号与槽的相关知识，对于面试来说应该没有问题

C# 实现的等值线 分为两个版本 供大家学习http://blog.csdn.net/hzgjf/article/details/4230109

银行家算法是一个经典的避免死锁的算法，此模拟程序可以让同学们更好的理解银行家算法的思想

混合定位中很不错的一篇文章，看过之后很受启发在TOA和AOA误差服从零均值的高斯分布时,以上⑧无AOAQ阵中AOATOA/AOA混合定位算法的克拉美一罗下界(CRLB)为:校准离差取rP=(GQG)90Q阵中AOA校准离差取(x-x1)/其中:G=(x-x r(y-m)/r(19)洲6050(x)2(+(y-y))(x-x)(+(y-y)0.020.040.060080.100.12(x-x1)AOA标准离差(stda,单位radx-图1都市环境中算法性能比较3仿真与分析为了检验和比较算法在实际蜂窝网络信道环境中的定位性能,假定在一蜂窝网络中,小区半径为2500m,参与TOA测量的BS为服务BS和4个相邻的BS,其位置坐标分别为(0,0),(4330,2500),(4330,2500),(0,5000),(-4330,2500)。假定由测量系统造成的TOA测量误差服从均值为0,方差为30米的高斯分布,信道环境造成的NIOS误差满是TP1.5信道模型14,服务BS始终能够提供AOA,AOA测量误差服从均值为0和一定标准差的高斯分布。图1为都市环境中假定只有服务BS能视距(LOS)传播时,MS在服务小区内均匀分布,在不同AOA标准差下算法定位误差在125m内的概率。图中可见,Q矩阵中σα的取值对算法定位性能有很大影响,在AOA标准差较小时用TOA测量值η近似替代σa能取得更好的定位性能,这是由于WLS算法采用了Q阵加权。此外,120只要AOA测量值达到一定精度(标准差小于一定值),采用10-10A-A0A00TOAAOA混合定位法就能取得比单纯TOA定位更好的性能。图29080为乡村环境中在不同AOA标准差下,由单纯TOA及 TOA/AOA70定位法(Q矩阵中取n=r)得到的由均方根误差(RMSE)表示的定位性能。由图2可见,乡村环境中由于TOA测量精度较高,30对AOA的精度要求也高。只有当AOA标准差更小(小于10-3)AOA标准离差(og)时,混合定位算法才能取得比单纯TOA定位更好的性能。图2乡村环境中算法性能比较为了检验MS与服务BS距离对算法定位性能的影响,在一般都市环境中可以假定MS位于与服务BS具有不同距离的两个位置(1200,0)和(2400,0)分别进行定位估计,五个BS具有非视距TOA测量值的概率分别为:0、0.2、04、0.6、0.8、1,服务BS能够提供的AOA测量误差分别服从均值为0,标准差为01、0.0lrad的高斯分布,Q矩阵中用r近似替代σn,对每个位置在每种条件下分别进行100次测量,算法在无AOA及具有两种标准差的AOA时的定位结果(RMSE)如图3、4所示仿真结果表明:AOA参与卜AOA标准离差=001AOA标准离差=0,01定位只有在AOA本身误差不大AOA标准离差=0.1AOA标准离差=0.1无AOA无AOA的情况下,才能对定位性能有改200善;如果AOA本身误差增大150则对TOA定位结果并不会有改l00善;MS距离服务BS越近,则50采用混合定位算法的效果越好。00.00.204060.810000.20.40.608104结论BS非视距概率Bs非视距概率图3个同标准差时算法图4不同标准差时算法本文的分析和仿真结果表性能比较(1200,0)性能比较(2400,0)明,只要服务BS提供的AOA测量值达到一定精度,合理选择Q矩阵中AOA标准差取值,本文提出的 TOA/AOA混合定位算法就o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.neto1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.net

【实例简介】本文基于最优线性二次型理论研究了带外部干扰的多智能体系统的最优控制问题. 首先在不考虑干扰的情况下，通过分析性能指标函数求得了最优的分布式控制协议. 然后假设系统存在外部干扰，采用DOBC的方法来估计实际扰动，在控制协议中增加干扰补偿项来消除干扰的影响. 接下来，将上述复合式控制协议设计为带有最小采样粒度的事件触发机制，运用现代控制理论和矩阵论等工具分析了多智能体算法，得到了分布式的事件触发条件. 最后，通过计算机仿真验证了本文所提算法的有效性.

这是逆变器模型预测基本仿真，可以学习一下。

以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。