基于stm32的谷歌小恐龙游戏(Google Chrome's Dino Game on STM32)下载

weixin_39820835 2023-11-21 10:01:15
基于stm32的谷歌小恐龙游戏(Google Chrome's Dino Game on STM32) 元件清单 (components list) stm32f103c8t6 OLED ssd1306 (128*64) 2个按键(2 button) 使用说明 (usage) 使用STM32CubeIDE导入工程 (Use STM32CubeIDE to import the project) IO连接关系 PB3 --- OLED SCK PB4 --- OLED SDA PB0 --- 开始/重新开始按键 (start/restart button) PB1 --- 跳跃按键 (jump button) 其他 该资源内项目源码是个人的课程设计作业,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到94.5分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/m0_73728511/88506235?utm_source=bbsseo
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内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)的风电与水电(抽水蓄能)联合优化调度问题展开研究,旨在通过智能优化算法实现可再生能源的高效利用与电力系统的经济稳定运行。文中系统阐述了粒子群算法的核心原理及其在电力调度中的适用性,构建了综合考虑风电出力不确定性、抽水蓄能电站调节能力及系统运行约束的联合优化调度模型。采用Matlab进行算法编程与仿真求解,验证了该方法在降低系统综合运行成本、提升新能源消纳水平、增强电网调峰调频能力等方面的优越性能。研究进一步设计了多种对比场景,分析不同调度策略下的系统表现,充分展示了所提模型在应对复杂运行条件时的鲁棒性与实用价值。; 适合人群:具备一定电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事新能源并网调度、电力系统规划与运行等相关领域的工程师; 使用场景及目标:①应用于风电场与抽水蓄能电站的协同优化调度决策支持;②为高比例可再生能源接入的电力系统提供经济可靠的低碳调度方案;③服务于高校及科研院所中关于智能优化算法在能源系统中应用的教学与科研实验; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节与模型构建逻辑,重点关注目标函数设计、约束条件处理及参数设置对优化结果的影响,并通过复现仿真结果来掌握粒子群算法解决复杂非线性调度问题的关键技术要点。

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