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KLM Model for Piezoelectric Transducers (with Losses and up to 3 Matching Layers) - MATLAB Code: KLMmodel.m

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简介：
这段MATLAB代码实现了考虑损耗和最多三层匹配层的压电换能器的KLM模型，用于模拟和优化声学设备性能。 % KLMmodel.m % 提出的压电换能器集总元件模型的代码 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei 的方法依次传播阻抗和电压通过网络。（一种更优雅但速度较慢的方法是使用 T 矩阵） % 在这里扩展了基本模型以允许最多 3 层匹配层，每层损失的百分比。如果只需要一层，则输入 0 表示其他层的厚度。 % 电压变量代表力。压力可以通过除以换能器面积计算得到。当前变量表示速度。 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei, GL “新的初级等效电路 压电传感器。”《电子快报》第 6 卷第 13 期（1970 年）。 % Selfridge, A., Gehlback, S. 使用传输矩阵实现 KLM 模型 超声波研讨会 p875 (1985)

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  • KLM Model for Piezoelectric Transducers (with Losses and up to 3 Matching Layers) - MATLAB Code: KLMmodel.m
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    这段MATLAB代码实现了考虑损耗和最多三层匹配层的压电换能器的KLM模型，用于模拟和优化声学设备性能。 % KLMmodel.m % 提出的压电换能器集总元件模型的代码 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei 的方法依次传播阻抗和电压通过网络。（一种更优雅但速度较慢的方法是使用 T 矩阵） % 在这里扩展了基本模型以允许最多 3 层匹配层，每层损失的百分比。如果只需要一层，则输入 0 表示其他层的厚度。 % 电压变量代表力。压力可以通过除以换能器面积计算得到。当前变量表示速度。 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei, GL “新的初级等效电路 压电传感器。”《电子快报》第 6 卷第 13 期（1970 年）。 % Selfridge, A., Gehlback, S. 使用传输矩阵实现 KLM 模型 超声波研讨会 p875 (1985)
     
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  • Model Viewer for Flutter: A Widget to Render Interactive 3D Models in glTF and GLB Formats
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    VEX2021 Change Up Code 是一项以编程和机器人技术为核心的国际性竞赛活动。参与者需要通过编写程序来控制机器人完成一系列挑战任务，激发创新思维和技术能力。 VEX2021ChangeUpCode 是为 2021 年 VEX 季开发的代码（游戏：Change Up）。要打开它，请克隆存储库并在 VEXCode Pro V5 应用程序中打开 V5CODE 文件。如果您只想查看基本驱动器代码，可以只下载并打开 src 文件中的 main.cpp 文件。如果需要查看端口设置，则请在 “src”文件夹内找到“robot-config.cpp” 文件。 随着我们对漫游者进行改进以及增加更多传感器时，此存储库将不时更新。如果有任何意见或疑问，请通过提供的联系方式与我联系。最后更新日期为2/22/21。 目前版本仅使用编码器，并未添加任何传感器功能。计划在未来的更新中加入空间传感器的功能。
     
  • Verilog Model and Specification for 64M NOR Flash
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    本资料提供了一种64M NOR闪存的Verilog模型及规格说明，适用于硬件描述和验证。 64M NOR Flash Verilog 模型，采用 SPI 接口，并包含 QPI 模式。
     
  • An Optimal Control Model with N Jumps and Its Uncertain Applications
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    本文构建了一个含有N个跳跃点的最优控制模型，并探讨了该模型在不确定性环境下的应用。通过理论分析和实例验证，展示了其在处理复杂系统中的潜在价值与广泛适用性。 最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分之一，其目标是在可接受的策略范围内寻找最佳决策方案以优化由微分方程驱动的过程性能指标。这一理论在生产工程、国防规划、金融及经济管理等多个领域有着广泛的应用，并已发展出一套成熟的确定性最优控制问题解决方案体系。其中Pontryagin的最大值原理，Bellman的动态规划以及Kalman关于线性反馈调节器设计的方法论是研究此类问题的主要工具。 不确定性的最优控制理论是一种新的方法，它基于不同的不确定性处理方式来解决最优控制的问题，并与传统的随机和模糊最优控制策略有明显的区别。随着数学及计算机科学的进步和发展，这一领域取得了显著的进展。 本段落探讨了在多维情况下带有多次跳跃的不确定最优控制问题。这是对一维情况下的带有跳跃的不确定最优控制以及二次目标函数的线性不确定性最优控制问题的研究成果进行进一步扩展的结果，并提出了处理这类复杂情形的一般原则和方程式。最后，文章还讨论了一个与研发财政补贴政策相关的实际案例中的最佳决策制定方案。 本段落的核心是关于如何在面对不确定性时建立有效的最优控制策略的原则以及它们的应用情况。这些原理包括了对不确定性的建模、性能指标的设定及优化当前决策以适应未来可能的变化等关键方面。而相应的数学方程式则用于解决这些问题，通常涉及到偏微分方程或随机微分方程。 在实际应用中，研发财政补贴政策中的最优控制问题尤为重要。政府常常通过提供资金支持来鼓励创新和技术进步，并且如何最有效地利用有限的预算去推动研究活动是一个关键挑战。从动态优化的角度来看，这个问题需要在一个特定框架下寻找最佳的资金分配策略以实现期望的效果。 不确定性的最优控制理论在处理这类政策性问题是具有独特优势的，因为它考虑到了未来可能发生的变化以及相应的概率分布，从而使决策更加稳健。此外，“跳跃”这一概念可能指的是系统在未来某个时刻会经历突变的情况，在研究政策变化如何影响研发活动时非常有用。 本段落提出的模型是对现有理论的一个重要扩展，并为处理不确定性的控制问题提供了一种新的视角和方法论。结合实际的应用场景如财政补贴政策，该模型不仅在理论上具有创新性而且也有助于指导实践中的决策制定过程。