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解决方案：
根据标题“两轮自平衡小车（全部设计资料+设计分析）”，该解决方案是关于自平衡小车的硬件设计和设计分析。

硬件设计概述：
该自平衡小车的硬件设计包括以下组件：
- 控制器：ATmega16，主频8MHz。
- 加速度传感器：MMA2260。
- 陀螺仪：EWTS82。
- 传感器融合：采用卡尔曼滤波算法。
- 马达：EN_2342CR，速比64，配备双路12脉冲编码器。
- 驱动板芯片：CD4001+IR2111+IRF1404，具备较大的驱动电流能力。

设计分析：
该自平衡小车的控制方法相对简单，主要包括以下步骤：
1. 利用定时器产生10ms的中断，每次中断执行以下工作：
- 对加速度传感器和陀螺仪进行AD采样，并通过卡尔曼滤波算法得出角度和角速度。
- 计算车轮的速度，并通过积分得出位置。
- 利用PD算法计算PWM值，其中PWM值的计算公式为：PWM = K1 * angle + K2 * angle_dot + K3 * speed + K4 * position。
- 根据给定的参考速度计算前进或后退的PWM值。

注意事项：
- 通过增量式轮速传感器的A相中断，读取B相电位来判断前进或后退，并在10ms的时间内进行累加，以计算车轮的速度。
- 由于10ms累加的轮速信号较少，直接计算车体会出现抖动的问题，因此增加了低通滤波来解决这个问题。
- 外部增加了4个电位器，可以手动调节4个K值，以方便调试。
- 附件中的文件夹包含了使用Matlab建模的资料，可以求解出所需的4个K值，供大家自行调试和观察对车辆的影响。

电机选取建议：
- 考虑到减速器和传感器的因素，建议选择带有较大扭矩和功率的电机。
- 转动惯量较大的电机可能会更稳定，因此可以选择不带空心杯的电机。
- 适当增大减速比，并选择较大的轮子。

购买的电机型号参考：
- 根据以上建议，可以参考购买适合的电机型号。

算法：
- 常用的计算方法有互补滤波和卡尔曼滤波，两者都可以输出校正后的角度和角速度。
- 在该解决方案中，采用了卡尔曼滤波算法，并对其进行了精简以适应单片机的运算能力。
- 关于卡尔曼滤波算法的详细资料可以参考附件内容。

以上是关于“两轮自平衡小车（全部设计资料+设计分析）”的解决方案。如有需要，可以参考附件中的设计资料和附带的Matlab建模资料进行进一步的实施和调试。