#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
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针对飞秒激光微纳加工技术中激光与加工样品相对运动的控制、聚焦光斑能量的控制中存在的问题，提出一种基于硅基液晶空间光调制器动态加载计算全息图同时控制焦点位置和能量的新型加工方法。该方法通过加载叠加闪耀光栅的全息图，控制单点运动来扫描加工二维结构，无需平台移动。进一步控制全息图的挖空区域，可以调制入射光斑的能量，进而控制被加工点阵的形貌。利用这一加工效应，成功实现各种可控环状结构的加工，并在光学显微镜下测试达到相应效果，证明这种加工方法在飞秒激光微纳加工领域具有可行性。
上传时间： 2019-02-22
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Allegro PCB SI的前仿真 前仿真，顾名思义，就是布局或布线前的仿真，是以优化信号质量、避免信号完整性和电源完整性为目的， 在众多的影响因素中，找到可行的、乃至最优化的解决方案的分析和仿真过程。简单的说，前仿真要做到两件 事：其一是找到解决方案；其二是将解决方案转化成规则指导和控制设计。 一般而言，我们可以通过前仿真确认器件的IO特性参数乃至型号的选择，传输线的阻抗乃至电路板的叠层， 匹配元件的位置和元件值，传输线的拓扑结构和分段长度等。 使用Allegro PCB SI进行前仿真的基本流程如下： ■ 准备仿真模型和其他需求 ■ 仿真前的规划 ■ 关键器件预布局 ■ 模型加载和仿真配置 ■ 方案空间分析 ■ 方案到约束规则的转化 2.1 准备仿真模型和其他需求 在本阶段，我们需要为使用Allegro PCB SI进行前仿真做如下准备工作：PCB 打板，器件代采购，贴片,一站式服务！www.massembly.com 麦斯艾姆，最贴心的研发伙伴！ www.massembly.com 研发样
上传时间： 2022-02-09
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本手册介绍了32位基于ARM微控制器STM32F101xx与STM32F103xx的固件函数库。该函数库是一个固件函数包，它由程序、数据结构和宏组成，包括了微控制器所有外设的性能特征。该函数库还包括每一个外设的驱动描述和应用实例。通过使用本固件函数库，无需深入掌握细节，用户也可以轻松应用每一个外设。因此，使用本固态函数库可以大大减少用户的程序编写时间，进而降低开发成本。每个外设驱动都由一组函数组成，这组函数覆盖了该外设所有功能。每个器件的开发都由一个通用API (application programming interface 应用编程界面)驱动，API对该驱动程序的结构，函数和参数名称都进行了标准化。所有的驱动源代码都符合“Strict ANSI-C”标准（项目于范例文件符合扩充ANSI-C标准）。我们已经把驱动源代码文档化，他们同时兼容MISRA-C 2004标准（根据需要，我们可以提供兼容矩阵）。由于整个固态函数库按照“Strict ANSI-C”标准编写，它不受不同开发环境的影响。仅对话启动文件取决于开发环境。该固态函数库通过校验所有库函数的输入值来实现实时错误检测。该动态校验提高了软件的鲁棒性。实时检测适合于用户应用程序的开发和调试。但这会增加了成本，可以在最终应用程序代码中移去，以优化代码大小和执行速度。
上传时间： 2022-04-26
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在EURO NCAP 2025 Roadmap中，规划车内儿童存在检测的需求，促使汽车制造商在未来产品设计上须提供此功能。借此帮助解决识别独自遗留在汽车中的儿童和警告驾驶员的问题，添加儿童存在检测功能可提高汽车的整体安全等级。在此， 世平兴业特别介绍以TI IWR1642 雷达单芯片为主的模组，作为车内生命探测检测的推荐方案，其产品特点如下1.其基于77GHz mmWave 射频互补金属氧化物半导体（RFCMOS）技术。调频连续波（FMCW）雷达可实现精确测量距离和相对速度。2.可提供高达4 GHz的超宽频宽，能够以高于24-GHz窄带解决方案16倍的精度感测物体和运动。3.雷达相对不受常见的环境条件的影响 如:灰尘，烟，光线….等。因为FMCW雷达传输特定信号并处理反射，它们可以在完全黑暗和明亮的日光下工作(雷达不受眩光影响)。与超声波相比，雷达通常具有更长的距离和更快的传输时间信号。
上传时间： 2022-06-04
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实现功能如下：1） 通过重力加速度传感器ADXL345检测人的状态，计算出走路步数、走路距离和平均速度。2）通过心率传感器实时检测心率，通过温度传感器检测温度。3）lcd1602实时显示步数、距离和平均速度、心率以及温度值。STM32单片机核心板内部电路图如下图所示。STM32单片机实物图如下图所示。程序文件也已上传：https://dl.21ic.com/download/1582282233-356073.html
标签： stm32
上传时间： 2022-06-08
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1） 通过重力加速度传感器ADXL345检测人的状态，计算出走路步数、走路距离和平均速度。2）通过心率传感器实时检测心率，通过温度传感器检测温度。3）lcd1602实时显示步数、距离和平均速度、心率以及温度值。 系统框图及电路设计：系统总体结构框图如下所示：软件程序开发：原理图文件也已上传：https://dl.21ic.com/download/ic-356074.html
标签： stm32
上传时间： 2022-06-08
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一种新颖的正弦正交编码器细分方法摘要，提出了一种不用查询表的正弦正交编码器细分方法利用控制系统临界稳定原理生成一个高频数字正弦载波与采样得到的正弦编码信号实时比较来获取相位信息，与传统查询表细分方法相比，节省了大量的存储空间而且整个细分过程通过软件实现，不需要添加额外的硬件，同时阐述了影响细分分辨率的因素，推导出了防止电机高速运行时细分混登的条件；最后，以一台7kw的电梯用永磁同步电机配套海德汉的ERN487-2048正弦增量式编码器为平台，验证了该细分方法用于转子初始位置识别及速度控制的可行性.关键词，正弦编码器，细分，永磁同步电机，电梯，转子初始位置随着社会的发展人们对电梯的体积载重量功耗调速精度及调速范围等提出了越来越高的要求永磁同步电机以功率密度大气隙密度高转矩电流比高转矩惯量比大寿命长及结构简单等优点成为无齿轮电引机的首选 对于正弦波永磁同0步电机矢量控制系统坐标变换中的转子位置角是否能准确实时地检测直接影响到整个系统的性能因此高性能要求的系统一般采用分辨率高的光电式编码器检测转子位置.
标签： 正弦正交编码器
上传时间： 2022-06-18
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首先，本文分析了双足机器人动态步行过程的运动学特征。即分析双足步行机器人连杆的位置和姿态与各个关节角之间的关系。包含双足机器人动态步行的正运动学与逆运动学特性。其中，针对双足步行机器人的逆运动学问题，使用了解析法与数值法进行求解，并对上述两种方法进行了对比。其次，在针对双足机器人动态步行过程运动学特性的分析基础上，推导出双足步行机器人零力矩点（ZMP）的计算公式，该公式称为ZMP基本方程。ZMP基本方程描述了机器人ZMP与机器人质心之间的关系。在此基础上，使用拉格朗日方法建立了双足步行机器人的动力学模型，其中包括单脚支撑阶段与双脚支撑阶段的动力学模型。为了方便得到双足步行机器人的步行模式，使用桌子——小车模型模拟机器人动态步行。使用该等效模型与2MP基本方程，本文设计了基于ZMP的双足机器人动态步行模式生成算法。生成步行模式之后，将机器人关节角时间序列带入机器人动力学模型计算，可以得到关节力矩时间序列。关节驱动器按照力矩时间序列控制关节运动即可实现动态步行。但是，考虑到数值计算等因素导致的误差累计，本文同时基于桌子—一小车模型设计了动态步行稳定控制器，该控制器的作用是通过修正期望ZMP轨迹调节机器人躯干的倾斜角度。最后，基于本文所设计的双足步行机器人逆运动学问题求解算法、动态步行模式生成算法与步行稳定控制器所组成的控制系统，采用开放源代码动力学引擎0pen Dynamic Engine 进行仿真验证。首先在三维虚拟环境中建立了双足步行机器人虚拟样机模型，其次设计了零重力环境下刚体运动实验与双足动态步行实验。验证了本文针对双足步行机器人动态步行所设计的控制方法的有效性。
上传时间： 2022-06-19
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随着半导体技术的发展，模数转换器（Analog to Digital Converter，ADC）作为模拟与数字接口电路的关键模块，对性能的要求越来越高。为了满足这些要求，模数转换器正朝着低功耗、高分辨率和高速度方向快速发展。在磁盘驱动器读取通道、测试设备、纤维光接收器前端和日期通信链路等高性能系统中，高速模数转换器是最重要的结构单元。因此，对模数转换器的性能，尤其是速度的要求与日俱增，甚至是决定系统性能的关键因素。在分析各种结构的高速模数转换器的基础上，本文设计了一个分辨率为6位，采样时钟为1GS/s的超高速模数转换器。本设计采用的是最适合应用于超高速A/D转换器的全并行结构，整个结构是由分压电阻阶梯，电压比较器，数字编码电路三部分组成。在电路设计过程中，主要从以下几个方面进行分析和改进：采用了无采样/保持电路的全并行结构；在预放大电路中，使用交叉耦合对晶体管作为负载来降低输入电容和增加放大电路的带宽，从而提高比较器的比较速度和信噪比；在比较器的输出端采用时钟控制的自偏置差分放大器作为输出缓冲级，使得比较输出结果能快速转换为数字电平，以此来提高ADC的转换速度；在编码电路上，先将比较器输出的温度计码转换成格雷码，再把格雷码转换成二进制码，这样进一步提高ADC的转换速度和减少误码率。
上传时间： 2022-06-22
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