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照坐标变换必须遵循的原则，依矩阵变换法则。对电机矢量控制中Clarke变换公式的系数、压万进行详细数学推导，对伺服系统的设计具有一定的借鉴意义。白钩生等;Cake变换中系数2/3的推导8Clarke逆变换:v2c-C ig =c2√33结论C22按照矢量坐标变换必须要遵循原则,依矩阵变换法则,经过以上数学矩阵详细推导,矢量坐标因此: Clarke变换(或3/2变换)式为Cuke变换系数应为/3参考文献[I]王晓明,王玲,电动机的DSP控制——m公司DSP应用M]北京:北京航空航天大学出版社,2004√(上接第73页)在采用传统P控制器的速度调节系统中,速度和电化对该速度调节系统的影响。机转矩的超调量较大,速度的超调量甚至能达到40%。而使用模糊自适应PI控制器的速度调节系统参考文献中,速度和电机转矩曲线较平滑,振动较小,说明[1]陈荣永磁同步电机控制系统M]北京:中国水利水电出版该控制系统具有较好的鲁棒性和稳定性。其上升时社,2009间、超调量和调节时间均较小,这说明采用模糊自[2]王秀和.永磁电机[M].北京:中国电力出版社,200[3]刘贤兴,卜言柱,胡育文,等.基于精确线性化解耦的永磁同适应P控制器具有更好的跟随性和抗扰性。步电机空间矢量调制系统[J].中国电机工程学报,2007,27模糊自适应控制器能够根据负载转矩和速度的(30):S559突变,通过模糊控制实时地修正K,和K,使其适应[4]梁文毅,章玮,娄飞容.永磁同步电动机伺服系统模糊控制器系统的变化,使电机平稳地运行。设计[J].微电机,2007,40(1):4850[5] Marco Tursini, Francesco Parasiliti, Zhang Daqing. Real-time Gain结语Tuning of PI Controllers for High-performance PMSM Drives [J]IEEE Transactions on Industry Applications, 2002, 38(4)仿真结果验证了采用模糊自适应P控制器的控1018-1026制系统比采用传统PI控制器的控制系统具有更好稳[6 Liu Xuepeng, Immune Pl Control on PMSM Speed Regulating System定性和鲁棒性。模糊控制具有更好的适应性和灵活[C]. Proceedings of the 7 th World Congress on Intelligent Control性,能根据外部信息进行智能判断。and Automation, 2008: 6891-6896本文的不足之处在于只考虑了外部环境的变化,[7] Francesco Parasiliti, Marco Tursini, Zhang Daqing. On-line Selftuning of PI Controllers for High Performance PMSM Drives[C]并未考虑系统本身参数的变化。由于永磁同步电机Conf. Rec. IAS Annu. Meeting, 1996: 1619-1625.的电阻和电感分别受运行温度和磁饱和程度的影响,[8]李渊,何风有,余跃,等.永磁同步电机摸糊滑模控制系统的因此,下一步的研究将集中在电机电阻和电感的变研究[打].微电机,2010,43(4):5860Clarke变换中系数(√)2/3的推导旧WANFANG DATA文献链接作者:白钧生,冯浩,白新力,李攀, BAI Yunsheng, FENG Hao, BAI Xinli, LI Pan作者单位:白钧生, BAI Yunsheng(中国飞机强度研究所,西安,710065),冯浩, FENG Hao(西北工业大学电子信息学院,西安,710129),白新力,李攀, BAI Xinli, LI Pan(西安微电机研究所,西安710077)刊名微电机 ISTIC PKU英文刊名:Micromotors年,卷(期):2012,45(7)参考文献(1条)1.王晓明;王玲电动机的DSP控制-TI公司DSP应用2004本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCalwdj201207019.aspx

从源代码的角度实现了小波的haar分解，有利于初学者对小波分解的理解，不单纯的使用matlab wavelet工具箱

这个是自己写的无线通讯模块NRF24L01的 32F103的程序，实测过可用

【实例简介】gmii模式下de2的以太网数据传输verilog实现，纯verilog代码编写

自己做设计的时候使用的一个控件，十分的强大，而且复用很简单，很漂亮的界面

基本算法，亲测可用

在vs2013平台下用c++实现的通过Kinect获取场景点云数据并显示的程序。获取线程从Kinect中读取深度数据与图像数据，经坐标映射与融合后生成目标点云数据，通过boost的信号槽机制传输到主线程中并将其使用PCL提供的visualizer在窗口中加以显示。编译运行前需要配置PCL与Kinect2.0SDK两个外部依赖库。整体代码简单，思路清晰，适合刚入门的新手学习。

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