PSASP算例模型，标准IEEE39节点系统模型，加新能源风机和光伏，(可配visio原图，发lunwen会用到的）。 买算例送无节点限制psasp软件7.41 模型可进行潮流计算，最优潮流，短路计算，暂态稳定性分析，小干扰稳定性分析，电压频率稳定分析，电能质量分析等等等等。 自己搭建的模型 网上流传的模型参数都不全，无法运算。 在电力系统分析领域，PSASP（Power System Analysis Software Package）是一个广泛使用的电力系统分析软件，它提供了丰富而强大的计算功能，包括潮流计算、最优潮流、短路计算、暂态稳定性分析、小干扰稳定性分析、电压频率稳定分析以及电能质量分析等。这些功能对于电力系统规划、设计和运行的各个阶段都至关重要。 IEEE39节点系统作为电力系统分析中一个著名的标准测试系统，它在国内外的电力系统研究中被广泛采用。该系统具有相对复杂的结构和规模，能够较好地模拟实际电力系统的运行情况，对于检验新算法、新技术和新设备的性能具有很好的代表性。 随着全球能源结构的转型，新能源如风机和光伏等成为电力系统重要的组成部分。在IEEE39节点系统模型中加入新能源，如风机和光伏，可以模拟含新能源电力系统的运行状态和特性。这种扩展后的模型对于研究新能源并网后的电力系统动态性能、电力系统稳定性以及电能质量等问题提供了有力的工具。 潮流计算是电力系统分析的基础，它涉及电网的节点电压、线路功率、发电机功率和负荷等信息，以确定电力系统在某一运行状态下的电气参数。最优潮流计算则是在满足电网安全约束的同时，通过优化算法调整控制变量，以达到经济运行的目的。短路计算关注电力系统发生短路故障时的电气参数变化，对于电力系统的保护装置配置和整定至关重要。暂态稳定性分析和小干扰稳定性分析侧重于电力系统在受到大干扰（如线路跳闸）和小干扰（如负荷波动）后的动态行为，是确保电力系统稳定运行的关键。电压频率稳定分析和电能质量分析则关注电力系统的电压和频率稳定性以及电能质量状况，这些问题直接关系到电力系统的供电质量和用户用电安全。 本文档集中的模型不仅包含了PSASP软件对IEEE39节点系统进行各类电力系统分析的能力，还特别强调了模型对新能源接入的考虑，使得模型能够更全面地反映现代电力系统的特点和挑战。此外，文档集还提供了Visio格式的原图文件，这将有助于研究人员和工程师在撰写学术论文时，更加直观地展示电力系统模型和分析结果。 值得一提的是，本文档集中的模型参数完整，能够确保进行有效的运算分析，这与市面上流传的参数不全的模型形成鲜明对比。买算例送无节点限制PSASP软件7.41，不仅能够提供标准IEEE39节点系统模型的完整参数，而且还包括了新能源风机和光伏等元素的详细信息，这对于电力系统的研究和教学都是非常宝贵的资源。 本文档集提供了一个电力系统分析的综合工具包，它不仅包含了一个强大的软件工具和完整模型参数，而且涉及了电力系统从基础到高级的各种分析功能，对于电力工程领域的科研工作者和技术人员来说具有很高的实用价值和参考意义。

DFT的matlab源代码REMARC-NanoSim 开发用于将DFT数据转换为动力学和热力学的REMARC脚本集（NanoSim项目）。 React机理和速率计算器（REMARC）由脚本组成，用于计算速率常数和热力学数据，并根据DFT输出对相应的React机理进行分类。 它将速率常数拟合为方便的函数形式，还创建了用于运行简单动力学模型（耦合速率方程）的输入，以进一步使用详细的速率常数。 输出数据还可用于动力学蒙特卡洛（KMC）模拟，以使用和处理详细的速率常数。 即将进行的更新将使KMC输出速率数据适合整个React的动力学参数，即，不包括中间物种，仅包括初始React物和最终产物。 到目前为止，REMARC只处理VASP数据，但是稍后将添加处理其他DFT输出的功能。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现VMD-SSA-BiLSTM模型进行光伏功率预测的方法。首先，通过读取并预处理光伏数据，采用VMD（变分模态分解）将原始功率信号分解为多个较为稳定的模态分量。接着，针对每个分量建立BiLSTM模型，并使用SSA（麻雀搜索算法）优化模型的超参数。实验结果显示，相较于传统的BiLSTM模型，VMD-SSA-BiLSTM模型能够显著提高预测精度，特别是在处理功率突变的情况下表现更为出色。此外，文中还提供了关于如何更换分解算法、优化算法以及调整网络结构的具体指导。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员或工程师，尤其是从事新能源领域数据分析工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要精确预测光伏功率的应用场景，如电网调度和能源管理系统。主要目标是通过先进的信号处理技术和机器学习算法，提升光伏功率预测的准确性，从而更好地应对天气变化带来的不确定性。 其他说明：文中不仅分享了完整的代码实现细节，还讨论了一些常见的工程部署问题及解决方案，如数据预处理、模型训练效率等。对于希望深入理解并应用于实际项目的读者来说，是一份非常有价值的参考资料。

Pascal VOC 2012数据集是计算机视觉领域内一个著名且广泛使用的数据集，它主要被设计用来解决图像理解和计算机视觉中的识别问题。这个数据集包括了20类不同的物体类别，并为每张图片提供了相应的边界框（用于目标检测任务）、分割掩码（用于图像分割任务）以及图像级别标签（用于图像分类任务）。 U-Net模型是一种用于图像分割的卷积神经网络，它特别适合于医学图像分割和其他像素级的预测任务。U-Net的网络结构是对称的，它的设计借鉴了编码器-解码器的概念，通过一系列的卷积层、激活函数和池化层来提取图像的特征，并使用上采样和跳跃连接来重建图像的每个像素位置。U-Net的关键特点在于它的跳跃连接（skip connections），这些连接能够将编码器部分的特征图与解码器对应的层直接相连，从而帮助网络更好地恢复图像细节，这对于分割任务至关重要。 在使用Pascal VOC 2012数据集进行U-Net模型训练时，研究者和开发者通常会关注如何提高模型的准确性，减少过拟合，以及如何提高模型处理数据的速度。此外，数据增强、网络架构的调整、损失函数的选择和优化算法等都是提高分割性能的重要因素。 由于Pascal VOC 2012数据集已经预设了标准的训练集和测试集划分，研究人员可以直接使用这些数据集来训练和测试他们的U-Net模型。数据集中的图像涵盖了各种场景，包括动物、交通工具、室内场景等，这使得训练得到的模型能够具有较好的泛化能力。 除了用于学术研究，Pascal VOC 2012数据集还被广泛应用于商业产品开发中，比如自动驾驶汽车的视觉系统，智能安防监控的异常行为检测，以及在医疗领域内对于CT和MRI扫描图像的分割等。 为了更好地使用这个数据集，开发者通常需要对图像数据进行预处理，比如归一化、裁剪和数据增强等，以改善模型训练的效果。同时，因为U-Net模型在医学图像处理中尤其受到青睐，所以它的一些改进版也被广泛研究，比如U-Net++和U-Net3+，这些模型在保持U-Net原有优势的基础上，进一步提升了对细节特征的捕捉能力。 Pascal VOC 2012数据集与U-Net模型结合，为图像处理任务提供了强有力的工具。开发者可以通过这种结合来解决复杂的图像理解问题，同时也能够在此过程中积累对深度学习模型及其在实际问题中应用的经验。

Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，它被广泛用于创建2D和3D的互动内容，包括游戏、模拟器以及各种可视化应用。在这个“Unity数字连连看小游戏”项目中，我们可以推测这是一个基于Unity引擎构建的经典连连看游戏。连连看游戏通常包含两个主要元素：游戏逻辑和用户界面。 游戏逻辑部分涉及以下几个关键知识点： 1. **游戏规则**：连连看的基本规则是找到并消除一对相同的数字方块，这些方块之间可以通过不多于两次的直线连接。在Unity中，这可能通过编程实现，例如使用C#语言编写游戏逻辑。 2. **碰撞检测**：Unity内置的物理系统可以帮助我们进行碰撞检测，确保玩家选择的两个方块可以互相连接。 3. **游戏状态管理**：需要跟踪游戏的状态，如是否还有可匹配的方块、当前得分、游戏胜利或失败条件等。 4. **AI算法**：虽然连连看主要是人机对战，但设计一个简单的AI对手也能增加趣味性，如使用贪心算法或深度优先搜索来模拟玩家操作。 用户界面（UI）方面涵盖的知识点有： 1. **UI元素**：Unity的UI系统（UI System）允许开发者创建各种用户界面元素，如按钮、文本、图像等，用于显示分数、游戏提示和胜利/失败消息。 2. **Canvas**：作为UI的基础，Canvas负责组织和渲染所有的UI元素。 3. **事件系统**：Unity的事件系统使得UI元素可以响应玩家的触摸或鼠标点击，触发相应的游戏逻辑。 4. **动画效果**：为提升游戏体验，连连看的消除过程可能会添加动画效果，如淡入淡出、缩放或旋转，这需要用到Unity的Animator组件和动画状态机。 5. **音频管理**：声音效果也是提升沉浸感的关键，比如点击音效、消除音效等，Unity的Audio Manager可以方便地管理和播放音频资源。 为了使资源更“优质”，开发者可能还考虑了以下方面： 1. **性能优化**：在大量物体（方块）的场景下，优化Draw Call和内存管理是必要的，例如使用Sprite Atlas打包图片资源，减少渲染批次。 2. **兼容性**：项目可能已针对不同设备和屏幕尺寸进行了适配，确保游戏在多种平台上运行良好。 3. **可配置性**：游戏参数（如难度等级、方块数量）可能可以调整，提供更丰富的游戏体验。 4. **文档和注释**：优质的资源通常会附带详细的设计文档和代码注释，帮助其他开发者理解并修改项目。 这个“Unity数字连连看小游戏”项目涵盖了游戏逻辑设计、用户界面构建、性能优化等多个关键知识点，是学习Unity游戏开发的一个良好实践案例。通过分析和研究这个项目，开发者不仅可以提升Unity技能，还能对游戏开发流程有更深入的理解。

**WEKA入门教程详解及数据集介绍** **一、WEKA简介** WEKA，全称为Waikato Environment for Knowledge Analysis，是由新西兰怀卡托大学开发的一款强大的数据挖掘工具。它是一个开源软件，提供了多种机器学习算法和数据预处理功能，广泛应用于教育、研究和商业领域。WEKA支持GUI界面，使得非编程背景的用户也能方便地进行数据分析和模型构建。 **二、WEKA的主要功能** 1. **数据预处理**：包括数据清洗、数据转换、特征选择等功能，帮助用户处理缺失值、异常值，转换数据类型，并对特征进行筛选。 2. **分类与回归**：内置了多种经典的分类和回归算法，如决策树（C4.5, J48）、贝叶斯分类器（Naive Bayes）、SVM、神经网络等。 3. **聚类**：提供K-means、EM、DBSCAN等聚类算法，用于发现数据中的模式和结构。 4. **关联规则**：如Apriori和FP-Growth算法，用于发现项集之间的频繁模式。 5. **可视化**：能够将数据和分析结果以图表形式展示，帮助用户理解数据特性。 **三、数据集介绍** 1. **bank-data.csv**：这是一个银行营销活动的数据集，包含了客户的基本信息、交易历史、市场活动等，常用于预测客户是否会订阅某种金融产品。CSV格式是常见的文本数据格式，易于读取和处理。 2. **bank-data-final.arff**：ARFF是Weka专用的数据格式，扩展名为.arff，包含了数据属性和对应的值，更便于在WEKA中直接进行分析。此文件可能是bank-data.csv经过预处理或特征工程后的版本。 3. **bank-data训练集**：这部分数据用于模型的训练，通常包含完整的特征和已知的标签，用于学习算法参数并构建预测模型。 4. **bank-data预测集**：预测集是未知标签的数据，用于评估模型的泛化能力。模型在训练集上学习后，会在预测集上进行测试，计算预测准确率或其他评估指标。 **四、WEKA使用流程** 1. **数据导入**：首先在WEKA环境中导入bank-data.csv或bank-data.arff数据集。 2. **数据预处理**：根据数据特性进行缺失值处理、异常值检测、数据标准化或归一化等操作。 3. **特征选择**：通过过滤或包裹式方法选择对目标变量影响较大的特征。 4. **选择算法**：根据问题类型（分类或回归）选择合适的机器学习算法。 5. **训练模型**：使用训练集数据对选定的算法进行训练。 6. **模型评估**：用预测集数据评估模型的性能，如准确率、精确率、召回率、F1分数等。 7. **结果可视化**：通过WEKA的可视化工具查看分类结果或聚类分布，深入理解模型的表现。 **五、WEKA运行结果** 提供的压缩包可能包含了作者使用WEKA进行分析后的结果文件，这些文件可以是模型的输出报告、预测结果的CSV文件或图形化的结果展示，帮助读者理解和复现分析过程。 总结来说，本教程主要围绕WEKA这个强大的数据挖掘工具展开，结合bank-data数据集，涵盖了从数据导入、预处理、特征选择、模型训练到评估的完整流程，是初学者学习数据挖掘和WEKA操作的宝贵资源。通过实践这些步骤，读者将能够掌握WEKA的基本用法，并理解如何应用到实际问题中。

EPUB漫画创作者 就是个把一堆漫画图片打包成epub格式的web gui 注意 仅支持Chrome最新版本 只支持Chrome最新版本浏览器 打包出来的EPUB文件是3.0版本 文件结构规范来自 （デジタルコミック协议会）

PSASP算例模型与IEEE39节点系统：含新能源风机光伏的潮流分析与稳定性研究模型,PSASP算例模型，标准IEEE39节点系统模型，加新能源风机和光伏，(可配visio原图，发lunwen会用到的）。 买算例送无节点限制psasp软件7.41 模型可进行潮流计算，最优潮流，短路计算，暂态稳定性分析，小干扰稳定性分析，电压频率稳定分析，电能质量分析等等等等。 自己搭建的模型 网上流传的模型参数都不全，无法运算。 ,PSASP算例模型; IEEE39节点系统; 新能源(风机+光伏); 潮流计算; 最优潮流; 短路计算; 暂态稳定性分析; 电压频率稳定分析; 模型参数完整度,基于PSASP的定制新能源模型：IEEE39节点系统优化与稳定性分析

在本文中，我们将深入探讨三菱PLC在气压控制系统中的应用，主要基于提供的"三菱PLC例程之plc与气压控制讲了气阀，气路原理以及用PLC的控制（基础，WORD文档）"。这个压缩包包含了一个关于如何使用PLC进行气压控制的基础教程，涉及到了PLC编程、气动系统的基本概念，以及单片机和嵌入式编程的相关知识。 PLC（Programmable Logic Controller）是一种专门用于工业环境的数字运算操作电子系统，它用于控制自动化过程。三菱PLC是全球知名的自动化设备制造商之一，其产品广泛应用于各种行业，如汽车制造、包装、化工等。在气压控制系统中，PLC通过编程实现对气动元件的精确控制，以满足生产过程中的各种需求。 气阀是气压控制系统的关键组件，负责控制气体的流动方向和流量。常见的气阀类型有两位三通阀、三位五通阀等，它们通过电磁铁的吸合或释放改变阀芯位置，从而实现气体的接通或切断。在PLC程序中，我们通常会为每个气阀设定相应的输入和输出信号，通过这些信号来控制气阀的工作状态。 气路原理是理解整个系统运行的基础。它涉及到气体的流动路径、压力调节、过滤、润滑等环节。通过合理的气路设计，可以确保气体高效、稳定地传输，并能有效防止污染和过压。在PLC编程中，我们需要了解气路图，以便正确编写逻辑控制程序，实现对气路的精准控制。 单片机和嵌入式编程与PLC密切相关，因为许多现代PLC都内置了单片机作为核心处理单元。单片机是一种集成化的微处理器，可以执行特定的指令集。嵌入式编程是指针对特定硬件平台（如单片机）进行软件开发，实现特定功能。在PLC的应用中，单片机负责解析并执行PLC程序，控制气阀和其他设备的动作。 在压缩包内的Word文档中，读者可以期待找到以下内容：1) 气压控制系统的概述，包括基本组成和工作原理；2) 三菱PLC的编程语言和编程技巧，如梯形图编程；3) 具体的PLC程序实例，展示如何控制气阀动作；4) 气路设计的基本原则和注意事项；5) 单片机和嵌入式编程在PLC中的应用。 通过学习这份文档，初学者将能够了解并掌握如何使用PLC控制气压系统，包括选择合适的气阀、编写控制程序，以及理解气路设计。对于那些已经有一定基础的工程师，这份文档也将提供实用的参考和灵感，帮助他们优化现有的气压控制系统。

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型，通过原始图像和背景模型差分获得前景图像，再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作，为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法，总结出Kapur熵阈值选取法的优越性. ### 用于步态识别的行人轮廓提取 #### 摘要与引言 本文提出了一种基于Surendra背景更新算法的背景减除法来检测静态背景下的运动人体。为了实现这一目标，首先为视频场景建立了一个自适应背景模型。然后，通过原始图像与背景模型之间的差异提取前景图像。接下来，对提取出的图像进行一系列预处理操作，包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等，这些操作为后续的跟踪与识别提供了基础。特别地，本文重点讨论了二值化过程中自适应阈值选择的多种方法，并总结出了Kapur熵阈值选取法的优势。 #### 运动人体检测 在步态识别领域，准确地检测和提取行人的轮廓是非常关键的一步。目前，常见的运动人体检测方法主要有三种：背景减除法、帧间差分法和光流法。本研究中采用的是背景减除法。 ##### 背景减除法 背景减除法是一种常用的方法，它通过对比当前帧与背景模型之间的差异来提取前景物体。背景模型可以通过多种方式建立，其中一种方法是利用Surendra提出的背景更新算法。这种方法可以动态调整背景模型以适应环境的变化，从而提高检测的准确性。 #### 图像预处理 在获取到前景图像之后，需要对其进行一系列预处理操作以去除噪声并提取有用信息。这些预处理步骤包括： 1. **二值化**：将图像转换为只有黑白两种颜色的二值图像。选择合适的阈值是关键，因为不同的阈值会影响到前景的提取效果。本文讨论了多种自适应阈值选择方法，并强调了Kapur熵阈值选取法的优点。该方法通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值，从而在保持图像细节的同时减少噪声的影响。 2. **数学形态学分析**：通过对图像进行膨胀和腐蚀等操作来去除小的噪声点或填充物体内部的小孔洞，进而优化图像的质量。 3. **连通分析**：识别和分离图像中的连通区域，这对于区分不同的人体轮廓至关重要。 4. **尺度归一化**：由于不同人或者不同拍摄角度可能会导致图像尺寸的变化，因此需要对图像进行尺度归一化，以确保所有图像具有相同大小，方便后续处理。 #### 二值化阈值选择 在二值化过程中，阈值的选择对于提取高质量的行人轮廓至关重要。本文探讨了多种阈值选择方法，并指出Kapur熵阈值选取法的优势。这种方法的基本思想是通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值。信息熵表示图像中灰度级分布的不确定性。当图像被分割成前景和背景两部分时，每一部分的信息熵应该尽可能大，这意味着分割后的两部分应该具有最大的区别性。Kapur熵阈值选取法通过计算每个可能的阈值对应的总熵，并选择使总熵最大的阈值作为最佳阈值。这种方法能够自动适应图像的亮度变化，从而提高轮廓提取的准确性。 #### 结论 本文介绍了一种用于步态识别的行人轮廓提取方法，该方法通过背景减除法检测运动人体，并对提取的图像进行了一系列预处理操作，包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等。特别是，在二值化过程中，采用了Kapur熵阈值选取法来自动确定最佳阈值，这种方法能够有效提高轮廓提取的准确性。通过这些技术和方法的应用，可以为步态识别提供更加可靠的基础数据。