永磁同步电机的电流环、速度环都采用PI控制，对永磁电机进行了建模。
希望对你有所协助

直流无刷电机控制功能引见：采用瑞萨单片机R5F0C807作为主控制芯片，通过3路具有中断触发功能的输入端口来采集霍尔传感器的输出信号；
6路实时输出（RTO）输出端口用于驱动电机转动的换向电平。
霍尔传感器的输出信号作为中断触发信号，在每个中断处理子程序中进行换相控制，通路RTO输出端口的状态驱动电机转动；
INTP0作为强制截止信号专属输入端口，当外部信号触发IPTP0时，6路RTO输出端口自动输出预先设定好的截止电平来停止电机转动。
电机的控制方式包括：带霍尔传感器的直流无刷电机的120°导通控制和速度PI控制，具体分析详见直流无刷电机控制设计说明文档。
直流无刷电机控制包括：启动/停止电机、电流检测、转速控制、过流保护。
直流无刷电机控制原理图包括：BLCD单片机主控制电路、BLCD外围控制电路、电源控制电路。
具体详见电路设计源文件。

C#2.0用多线程计算恣意位的pi值是AddisonWesley-WindowsForms2.0Programming的第18章MultithreadedUserInterfaces(多线程下的用户界面)配套源码

simulink模型，三电平背靠背变流器控制永磁同步电机，永磁同步电机给定变化转矩。
基本按照3MW参数设计的仿真，主要分为三个功能：电机矢量控制（机侧带前馈补偿，网侧电流环带限幅），机侧带中点电压平衡的SVPWM算法（为模型跑得快只用pi或滞环得冗余小矢量的时间分配因子），模仿电网跌落至40%时机组的低电压穿越控制（无功反应迅速，满足国标75ms），欢迎下载讨论！

nsf-oce-genderNSF海洋科学奖中的性别差异分析在这一系列的Jupyter笔记本电脑中，我们：清理并预备1987年至2019年的NSF海洋科学奖数据以进行分析确定研究主题从PI和联合PI的名字中提取性别信息在以下方面检查NSF海洋科学奖中的性别差异：所有NSF-OCE奖项NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多奖项数量排名前10位的学术组织确定的研究主题奖励类型在NSF-OCE授予WHOI的奖项中检查性别差异：NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多确定的研究主题奖励类型伊万·利马-2020年11月5日星期四20:06:50-0500

衔接PI数据的ODBC

内容以下：E:\portal\IOTDataCollector_Node-RED\5DK5物聯網實作：Node-RED萬物聯網視覺化範例內容的目录2020-06-2918:05.2020-06-2918:05..2020-06-2415:45chap102020-06-2415:45chap112020-06-2415:45chap122020-06-2415:45chap132020-06-2415:45chap142020-06-2415:45chap152020-06-2415:45chap162020-06-2415:45chap172020-06-2415:45chap182020-06-2416:08chap22020-06-2416:08chap32020-06-2416:08chap42020-06-2416:08chap52020-06-2416:08chap62020-06-2416:09chap72020-06-2416:09chap82020-06-2415:45chap92020-06-2918:050files.txt2020-06-2415:45library1个文件0字节E:\portal\IOTDataCollector_Node-RED\5DK5物聯網實作：Node-RED萬物聯網視覺化範例內容\chap10的目录2020-06-2415:45.2020-06-2415:45..2017-06-0418:2211,867chap10_pi_nodered.txt1个文件11,867字节E:\portal\IOTDataCollector_Node-RED\5DK5物聯網實作：Node-RED萬物聯網視覺化範例內容\chap11的目录2020-06-2415:45.2020-06-2415:45..2017-05-2011:433,303chap11_pi_nodered.txt1个文件3,303字节E:\portal\IOTDataCollector_Node-RED\5DK5物聯網實作：Node-RED萬物聯網視覺化範例內容\chap12的目录2020-06-2415:45.2020-06-2415:45..2017-08-0708:116,325chap12_pi_nodered.txt1个文件6,325字节E:\portal\IOTDataCollector_Node-RED\5DK5物聯網實作：Node-RED萬物聯網視覺化範例內容\chap13的目录2020-06-2415:45.2020-06-2415:45..2017-06-0418:285,210chap13_nodered.txt

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

这个程序是在并行计算课上写的，利用posix多线程计算pi，运行环境是linux，编程语言：ANTIC。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。