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buckboost双向变换器Simulink仿真模型

于 2020-11-28 发布
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buckboost双向变换器Simulink仿真模型,完成DC-DC的双向转换

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    根据无线电波传输的有关理论,本文研究了无线衰落信道模型,完成了一种基于正弦和的衰落信道建模设计,并对已有的瑞利衰落模型进行完善。本文首先分析了无线移动信道的重要特征及各种衰落作用的机理,并在此基础上进行了数学建模,接着阐述了该模型的软件实现过程并给出部分实验结果,然后针对己有的模型进行优化,最后给出了部分测试结果。通过测试表明,两个衰落信道均能够实时模拟窄带信道条件下实际无线通信信道的主要特性,所介绍的瑞利信道模型的主要特点是灵活性强,适用范围广。无线移动信道复杂多变,对它进行深入的研究有利于减少信道衰落对通信系统的影响,改善通信质量。
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  • 360环视摄像头鱼眼四摄像头拼接算法
    用于鱼眼摄像头的一个环视参考文档很不错,自己最开始做这个相关的项目就是参考这个文档,发现写的很是不错,非常值得参考特别有用的,哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈赵三峰,谢明,陈玉明:基于逆向投影的全景泊车系统设计与实现其中,(x,y)表示校正图像的坐标,(x,y)表示鱼眼图像的坐标此算法的效果如图所示。1------图校正前后图像俯视变换clay.OB图离散化后的路面本文采用直接线性变换()来找到俯视变换的投影矩阵,这种方法的优点在于不需要知道摄像头视RR角等参数,只需要在图像坐标系下标定对特征点就可R以计算出个未知的参数,从而得到单应性矩阵,并利R用单应性矩阼完成俯视变换。其中,M表示合成图像的宽度,单位:像素;No表示直接线性变换的公式如下合成图像的高度,单位:像素;R表示合成区域的宽Coxi i+Coli+Cu22i +Cu3)度,单位:;R1表示合成区域的长度,单位(iam,0)表示图像的坐标,单位:像素;x,y表示合成区C102+(ny2+C12x;+CrC20x:+C21y+C2231+1)域路面的坐标,单位:。下面判断路面上的点被哪个摄像头拍到,因此将路其中,(2v)表示图像坐标,(xy2)为物体空间坐标,面分成八个区域,如图所示Co,co1,…,C2为未知参数。但是本文的物体选择的是路面特征点,因此公式的z=0,简化后的二维公式为:(左前前)(右前)IX). Ti t Coli+CUsC0x;+C21y;+1(左)汽车v C1o x, +C11)2+C13C20x:+C21y1+1如果川矩阵的形式表示,如下(左后)(后)(右后)ROT=C1C1 CI图路而的八个区域图中,Il、ⅣV、V和ⅤI四个区域只能被前,左,RO表示路面坐标到图像左边的变换矩阵,则ROn右,后四个摄像头看到。I、I、VI和VI为两个摄像表示图像到路面的投影矩阵头的交叉区域,可能被两个摄像头看到,因此需要判断图像合成交叉区域被哪个摄像头采集到,四个交叉区域的判别方本文的创新点就在于跳出了传统图像拼接的想维,法相同,因此以区域1为例描述如下采用一种更加简单有效的算法来实现无缝拼接全景。)取区域I内任意一点(jo),计算其路面坐标假设路面合成区域的大小为长R1,宽为Rw,单假定该点可以被前摄像头采集到,通过与前摄位:。R的宽度方向平均分成M等份,R1的高像头的投影矩阵ROlo相乘,便可以得到该点在前摄度方向平均分成N等份,其中任意一点坐标用(mm)像头的像素坐标av),如果0≤
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