有兄弟试过把电平数堆到31级，结果电容平衡算法直接卡成PPT，所以23电平真是性价比之选。最近在搞MMC仿真的时候发现个挺有意思的现象——23电平的波形看着是真舒服，特别是用最近电平逼近法处理过的阶梯波，谐波特性比传统拓扑强了不止一个量级。这里有个小技巧：用Matlab的Simulink Library模块拼装时，记得给每个子模块的IGBT并联反向二极管，否则仿真跑起来直接给你表演烟花秀。双闭环控

直到上周拆开某品牌万元机才发现，现在的吹风筒居然用上了三相无感FOC——这玩意跟咱们实验室的无人机电机驱动方案简直异曲同工。当风速档位变化时，载频在18kHz到22kHz之间跳跃，这样噪音频谱就被打散，人耳反而感觉更安静。注意那个0.33的占空比微调可不是随便写的——实测发现当占空比低于1/3时，采样电路的信噪比会明显提升。那一刻，控制台跳动的数字仿佛在说：头发干没干不知道，但工程师的头发肯定是保

这俩货刚好互补，卡尔曼滤波一搅和——哎，定位突然就老实了。有个邪门操作：在地下停车场把Q调大让算法更相信GPS，结果...好吧车还是迷路了，但至少知道它迷路的位置不是？见过最骚的操作是拿扩展卡尔曼处理IMU的非线性误差，不过咱们这个简易版已经能应付低速场景。IMU通常100Hz往上，GPS也就10Hz。其中惯导用来进行状态预测,GPS用来滤波矫正，用于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法算法编程

三菱FX3U与4台台达Ms300变频器通讯程序通讯说明：用三菱FX3U的PLC实现与4台台达ms300变频器modbus通讯器件：三菱FX3U PLC，三菱FX3U 485BD通讯板，台达Ms300变频器，昆仑通态触摸屏，附送威纶通触摸屏程序功能：触摸屏上设置每台频率，监控每台输出频率，输出电压，控制启停，正反转。说明：已经通过测试运行可行。程序带有注释，接线方式，参数设置最近搞了个三菱FX3U与

三菱FX3U与台达MS300变频器modbus通讯案例配件要求：三菱FX3U PLC+FX3U 485BD板，台达MS300变频器，昆仑通态触摸屏功能：采用485方式，modbus RTU协议，对台达变频器频率设定，正反转，频率，电压读取说明：是程序非实物，程序带有注释，昆仑通态触摸屏程序（附送威纶通触摸屏程序）。

深度学习图像低光照增强算法低照度增强3DLUT,DeepUPT,DeepLPF,RetinexNet,Zero-DCE,EnlightenGAN,RetinexFormer等图像调色增强算法HDRNet,StarEnhancer,CSRNet等水下增强算法UWGAN,UIEGAN等pytorch架构复现，有代码和benchmark数据集在图像处理领域，针对不同场景和需求，有着各种各样的深度学习算法

/ 指向缓冲区的指针// 队列头// 队列尾// 队列大小这里定义了一个环形队列结构体，buffer是指向实际存储数据的缓冲区指针，head和tail分别表示队列的头和尾，size则是队列的总大小。

DL00308-高光谱遥感反演机器学习代码植被指数分析python原始光谱一阶导数光谱的相关性以及水平检验, 植被指数、遥感参数的相关系数以及水平检验, 去偏移值最小二乘回归最近在研究高光谱遥感反演机器学习代码，其中植被指数的分析部分真的很有趣😃。

基于 Python 的 MNIST 手写数字识别系统即价格1使用 PyTorch 构建项目，可远程配置2支持加载 MNIST 数据、鼠标手写绘图3可显示 GUI 窗口，运行效果如下图所示4包含源码、实验报告、损失曲线图、准确率曲线图、混淆矩阵图、MNIST 数据集在深度学习的世界里，MNIST手写数字识别是一个经典的入门项目。今天咱们就来聊聊如何基于Python，用PyTorch构建这么一个功能丰

在Python编程学习中，外弹道计算是个很有意思的应用场景。程序里给的参考书《弹箭外弹道学》确实经典，不过对于编程实现来说，重点是要吃透方程中各参数的物理意义和量纲。最后提醒下，这个程序作为学习脚手架很合适，但真实弹道计算还要考虑更多实际因素：比如大气模型随高度的变化、弹体变形、实际气动数据获取等。关于六自由度外弹道计算的相关知识，推荐参考《弹箭外弹道学 第二版》《导弹飞行力学》《外弹道学》这几本