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基于单片机的鱼塘溶解氧监控系统的设计
水体中的溶解氧是养殖鱼类赖以生存所必须的物质。在水体中根据不同种鱼保证其适宜的溶氧量,是水产养殖获得成功的必要条件。为了提高鱼产品的质量和产量,降低养殖成本,传统的池塘养殖方式开始逐步向工厂化养殖方式过度。该系统由AT89C51单片机,溶解氧传感器、温度传感器、显示电路、报警电路等部分组成。系统利用溶解氧、温度传感器实现对鱼塘溶解氧浓度的检测。采集到的溶解氧浓度信号经过ADC转换后传给单片机。单片机对这些数据进行分析,参照预设的参数进行监控,并通过控制电路实现对增氧系统的控制。单片机实时监测鱼塘中的温度、溶氧量等环境因素。根据环境变化自动驱动水下的增氧机,显示水温,使鱼塘水体中的溶氧量和温度
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异步电机矢量控制磁链观测
【实例简介】磁通观测说明:
///////////////////////////0519主要程序
flux_d=flux_d_o+T*(edss+20*reg3*cos_theta-20*flux_d_o);
flux_q=flux_q_o+T*(eqss+20*reg3*sin_theta-20*flux_q_o);
///////////////磁通的大小在0.3-0.8之间
if(flux=0.8)
reg3=0.8;
end
if(flux=1))
reg3=abs(we);
if(we>=0)
flux_d_comp=flux_d+flux_q;
flux_q_comp=flux_q-flux_d;
else
flux_d_comp=flux_d-flux_q;
flux_q_comp=flux_d+flux_q;
end
% else
% reg3=1;
% flux_d_comp=flux_d;
% flux_q_comp=flux_q;
% end
%-----------------------
flux_d_r=(Lr/Lm)*(flux_d_comp-(o*Ls*idss));
flux_q_r=(Lr/Lm)*(flux_q_comp-(o*Ls*iqss));
/////////////////////////////////
////////////////////////////在磁通观测的这些已有的m文件中,
0254,0617,0623,0701采用的方法是zw论文中提及的p34-p35的方法,
其中函数之间的区别是在参数上作了调整。0518,0519方法同上。
0520采用不同方法??
- 2021-11-18 00:33:54下载
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基于matlab的GUI界面信号与系统设计
本人已经测试过,没有错误,功能强大,基于Matlab的GUI界面设计,运行无误。
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无刷直流电机-基于模糊自适应PID控制的永磁无刷直流电动机调速系统设计
无刷电机资料 无刷直流电机 PID基于模糊自适应PID控制的永磁无刷直流电动机调速系统设计
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C#写的读取USB HID设备的测试软件
是用C#写的读取USB HID设备的测试软件,输入VID、PIV,查找HID设备是否存在,如果存在,则读取指定的HID设备发来的数据。软件已测试,可以直接使用。(不可读取键盘、鼠标),只能读取自定义HID设备,同时可以自定义读取数据时的超时时间
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simulink 基于电压环的buck电路
【实例简介】buck 电路的设计模型,基于电压环的稳压 可以简单的参考下
- 2021-11-11 00:34:22下载
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C#毕业设计(全套论文)+源码
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基于混沌序列的LSB水印算法
该算法实现了以下功能:1.先对灰度级的水印图像进行取每位高四位的二进制化处理,得到长度为原来四倍的二进制水印数据;2.产生一个随机二进制序列,即密钥,长度与二进制水印数据长度相同;3.利用此二进制序列对水印图像进行混沌加密;4.根据二进制水印的对应位,修改图像的最低位,以保证其奇偶性;5.根据要检测图像中每个像素的最低位的奇偶性提取水印信息;6.根据密钥对水印图像进行还原。
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朴素贝叶斯分类器(MATLAB源代码)
朴素贝叶斯分类器 MATLAB 源代码,里面含有使用实例,用的是 UCI 的 mushroom 数据集。分类器详细介绍见:http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917
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yolo算法讲解ppt
deepsystems.io的YOLO算法讲解ppt,讲解很详细,以图像化的方式讲解原理步骤,清晰易懂。Inferencenputmage448448x3deepsystemsioInferencenputmageGoogleNet(20 layers)14x14x1024448448x3deepsystemsioInferencenputmageGoogleNetC R(20 layers)14x14x102414x14X1024448448x3deepsystemsioInferencenputmageGoogleNetC RC R(20 layers)14x14x102414x14X102414X14x1024448448x3deepsystemsioInferencenputmageGoogleNetC RC R(20 layers)7x7x102414x14x102414x14X102414X14x1024448448x3deepsystemsioInferencenputmageGoogleNetC RC RC R(20 layers)7x7x10247x7x102414x14x102414x14X102414X14x1024448448x3deepsystemsioInferencenputmageGoogleNetC RC RC RFC.R(20 layers)7x7x10247x7x102414x14x102414x14X102414X14x1024448448x3deepsystemsioInferencenputmageGoogleNetC RC RC RFC.R(20 layers)7x7x10247x7x102414x14x102414x14X102414X14x10244096X11470x1448448x3deepsystemsio
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