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数字下变频实验

于 2020-11-27 发布

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数字下变频实验ppt，包括原理，matlab实验和fpga实现。

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华中8型系统二次开发手册
华中数控8型系统二次开发文档，使用语言C++或C#，实测可用牛屮型数控系统二次开发手册报警简介接口列表升级备份简介接口列表事件简介接口列表代码程序管理简介接口列表网络简介接凵列表牛屮型数控系统二次开发手册修订说明新增报警、升级备份、网络接口牛屮型数控系统二次开发手册二次开发简介通过二次开发,用户可以仅关注需要的东西,通过接口定制软件功能,而不用了解底层功能到底如何实现,能够加快开发进度,提高开发效率。二次开发流程华中型数控系统二次开发软件提供接口,能够采集并设置下位机数据,从而实现对下位机的控制。用户只需要自己开发自己关注的功能界面,然后通过调用封装好的二次开发接口,来调用底层数据,调用成功后将值返回给用户。牛屮型数控系统二次开发手册网络版开发网络版开发,可以脱离下位机,比如开发的软件可以独立到用户的电脑,实现上位机和下位机的个相互独立的部分之间通信。电脑上运行的客户端二次开发软件可以采集或者设置到卜位机的数据如下所小运行在用户电脑上,用户可以自己选择要连接的下位机,连接成功后,可以实现对下位机的实时监控等架作。● Net Server楼回自动co连按2014-061214:35:37信息奇存器变量l参数升级备分轴信息机实买尔机床指令没置是示列信息X284340毫米4916毫米F11Y376080享米-37.6271米G200毫米∠17.8500毫米17.8500亳米7.8500毫米00Q度0.000加工程忘名图1 NetServer运行界面牛屮型数控系统二次开发手册软件包配置及使用日前针对的主流开发平台和,提供了不同的二次开发软件包软件包的介绍对于开发,根据开发环境是或者分别提供两种不冋的软件包。只体如下图所小表1软件包列表开发环境SDK包文件动态Lib库文件( HncNetDillib、 HncNetdildl)C++nclude头文件文件夹WindowsHncApi.CS接口文件HncNetdlldl!动态链接库文件Windows下软件包配置及使用在平台下进行的二次开发,需将的二次开发提供的相关软件包文什加入自己的工程文件夹中。下面就分别介绍中的使用环境下开发库、开发库的配置及使用。二次开发库配置配置开发环境步骤:启动新建一个应用程序工程在工程目录下新建一个目录,将二次开发包中的平台的库文件拷贝到新建的目录下将二次开发包中的头文件目录拷贝到工程目录下右键点击⊥程名称,在弹出菜单中选择属性,弹山属性页;选择酉置属性,,常规,在右边附加包含目录中加入头文件路径。牛屮型数控系统二次开发手册++Demo届性页BC.动D)平含活M2笆运蛋〔D通用属性# USInc到式仨三格式用于“端国实”的程序数兵宇(ZI公共语言运行时支持VC-+三录耿消显示疟动版权标志言等级esCw3优化多处理器编译预处理器为编望序列表用 Unicode代巧生成图2配置 include路径选择酉置属性,,预处理器,在右边预处理定义添加宏定义置C:动 Chur台P:活定in37)「配管理()通卫星性预处理定义WIN52-WINDoWHNC DLL IMP A pEBUG: 9%(Preprace!取所有预处理器宇义否忽暗标唯包含路位否页处西到文件页处理取消显示行号否保密注选择配置属性,链接器,输入,在右边附加依赖项中输入,库文件所在路径在忽略特定目录库中输入C+Deme性页(C)后动 Debue)≌(:活动ir32配置兰理稀p通用唐性加农酸项lib/HncNtDIl lib: %(Additional Dcps置属性忽暗所有默认库常规忽路持正默认库c凵 BCD. LIl调过vC++E录标模块忝序哉入托曾资源文件穿规强制符号引用加载的DLL穿规调式图3配置lib路径牛屮型数控系统二次开发手册在生成目标文件所在的文件夹中,加入文件在应用程序文件中加入凼数库头文件的声明,例如至此,用户就可以在中调用网络模块的函数,开始编写应用程序。具体代码可参见以及二次开发范例。二次开发库配置配置开发环境步骤启动新建一个应用程序工程在工程日录下新增文件将该文件添加至工程,并修改域名使与该程序致ec机!盘G),t计!mn年,tm分‖索dea文件编(E)打开新建女件beImu C#demo2014/522151g文件灾J Debug2014/52316:38文件灾o Debuy2014/5/2315:18文件灾U obj2014/5231510文件lAramanI Properties2014/52315:10文件夹CclbFur_LS2014/5/26 10: 27 VisUal C# SuLIL1 cema C++kc demo s2014/528 14: 32 Visual C+ Project5K8C++De吧 emo scf2014/512614:02 SQL Server Com42,530K82014/5/23 10: 38 Microsoft vis Ia-g Form Maincs2014/5/26 13: 47 Visual C#Sourc.2014(5/23 16: 36 Visi al Cf Soure.13 KR二++602014/5/23 16: 36 NE Managed5K82014/5 28 14: 39 Visual C# Sourc.142 KBD U cnum EXCITICN2014/5/26 9: 51 Visual C+ SourC.bs 9 exteuLliur4 PeNter. D2014/5/265: 52 Visual C+ Sourc.5K8图4添加cs文件将复制到目标文件夹北比,m,bm小Db4提 Debug文件(F编辑(E童看织包含到库平≡新∨出I demo_C*修改日期类丑214/5/2613:47立用程序86KB2J14/5/ 2613: 4/ Program Debug100 KBdemo vshost.ex2014/5/2814:29用程序12 KBdemo, shost. exe. manifest221031722:39 MANIFEST文件E KBPerenan2014/5/2811;34用程序扩晨397KB+-DemD3t3山AA⊥I牛屮型数控系统二次开发手册图5添加d文件至此,用户就可以在中调用网络模块的函数,开始编写应用程序。具体代码可参见以及二次开发范例。二次开发接口范例介绍二次开发范例为例,该次开发程序连接下位机后可实时显示:坐标值进给速度主轴速度;进给修条、主轴修条、快移修条:代码当前运行行号,当前运行代码路径及名称;主轴功率、主轴负荷;下位机当前状态;当前程序运行时间;历史报警个数:报警详细信息;从上位杋加载代码到下位机;获取宏变量值。具体功能实现,可参见代码。配置成功后,运行程序,生成界面。红栏状态主接坐标显示生标佰主轴久苛z丛柝坐标值运行时时间Stat进给速度坐标值警历史个数tatC主袖束度斗标值振警详细言息进给修条坐标值仅移诊录生标佰物修杀坐标值当前运行行号坐标直当前运行程序乞序名方克里值选督程尸乞图6运行界面点击连接后,界面显示当前设备运行状态。若连接成功,将显示网络已连接。点击获取宏变量值,显示当前坐标值。选择程序名,输入电脑上待加载的代码路径后,点击确认,将从电脑加载代码到设备。如下所示。

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虚拟数字电压表
利用labview来实现虚拟数字电压表.虚拟数字电压表分别对电压的峰峰值，最大值最小值进行测量，并且分别对交流和直流电压进行测试。

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sklearn0.19中文文档
sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。.1. 广义线性模型1.1.1. 普通最小二乘法1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度1.1.2. 岭回归1.1.2.1. 岭回归的复杂度1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证1.1.3. Lasso1.1.3.1. 设置正则化参数1.1.3.1.1. 使用交叉验证1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较1.1.4. 多任务 Lasso1.1.5. 弹性网络1.1.6. 多任务弹性网络1.1.7. 最小角回归1.1.8. LARS Lasso1.1.1.监督学习1.1.广义线性模型o1.1.1.普通最小二乘法1.1.1.1.普通最小二乘法复杂度o1.1.2.岭回归1.1.2.1.岭回归的复杂度1.1.22.设置正则化参数:广义交叉验证o 113. Lasso■1.1.3.1.设置正则化参数1.1.3.1.1.使用交叉验证■1.1.3.1.2.基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3.与SVM的正则化参数的比较o1.1.4.多任务 Lassoo1.1.5.弹性网络o1.1.6.多任务弹性网络o1.1.7.最小角回归o.8. LARS Lasso■1.1.8.1.数学表达式o1.1.9.正交匹配追踪法(OMP)o1.1.10.贝叶斯回归1.1.10.1.贝叶斯岭回归1.1.10.2.主动相关决策理论-ARD1.1.11. logistic回归o1.1.12.随机梯度下降,SGDo1.1.13. Perceptron(感知器)o1.1.14. Passive Aggressive Algorithms(被动攻击算法)o1.1.15.稳健回归( Robustness regression):处理离群点( outliers)和模型错误1.1.15.1.各种使用场景与相关概念■1.1.15.2. RANSAC:随机抽样一致性算法( RANdomSAmple Consensus1.1.15.2.1.算法细节1.1.15.3.Thel-sen预估器:广义中值估计1.1.153.1.算法理论细节1.1.154. Huber回归1.1.155.注意1.1.16.多项式回归:用基函数展开线性模型1.2.线性和二次判别分析o1.2.1.使用线性判别分析来降维o12.2.LDA和QDA分类器的数学公式o123.LDA的降维数学公式o1.2.4. Shrinkage(收缩)o12.5.预估算法1.3.内核岭回归1.4.支持向量机o1.4.1.分类■1.4.1.1.多元分类■1.4.1.2.得分和概率1.4.1.3.非均衡问题1.4.2.回归o143.密度估计,异常( novelty)检测o1.4.4.复杂度o1.4.5.使用诀窍o1.4.6.核函数1.4.6.1.自定义核14.6.1.1.使用 python函数作为内核1.4.6.1.2.使用Gram矩阵14.6.1.3.RBF内核参数o1.4.7.数学公式1.4.7.1.sVC■1.4.7.2. NuSVo1.4.7.3.sVRo14.8.实现细节1.5.随机梯度下降o1.5.1.分类o1.5.2.回归1.5.3.稀疏数据的随机悌度下降o1.5.4.复杂度o1.5.5.实用小贴士o1.5.6.数学描述■1.5.6.1.SGDo1.5.7.实现细节1.6.最近邻o1.6.1.无监督最近邻■1.6.1.1.找到最近邻1.6.1.2. KDTree和 BallTree类1.62.最近邻分类o16.3.最近邻回归o1.6.4.最近邻算法1.64.1.暴力计算■1.6.4.2.K-D树1.64.3.Ba|树■1.6.4.4.最近邻算法的选择1.6.4.5.1 eaf size的影响o165.最近质心分类1.6.5.1.最近缩小质心1.7.高斯过程o1.7.1.高斯过程回归(GPR)o1.7.2.GPR示例1.7.2.1.具有噪声级的GPR估计1.722.GPR和内核岭回归( Kernel Ridge Regression)的比较1.7.2.3. Mauna loa co2数据中的GRRo1.7.3.高斯过程分类(GPC)o1.7.4.GPC示例1.7.4.1.GPC概率预测■1.74.2.GPC在XOR数据集上的举例说明■1.7.4.3.iris数据集上的高斯过程分类(GPC)o1.7.5.高斯过程内核1.7.5.1.高斯过程内核AP■1.7.5.2.基础内核■1.7.5.3.内核操作1.7.5.4.径向基函数内核1.7.5.5. Matern内核1.7.5.6.有理二次内核1.7.5.7.正弦平方内核1.7.58.点乘内核■1.7.5.9.参考文献o1.7.6.传统高斯过程1.7.6.1.回归实例介绍1.7.62.噪声数据拟合17.6.3.数学形式1.7.6.3.1.初始假设■1.7.6.32.最佳线性无偏预测(BLUP)1.7.6.3.3.经验最佳线性无偏估计( EBLUP)1.7.6.4.关联模型1.7.6.5.回归模型1.7.6.6.实现细节1.8.交叉分解1.9.朴素贝叶斯o1.9.1.高斯朴素贝叶斯o1.92.多项分布朴素贝叶斯1.9.3.伯努利朴素贝叶斯1.9.4.堆外朴素贝叶斯模型拟合1.10.决策树o1.10.1.分类o1.10.2.回归o1.10.3.多值输出问题o1.10.4.复杂度分析o1.10.5.实际使用技巧1.10.6.决策树算法:ID3,C4.5,c5.0和CARTo1.10.7.数学表达1.10.7.1.分类标准■1.10.7.2.回归标准1.11.集成方法o1.111. Bagging meta-estimator( Bagging元估计器)o1.11.2.由随机树组成的森林1.11.2.1.随机森林1.11.2.2.极限随机树1.11.2.3.参数1.11.24.并行化1.11.2.5.特征重要性评估1.11.2.6.完全随机树嵌入o 1.113. AdaBoost1.11.3.1.使用方法o1.114. Gradient Tree Boosting(梯度树提升)1.11.4.1.分类1.11.42.回归1.114.3.训练额外的弱学习器1.11.4.4.控制树的大小■1.11.4.5. Mathematical formulation(数学公式)■1.11.4.5.1. LoSS Functions(损失函数)1.114.6. Regularization(正则化)■1.14.6.1.收缩率( Shrinkage)■1.1.4.6.2.子采样( Subsampling)■1.11.4.7. Interpretation(解释性)1.114.7.1. Feature importance(特征重要性)1.114.7.2. Partial dependence(部分依赖)o1.11.5. Voting Classifier(投票分类器)1.115.1.多数类标等(又称为多数/硬投票)1.11.5.1.1.用法■1.11.52.加权平均概率(软投票)1.11.5.3.投票分类器( Voting Classifier)在网格搜索( Grid search)应用1.11.5.3.1.用法1.12.多类和多标签算法o1.12.1.多标签分类格式o1.12.2.1对其余1.122.1.多类学习1.122.2.多标签学习o1.12.3.1对11.12.3.1.多类别学习o1.12.4.误差校正输出代码1.12.4.1.多类别学习o1.12.5.多输出回归o1.12.6.多输出分类o1.12.7.链式分类器·1.13.特征选择1.13.1.移除低方差特征o1.13.2.单变量特征选择o1.13.3.递归式特征消除o1.13.4.使用 Select From Mode选取特征■1.13.4.1.基于L1的特征选取1.13.4.2.基于Tree(树)的特征选取1.13.5.特征选取作为 pipeline(管道)的一部分1.14.半监督学习o1.14.1.标签传播1.15.等式回归1.16.概率校准1.17.神经网络模型(有监督)o1.17.1.多层感知器o1.17.2.分类o1.17.3.回归o1.17.4.正则化o1.17.5.算法o1.17.6.复杂性o1.17.7.数学公式o1.178.实用技巧o1.17.9.使用 warm start的更多控制

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EKF UKF PF的算法仿真比较
EKF UKF PF三个算法在f(x) = 0.5 *x + 25*x/1+x^2 + 8 * cos(1.2*(k-1))下仿真比较，自己写的代码，直接可以产生很好的效果图，直接可以给导师看。

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excel导入Oracle数据库工具非常强大
一款很好用的excel导入Oracel的工具，找了好久，试了很多，这个最好用了，拿出来跟大家分享下

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斗地主（JAVA）
纯java写的局域网斗地主游戏包括服务器端客户端界面规则 5毛钱特效等采用socket网络传输凑后玩

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乐鑫Esp8266驱动 ds18b20、dht11 温湿度传感器，串口打印。
Esp8266驱动 ds18b20、dht11 温湿度传感器，串口打印。对应博客：https://blog.csdn.net/xh870189248/article/details/80284827

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功能强大美观的画图程序，可画各种形状，有标尺，辅助线，可拖动画好图形，可设置图形属性，更改绘图工具颜色，形状，设置绘图画笔画刷，有自绘combobox,自绘的ListCtrl,可进行预览。
功能强大，美观的画图程序，可用于程序开发学习，可画多种图形，兼容DC无闪烁，可更改画图属性，可更改画笔，画刷的形状，颜色，有标尺与辅助线可帮助完成画图，设及到各种绘图元素，以及消息的流动。有自绘combobox,自绘的ListCtrl,可进行预览。

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Simplebgc32/Storm32三轴无刷云台源码和详细中文注释
【实例简介】内含适用于Simple32BGC和Storm32BGC三轴无刷云台的源代码，且含有详细自己在编译时所作的中文注释和原理解释；此外还提供了在做项目时总结的关于三轴无刷云台的资源以及相关网站。希望本资源对您有用！

2021-11-18 00:48:58下载

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camshift+kalman+LBP特征目标跟随算法实现
基于camshift均值漂移算法， kalman卡尔曼滤波算法及LBP特征的目标跟随算法，配置完成 opencv路径即可运行。LBP特征跟踪非常的稳定，对于颜色差别不大的区域也能流程跟随，比如跟踪手能够平滑的经过脸部区域而不漂移。工程为集中集中算法融合优化，非常适合学习及工程实践。

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