一個C語言自判斷的論文，是吉林省某碩士生所寫
上傳時間： 2014-01-23
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C編譯器CodeVersion實作驅動LCD 128*64 MICRO_Controller :ATmega16L
標簽： MICRO_Controller CodeVersion ATmega 128
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：xieguodong1234
通過C#發送自定義的html格式郵件,支持pop3，需要自動發送報表,這個就很方便
上傳時間： 2016-07-27
上傳用戶：tlango1o2o3
樓術描述項: (1).該項目中"我的電腦"是作者自定義的root節點,沒有設定其路徑,所以BeforeExpand事件中會從它開始依次遍歷,但"我的電腦"會提示"沒有指定路徑".故需要if(e.Tag.ToString() != "我的電腦")判斷.同時"我的文檔"需要再次獲取其路徑,依次實現Add子節點; (2).同時在"我的文檔"和盤符中需要添加tNode.Nodes.Add("")加載空節點形成+號,如果沒有該+號,BeforeExpend事件不會被調用,子目錄無法獲取加載,在BeforeExpand事件調用TreeViewItems.Add加載其子結點需要e.Nodes.Clear();清除該結點的子目錄再加載. (3).提供兩篇類似文章供大家學習,經過對比可以發現:第一篇僅從驅動器(C盤)開始加載,所以BeforeExpend簡單展開子目錄即可,不需要判斷"我的電腦"和"我的文檔".第二篇含"桌面",因此需要判斷路徑:"C# TreeView磁盤文件,AfterSelect顯示加號-駱駝祥子" 和"Treeview樹狀顯示文件夾" .同時補充一篇很優秀的文章供大家學習"WinForm應用：ListView做圖像瀏覽" (4).補充TreeView(樹視圖)事件:更詳細見"c# 樹狀視圖(TreeView類)". 事件 描述 AfterCheck 在選中節點復選框后引發 AfterCollapse 在折疊一個節點后引發 AfterExpand 在擴展一個節點后引發 AfterSelect 在選中一個節點后引發 BeforeCheck 在選中節點復選框之前引發 BeforeCollapse 在折疊一個節點之前引發 BeforeExpand 在擴展一個節點之前引發 BeforeSelect 在選中一個節點之前引發 (5).補充兩個關于論壇討論"c#怎樣動態讀取資源文件里的圖片"和"在C＃中怎么調用Resources文件中的圖片" (6).在《C#典型模塊與項目實戰大全》(清華大學出版社-丁士鋒)書中談到,出于對程序響應性能考慮,它先加載盤符結點,沒有使用遞歸一次性加載所有文件到樹狀列表中,代碼通過AfterSelect事件和FileSystemWatcher控件,監聽加載.并使用線程池Task更新加載TreeView,希望大家去學習. 總結 該篇通過TreeView加載了磁盤目錄路徑,并通過ImageList加載圖標.那么怎樣實現閱讀文件夾下文件,獲取其圖標、文件大小、擴展名等信息,并雙擊打開文件呢?下一篇將接著講述.最后希望該文章對大家有所幫助,文章中很多鏈接都可以供覺得有用的同學學習,感謝上面提到的文章及書籍作者.同時如果文章中有錯誤或不足之處請原諒,有問題或建議者亦可提出.希望尊重作者勞動果實勿噴.
上傳時間： 2016-08-15
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C++自寫String類,使用動態數組存儲輸入的內容,添加 拼接 格式化等
標簽： String
上傳時間： 2020-06-12
上傳用戶：lace520
該文件為西門子上的PID控制，已經成功移植，西門子PID程序(FB58)的C代碼帶自整定功能(當你讀懂后你就能體會偉大的西門子過程控制的精妙以及STEP7命名的由來)
上傳時間： 2022-06-09
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使用STM32制作的自適應濾波器，LMS算法實現，C語言實現
上傳時間： 2022-06-29
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要學習一門編程語言并不難，編程主要是掌握思想，然后就是練習敲代碼了。你的代碼量每突破50000行的時候你的水平都有一個階段性的提升，翔子在此給學習c#的朋友一些建議，供新手參考！首先熟悉.net框架,理解面向對象編程的思想,挺重要的!編程的學習是要慢慢而來的,慢慢的積累!
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上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：xyipie
本文以異步電機參數離線自整定及參數在線辨識為對象，從理論分析，算法提出，仿真證明和實驗驗證四部分進行了深入研究。 異步電機參數離線自整定及參數在線辨識技術的研究，為異步電機控制性能的不斷提高提供了保障，以使更好，更精確的控制方式能夠應用到工程實際中去。 由于在工程中使用的電機和變頻器不一定能夠匹配，而需要在電機運行之前由專業的工程師對變頻器作重新設置，此過程復雜，耽誤時間而且需要專業人員操作。 本文提出一套異步電機參數離線自整定算法，使用C語言編程，并在一臺2.2KW電機的硬件實驗平臺上驗證了該算法，實現了電機在運行之前，變頻器自動測試出電機的基本參數，為矢量控制等控制方式提供所需要的電機參數。 電機在運行過程中，由于溫度等因素的影響，電機的參數會發生變化，影響電機運行的穩定性，所以要對電機參數做在線辨識。本文對異步電機參數在線辨識作了理論分析和方法總結，為下一步工作打下基礎。 算法的實現需要相應的硬件實驗平臺，本文對硬件實驗平臺作了詳細介紹，包括主電路的設計、IGBT的驅動保護電路設計、DSP數字控制器的設計。 本文還對文中提出的實驗方法作了MATLAB/Simulink仿真，驗證了該方法的可行性，對實驗有指導意義。
上傳時間： 2013-04-24
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工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
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