循迹小车是基于自动引导机器人系统,用以实现小车自动识别路线,以及选择正确的路线。智能循迹小车是一个运用传感器、单片机、电机驱动及自动控制等技术来实现按照预先设定的模式下,不受人为管理时能够自动实现循迹导航的高新科技。对于初学者来讲,循迹小车是很适合新手实践的STM32项目,在目前众多的电子竞赛,如电子设计竞赛、工程训练赛、智能竞赛中均会出现循迹小车或与小车相关的比赛。循迹小车一般包含车体结构设计,驱动电路设计,程序设计三个部分。
2024-04-07 20:46:44 1.72MB stm32
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基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值;非普工业最大值、非普工业最小值;普通工业最大…
2024-04-01 22:00:47 462KB
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用P1口做输出口,接八只发光二极管。编写程序,使发光二极管循环点亮,循环点亮时间间隔为1秒,该时间间隔用定时器中断实现。/ INT0 接单次脉冲输出,每当有外部中断信号时,发光二极管循环方向取反。
2024-04-01 16:53:30 69KB
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循环(7,3)码编码电路设计(基于quartus的代码及仿真)
2024-03-25 18:12:57 81KB quartus 通信原理
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我们开始在三个维度上研究N = 4 $$ \ mathcal {N} = 4 $$ Chern-Simons-matter理论中的1/2 BPS Wilson循环。 我们考虑具有Chern-Simons级别k,− k和0的圆形或线性颤动,并关注保留R对称性的两个SU(2)子组之一的环。 在没有消失的Chern-Simons水平的情况下,我们为通过超多重连接的颤动上的每对相邻节点找到一对Wilson环(通过扭曲的超多重连接所连接的节点具有Wilson环,从而保留了另一组超级电荷)。 我们期望通过量子校正来消除这种经典的成对简并性。 对于带有扭曲的超多重子集连接的具有消失的Chern-Simons项的节点,我们发现通常的1/4 BPS Wilson环会自动放大为1/2 BPS,这在3维Yang-Mills理论中也是如此。 当具有消失的Chern-Simons级别的节点通过未扭曲的超多重子集连接时,我们找不到耦合到经典不变的那些节点的任何Wilson环。 相反,我们发现了几个超对称性变化(非零)在任何相关函数中均消失的回路,因此弱零。 我们期望当包括量子校正时,这些威尔逊循环的仅一种线性组合
2024-03-23 20:22:39 708KB Open Access
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在51单片机课堂上,单只数码管循环显示0-9是一个常见的练习项目。这个练习可以帮助我们掌握单片机的引脚控制和数码管显示等基本知识。以下是一个简单的示例程序,演示如何使用51单片机控制单只数码管循环显示0-9。 硬件连接 首先,我们需要了解数码管的显示原理和引脚控制方式。在这个示例中,我们假设使用共阳极数码管,并且只使用一个位选引脚(例如P2.0),其他数码管引脚(例如a-g和dp)连接到相应的单片机引脚上。 接下来,我们需要编写一个程序来控制数码管循环显示0-9。在51单片机上,可以使用C语言或汇编语言编写程序。以下是使用C语言编写的示例程序: c #include // 包含51单片机的头文件 #define LED P2_0 // 位选引脚连接到P2.0口 #define A P1_0 // a引脚连接到P1.0口 #define B P1_1 // b引脚连接到P1.1口 #define C P1_2 // c引脚连接到P1.2口 #define D P1_3
2024-03-23 19:02:46 18KB 51单片机
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Linux循序渐进学习好资料Linux命令详解Linux循序渐进学习好资料Linux命令详解Linux循序渐进学习好资料Linux命令详解
2024-03-23 02:08:56 292KB
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红外循迹模块是以 TCRT5000L 传感器为核心,可实现红外寻迹,红外避障、纸张检测等功能。模块带有电源指示灯以及信号指示灯,引出数字信号输出接口,测量距离在 1mm~15mm 范围内可调节。 引出数字信号输出引脚 检测距离在一定范围内可用变阻器调节 支持 3.3V~5V 工作电压 带有电源指示灯与信号指示灯 产品尺寸:
2024-03-09 21:39:14 1.19MB 智能家居 电路方案
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1、使用stm32f103最小系统板 2、采用L298N驱动二路电机驱动电机(12v供电) 3、用Timer3输出两路PWM波对小车进行调速 4、四路红外循迹的功能 5、超声波测距功能,舵机自动转向,二者结合可以自动躲避障碍物 6、可以使用手机蓝牙调试助手控制小车的运动方向等其他功能 7、工程详细,代码有注释
2024-03-09 12:42:39 7.38MB stm32 智能小车
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基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-07 14:13:28 26KB
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