FPGA UDP+MAC实现

基于点锐度的图像清晰度评价，可以对灰度和rgb图像进行评价，基于点锐度的图像清晰度评价，可以对灰度和rgb图像进行评价

这是一份MIPI C-PHY介绍，可帮助大家快速认识C-PHY，与D-PHY对比来看更能明白。十分难得的资料。

Esp8266 源码分析 MQTT 实现过程，实现移植 MQTT协议在 esp8266 rtos实时系统，可断线重连。https://blog.csdn.net/xh870189248/article/details/81181707

STM32-PMSM-SDK-V4.2-使用指南中文版,FOC:高动态性能高频注入法(HFI)无传感器算法 同时控制2个马达STM32 PMSM FOCSDKV42概述life. augmentedSTM32 PMSM FOC SDK V4.2SDKV42软件包包含: PMSMFOC固件库和 ST MC WOrkbench(GUI)允许用户使用STM32进行单或双PMSM马达的FOC的驱动,其支持STM32FOXX, STM32F1Xx, STM32F2XX, STM32F3XXKSTM32F4xXSingle/Dualsimultaneous FocSTM32F3xxSTM32F4XxXSTM32F0XXWide range of motor controlSTM32Flxxalgorithms implemented forSTM32F2xxspecmc applicationsSTM32F PMSM FOC FW libraryST MC WorkbenchMISRA C rules 2004 compliancyFull customization and real timeStrict ANSI C compliancycommunication through PC software整合:软件库+产品(MCU、功率器件等)+应用高端应用,单/双马达控制STM32F4xXI 80MHZ. Cortex-M4FOC:高动态性能高频注入法(HFD)无传感器算法STM32F2XX低CPU负荷,大部分时间用于应120MHZ. Cortcx-M3用软件上STM32F3XX同时控制2个马达72MHZ, Cortex-M4Industrial motorFitness. wellness andFOC MCdriveshealthcare中/低端应用FLib要求:STM32F 10372MHZ Cortex-M32★·FOC矢量控制对马达进行高效控制STM32FOXXames降低马达的噪音:正弦波电流48MHZ Cortex-MO硬件成本优化:1- shunt电流采STM32F100样,无传感器算法24MHZ Cortex-M3FanHome appliances低端应用MC FWSTM8S· Scalar controllib24MHZST core成本敏感应用算法集及MCU支持ST MC FOC SDK V4.2STM32F3XX F4XXSTM32F103X HD/XL F2XSTM32F103X LD/MDSTM32F1OOX STM32FOXXDual MotorshuntSensorlessDebugSTO+PLLTuningshuntControlHFIFluxSensorlessGUIICSMax FOC xMax FocWeakeningSTO+ CORDICsupportF103~23kzF3-30kZF2XX-40kzIPMSMUSARTEncoderFreeRtosF4-50kZMTPAAdd-OnF103. F2XXMaX FocMax focdafoeDual wFeedMax FoCDual xF103~20kHForwardHallF100~11kHz123 kHZF3 27kZFOXX 12 kHZF2XX36KHF4--45kz*:在 sensorless模式下STM32FOC性能指标STM32FSingle motorDual motor@20kHz PWM/10kHz FOCCodeRAMCPUCodeRAMSTM32FCPUConfigurationusageusagesize( Kb)(Kb)load (%Configurationsize(Kb(Kb)load(%)shunt/STM32F10017.82.658.0NANANANAsensorlessshunt/STM32F05x16.72.745.2NANANANAsensorlessshunt/Motor 1&2STM32F103x16.22.521.33 shunt/17,53.949.4sensorlesssensorlessshunt/Motor 182STM32F2x15.52.613.93 shunt/17.53.929.0sensorlesssensorlessshunt/Motor 182STM32F30X16.72.7152(*)3 shunt/18.84.033.3sensorlesssensorlessshunt/Motor 1&2STM32F4x15511.13 shunt/17.53.923.5sensorless2.6sensorless()+8% if with HFISDK FOC V42新增特性life. augmentedFOCV4.2库新增支持芯片新增支持芯片STM32F301x6/x8-STM32F302x6/x8加入STM32F30x的1个ADC模块的三电阻采样算法快速5 MSPS ADC5△ADC高级的数字电路先进的模拟外设比较器PGA-DAC5数字信号处理器微控制器点单元SDK FOC V42新增“ Motor profiler新增自动测试识别电机参数算法测试PMM马达参数:Rs,Ls,Ke测试转动参数:JFElectrical motor parameters有利于无位置传感控制Current regulators tuning快速FOC转动电机DPI没有硬件以及特别设备要求Rs LSMechanical motor parametersSensorless tuningPMSM motorsNew algorithm

【实例简介】MFC Socket 编程FTP，基本上实现了FTP的功能

详细的分水岭分割方法提取目标轮廓，有详细的注释。包括了三种对比分析，直接使用分水岭，使用梯度图像分水岭分割，使用形态学重建分水岭分割

对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速度。该算法的使用方法与遗传算法相似，可参考matlab遗传算法的帮助文档。区

详细的LSTM代码， 附带数据。RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。

前端有心电图硬件实现，代码是硬件模拟信号采样以及显示部分。

正交频分复用(OFDM) 是第四代移动通信的核心技术。该文首先简要介绍了OFDM基本原理,重点研究了理想同步情况下,保护时隙(CP) 和不同的信道估计方法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下对OFDM系统性能的影响。在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了整个系统的计算机仿真并给出参考设计程序。最后给出在不同的信道条件下,保护时隙、信道估计方法对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论。作者：吕爱琴,田玉敏,朱明华