实验源代码 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("请输入矩阵第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可传递闭包关系矩阵是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元关系的可传递闭包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("请输入矩阵的行数 i: "); scanf("%d",&k); 四川大学实验报告 printf("请输入矩阵的列数 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上传时间： 2016-06-27
上传用户：梁雪文以
本应用笔记描述了一种完全可行且高度灵活的软件应 用，使用 dsPIC30F 来控制无传感器无刷直流 （ brushless DC， BLDC）电机。 此软件将 dsPIC30F 外 设广泛应用于电机控制。所实现的无传感器控制算法特 别适用于风扇和泵。 程序使用 C 语言编写，经过特别优 化，并附有详细的注释以便于理解和程序修改。
标签： dsPIC BLDC 30F 30 无传感器 控制 中的应用
上传时间： 2016-08-05
上传用户：mmf4125
微芯的FOC讲解，讲的很全面，包括PID原理讲解，非常不错
上传时间： 2022-06-16
上传用户：fliang
21世纪是信息快速发展的时代，随着计算机网络的应用越来越广泛，网络安全也逐渐成为人们普遍关注的课题。可以预言，今后的社会将进入全面的网络时代和信息共享时代，因此，网络安全极其重要，只有安全的网络才能保证网络生活能够有序进行、网络系统不遭破坏、信息不被窃取、网络服务不被非法中断等。为了保证计算机网络的可靠性、可用性、完整性、保密性和真实性等安全性，不仅要保证计算机网络设备安全和计算机网络系统安全，还要保护数据的安全。对数据实施安全的加密算法是保护数据安全的有效手段。AES（advanced encryption standard）是美国国家标准和技术研究所宣布采用的高级加密标准，可以预测，AES在今后很长的一段时间内将会在信息安全中扮演重要的角色，因此对AES算法实现的研究成为国内外的热点，它将会在信息安全领域得到广泛的应用。AES在实现方面具有速度快、可并行处理、对处理器的结构无特殊要求，算法设计相对简单，分组长度可以改变，而且具有很好的可扩充性。AES算法的这些特点使得选用FPGA来实现AES算法具有很好的优越性，本文就是针对AES算法的FPGA实现进行研究。本文介绍了用FPGA实现AES算法所用的开发工具、开发语言和所选用的芯片，还具体介绍了AES算法的硬件实现方式，在此基础上，着重阐述了AES算法FPGA实现的总体设计框图，并对各个部分的设计分别给与介绍，给出了实现加密解密的时序仿真和设计结果。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：shjgzh
矢量控制（FOC）基本原理一、基本概念1.1模型等效原则交流电机三相对称的静止绕组A、B、C，通以三相平衡的正弦电流时，所产生的合成磁动势是旋转磁动势F，它在空间呈正弦分布，以同步转速o1（即电流的角频率）顺着A-B-C的相序旋转。这样的物理模型如图1-1a所示。然而，旋转磁动势并不一定非要三相不可，单相除外，二相、三相、四相……等任意对称的多相绕组，通以平衡的多相电流，都能产生旋转磁动势，当然以两相最为简单。图1-1b中绘出了两相静止绕组a和β，它们在空间互差90°，通以时间上互差90°的两相平衡交流电流，也产生旋转磁动势F。再看图1-1c中的两个互相垂直的绕组M和T，通以直流电流in和i，产生合成磁动势F，如果让包含两个绕组在内的整个铁心以同步转速旋转，则磁动势F自然也随之旋转起来，成为旋转磁动势。把这个旋转磁动势的大小和转速也控制成与图1-1a一样，那么这三套绕组就等效了。
上传时间： 2022-06-30
上传用户：zhaiyawei
本应用笔记介绍一种采用dsPIC数字信号控制器（Digital Signal Controller，DSC）或PIC24单片机来实现无刷直流（Brushless Direct Current，BLDC）电机无传感器控制的算法。该算法利用对反电动势（Back-Electromotive Force，BEMF）进行数字滤波的择多函数来实现。通过对电机的每一相进行滤波来确定电机驱动电压换相的时刻。这一控制技术省却了分立的低通滤波硬件和片外比较器。需指出，这里论述的所有内容及应用软件，都是假定使用三相电机。该电机控制算法包括四个主要部分：·利用DSC或单片机的模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）来采样梯形波BEMF信号·PWM导通侧ADC采样，以降低噪声并解决低电感问题·将梯形波BEMF信号与VBUS/2进行比较，以检测过零点·用择多函数滤波器对比较结果信号进行滤波·以三种不同模式对电机驱动电压进行换相：-传统开环控制器·传统闭环控制器比例-积分（Proportional-Integral，Pl）闭环控制器
标签： BLDC
上传时间： 2022-07-01
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无刷DC（BLDC）马达诚如其名所示，没有传统马达中容易磨损的电刷，而是用电子控制器取代，进而提升机体可靠度。此外，BLDC马达比相同功率输出的有刷马达体型更小、重量更轻，因此非常适合空间狭窄的应用。由於BLDC马达的定子与转子之间并无机械或电气触点，因此需要其他方式指出元件零件的相对位置，以便提升马达控制。BLDC马达有两种方式能达到控制，包括采用霍尔传感器以及量测反电动势。上一篇文章已经探讨霍尔效应传感器架构的控制方式（请参阅TechZone的《在BLDC系统中使用回路控制》文章），本文将详述另一个方式：反电动势。舍弃传感器BLDC马达舍弃传统马达中当作机械性整流子的磨损性元件，因此能提升可靠度。此外，BLDC马达提供高扭力/马达尺寸比、快速动态响应，以及几乎无声的操作。
标签： bldc
上传时间： 2022-07-19
上传用户：zhaiyawei
在LCD显示应用领域,通常数据源输出图像的分辨率是变化,而从工业生产标准化要求和获得最佳显示效果的角度出发,LCD显示器的物理分辨率则是固定不变的。这就需要将不同分辨率的输入图像经过缩放后输出到分辨率固定的LCD显示器上,当前工业上解决这一问题的方案是在输入数据源和数据显示设备之间设置LCD图像引擎来实现缩放处理。LCD图像引擎是面向LCD显示器应用的一种高度集成的图像处理芯片,它在整个LCD显示系统中具有不可取代的位置。 本文在分析了大尺寸LCD图像引擎的研究现状之后,提出了拟开发的大尺寸LCD图像引擎的总体结构和设计目标。针对该体系结构,提出了一种基于2点的三次样条插值算法,推导出了该算法的插值核函数的表达式,并基于该算法实现LCD图像引擎的核心部分——图像缩放引擎的硬件结构设计。主观和客观Q值评价实验结果表明,该算法获得的插值图像质量非常接近传统的双三次插值算法,而运算复杂度和硬件实现开销却低于后者,对于实时性要求较高的LCD图像引擎来说该算法是一个性价比较高的插值算法。 为了提高经过图像缩放引擎处理后的图像显示质量,在LCD图像引擎中引入了图像色彩调整技术。
上传时间： 2013-06-07
上传用户：zoushuiqi
电机优化设计是复杂的有约束、非线性、混合离散多变量规划问题.该文在对电机优化设计理论进行研究的基础上,从一般传统的优化方法入手,对电机的全局优化设计方法特别是遗传算法进行了详细的研究和探讨.该论文的主要工作包括:(1)对适应于电机优化设计的常用传统优化方法(HOOKE-JEEVES法、MDOD法和SUMT法)进行了较为详细的研究,给出了各种方法的计算流程和步骤;(2)对全局优化的理论和方法进行了研究,分析了全局优化方法中的随机实验法、模拟退火算法和模拟进化算法各自的特点,对遗传算法的工作原理及其诸要素进行了详细的探讨;(3)在对遗传算法的基本原理进行研究的基础上,进行了电机优化设计遗传算法的研究,分析了各要素对电机优化设计遗传算法性能的影响;(4)建立了三相异步电机多目标优化设计的数学模型,分别编制了基于HOOKE-JEEVES法、MDOD法和多轮进化遗传算法的电机优化设计程序,并对使用各种优化方法优化的结果进行了对比分析.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：tonyshao
本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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