Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2025-07-29 23:41:06 3.2MB matlab
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本文是一篇关于电力系统中机组组合优化问题的数学建模论文,研究的核心是如何在保证电力系统安全运行的前提下,通过优化发电机组的启停计划来实现发电成本的最小化。文章通过对机组组合问题的深入分析,建立了包含多种约束条件的数学模型,并利用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)和穷举搜索算法,结合MATLAB和C++编程工具对模型进行了求解和分析。 机组组合问题是指在满足电力负荷需求的同时,如何合理安排各个发电机组的启动和停止,以及它们的发电量,以实现成本最小化的过程。这个问题通常包括以下几个关键的约束条件: 1. 负荷平衡约束:必须满足整个电力系统在任何时刻的电力供应与需求相等。 2. 系统备用约束:为了应对突发情况,系统需要保留一定的备用容量。 3. 输电线路传输容量约束:输电线路的传输容量有限,发电机组的发电量分配必须在这个限制之内。 4. 发电机组出力范围约束:每个发电机组都有其最大和最小的发电能力限制。 5. 机组增出力约束和机组降出力约束:发电机组的发电量变化需要符合特定的技术要求。 论文中提出了两个优化模型,模型Ⅰ考虑了基础约束条件,而模型Ⅱ在此基础上增加了最小稳定运行出力约束、机组启动和停运时的出力约束以及机组最小运行时间和最小停运时间约束。针对不同规模的问题,采用了不同的求解算法: 1. 对于规模较小的问题(如3母线系统4小时的案例),论文使用了穷举搜索算法,这是一种通过枚举所有可能的情况来找到最优解的方法,尽管它适用于规模较小的问题,但对于大规模问题则不适用。 2. 对于规模较大的问题(如IEEE118系统24小时的案例),则采用了矩阵实数编码遗传算法。遗传算法是一种模拟生物进化原理的优化算法,它通过选择、交叉和变异等操作产生新的解决方案,具有良好的全局搜索能力,在处理大规模复杂问题时具有明显优势。 通过对比分析,论文发现对于大规模问题,遗传算法得到的结果更优。在IEEE118系统中,采用遗传算法得到的最优机组组合计划的发电总成本比穷举搜索算法低,显示了遗传算法在求解大型机组组合问题时的效率和实用性。 论文还对模型和求解过程存在的不足之处进行了分析,并提出了相应的改进方案。通过本文的研究,电力部门可以更有效地制定机组启停计划,降低发电成本,提高电力系统的运行效率和安全性。 关键词包括:机组组合优化模型、矩阵实数编码遗传算法、穷举搜索算法。 这篇论文主要探讨了如何利用数学建模和智能优化算法,尤其是在遗传算法框架内解决电力系统中的机组组合问题。论文不仅为电力系统优化提供了有效的数学工具和计算方法,还通过实证分析展示了这些方法的实用性。这种方法论可以为类似领域的复杂优化问题提供参考和启示。
2025-07-19 08:33:38 1.57MB
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我们通过普朗克实验以及当前和未来的中微子振荡实验(MINOS,IceCube,SBN)对无菌中微子的约束条件进行了比较分析。 首次,我们在振荡实验所使用的Δm2,sin2⁡2θ参数空间中,通过CMB表示了对Neff和易位的联合约束。 我们还展示了Neff的代换宇宙学参数空间中的振荡实验的约束。 在具有单个无菌中微子物种并使用标准假设的模型中,我们发现Planck 2015数据和测量μon中微子(νμ)消失的振荡实验具有相似的灵敏度。
2025-07-16 09:57:30 1.35MB Open Access
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在计算机编程领域,ASCII码(American Standard Code for Information Interchange,美国信息交换标准代码)是一种广泛使用的字符编码标准,它将不同的字符与特定的数字对应起来。ASCII码使用7位二进制数来表示128种不同的字符,包括大小写字母、数字、标点符号以及一些控制字符。在本文中,我们将深入探讨如何获取数字、字母、退出键、Enter键和Ctrl组合键的ASCII码,并提供一个名为"KeyChar"的程序示例。 数字ASCII码在ASCII表中的位置是从48到57,它们分别对应于0到9这十个数字。例如,数字'0'的ASCII码是48,而'9'的ASCII码是57。这些值可以直接用十进制表示,也可以转换为二进制或十六进制形式。 字母ASCII码分为大写和小写两种。大写字母的ASCII码范围从65('A')到90('Z'),而小写字母的ASCII码范围从97('a')到122('z')。同样,这些值可以以不同的数制表示。 对于特殊键如退出键(通常表示为'Esc')和Enter键,它们的ASCII码不是直接可打印的字符。退出键的ASCII码是27,这是一个控制字符,它在ASCII表中位于非打印字符区。Enter键的ASCII码是13,也称为回车符,用于结束一行输入或确认一个命令。 Ctrl组合键的ASCII表示通常涉及到ASCII码的前16个值,即0到15。在ASCII表中,这些值代表一些控制字符,比如Ctrl+A对应的是ASCII码1,代表"开始"或"控制字符A"。当你按下Ctrl键与另一个键组合时,实际上发送的是那个键ASCII码减去1的值。例如,Ctrl+B实际上是发送ASCII码2,因为'B'的ASCII码是66,66 - 65 = 1。 现在,让我们来看一下"KeyChar"程序。这个程序旨在捕获用户的键盘输入,并显示相应的ASCII码。它可以识别数字、字母以及特殊键如退出键和Enter键。在实现时,程序可能会使用系统API或者特定编程语言提供的事件处理机制来监听键盘输入。当用户按下键盘上的一个键时,程序会获取该键的ASCII码并显示出来。对于Ctrl组合键,程序需要额外处理,检测到Ctrl键被按下时,同时记录下与其配合的键,然后计算出对应的ASCII码。 理解和获取ASCII码对于编程至关重要,尤其是在处理用户输入和字符输出的场景。通过使用"KeyChar"这样的程序,我们可以更好地理解键盘输入如何转化为计算机可以理解的数字,从而帮助我们编写更有效的键盘事件处理代码。在实际应用中,这种知识在开发文本编辑器、游戏控制、命令行界面等项目时尤为有用。
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标题中的“DB组合文件工具”指的是一个专门针对特定类型数据库文件进行操作的程序,它能够对QQ聊天记录数据库 MSG2.0 进行打包处理。这通常涉及到将多个相关的数据库文件整合成一个单一的压缩文件,以便于存储、传输或备份。在描述中提到的“打包”,意味着该工具能将QQ聊天记录的多个MSG2.0文件整合到一起,形成一个压缩文件,这有助于减小文件占用的磁盘空间。 "MSG2.0"是QQ聊天记录的文件格式,它存储了用户的聊天对话、时间戳、联系人信息等数据。这种文件格式可能由多个小文件组成,因此需要专门的工具来管理和操作。"拆解"和"组合"这两个标签揭示了该工具的两个主要功能:一是可以将一个MSG2.0的压缩文件分解成原始的聊天记录文件;二是可以将这些分散的文件重新组合成一个压缩包。 在压缩包文件名称列表中,我们可以看到以下内容: 1. "使用说明.txt" - 这是一个文本文件,提供了关于如何使用这个DB组合文件工具的详细步骤和指南。用户可以通过阅读这个文件来了解如何执行打包和拆解操作,以及可能遇到的问题和解决方案。 2. "DBcompresser.exe" - 这是该工具的可执行文件,是程序的核心部分。用户运行这个文件就能启动DB组合文件工具,进行所需的打包或拆解操作。 3. "Gainover 博客.url" - 这是一个链接,指向一个名为Gainover的博客,可能提供了更多关于该工具的开发者信息、更新日志、高级使用技巧或者相关技术文章。 4. "潮流风论坛.url" - 另一个链接,可能指向一个论坛,用户可以在该论坛上讨论工具的使用经验、寻求帮助或者分享相关知识。 DB组合文件工具是一个专为QQ MSG2.0数据库设计的实用程序,它使得管理和处理聊天记录变得更加方便。用户可以通过阅读使用说明,运行可执行文件,并利用提供的在线资源来充分利用这个工具。无论是为了备份重要的聊天记录,还是为了方便地查看和转移聊天数据,这个工具都能提供必要的支持。
2025-06-23 20:52:03 302KB MSG2.0
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### 电子科技大学计算机组成原理实验课1—实验3:Verilog组合逻辑设计 #### 实验概述 本次实验主要围绕组合逻辑电路的设计与实现展开,利用Verilog硬件描述语言结合ISE软件进行具体操作。通过三个典型实例——3-8译码器、4位并行进算加法器以及两输入4位多路选择器的设计与仿真,深入理解组合逻辑电路的工作原理及其在实际应用中的重要性。 #### 实验目的 1. 掌握使用ISE软件进行硬件电路设计的基本流程。 2. 熟悉Verilog语言,并能够运用其完成组合逻辑电路的设计。 3. 学会编写仿真测试代码,验证电路功能的正确性。 #### 实验内容详解 ##### 1. 3-8译码器的设计与实现 - **原理**:3-8译码器是一种常见的数字电路组件,用于将三位二进制输入转换为八个独立的输出线之一。当输入特定的三位二进制码时,对应的输出线被激活,其余输出线保持非活动状态。本次实验使用的74x138译码器是一种输出低有效的3-8译码器,即当输入有效时,输出端中仅有一个为低电平(0),其他均为高电平(1)。 - **真值表**: | G1 | G2A_L | G2B_L | C | B | A | Y7_L | Y6_L | Y5_L | Y4_L | Y3_L | Y2_L | Y1_L | Y0_L | |----|-------|-------|---|---|---|------|------|------|------|------|------|------|------| | x | 1 | x | x | x | x | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | | 1 | x | 1 | x | x | x | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | | ...| ... | ... |...|...|...| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | - **函数表达式**: - \(Y0_L=(G \cdot C’ \cdot B’ \cdot A’)\) - \(Y1_L=(G \cdot C’ \cdot B’ \cdot A)\) - \(Y2_L=(G \cdot C’ \cdot B \cdot A’)\) - \(Y3_L=(G \cdot C’ \cdot B \cdot A)\) - \(Y4_L=(G \cdot C \cdot B’ \cdot A’)\) - \(Y5_L=(G \cdot C \cdot B’ \cdot A)\) - \(Y6_L=(G \cdot C \cdot B \cdot A’)\) - \(Y7_L=(G \cdot C \cdot B \cdot A)\) - **逻辑电路图**:根据上述函数表达式,绘制出3-8译码器的逻辑电路图。 ##### 2. 4位并行进位加法器的设计与实现 - **原理**:并行进位加法器是一种能够同时计算多位数字加法的组合逻辑电路。4位并行进位加法器由多个一位全加器级联而成,每个全加器接收两个输入位及一个来自低位的进位位,并产生一个输出位和一个新的进位位。本次实验中,进位生成函数和进位传递函数分别为\(G_n = A_nB_n\)和\(P_n=A_n+B_n\)。 - **函数表达式**: - 进位生成函数:\(G_n = A_nB_n\) - 进位传递函数:\(P_n=A_n+B_n\) - 进位信号:\(C_n=G_n+P_nC_{n-1}\) - 结果信号:\(S_n=C_{n-1}⊕(A_n⊕B_n)\) - **逻辑电路图**:根据以上公式,设计出4位并行进位加法器的逻辑电路图。 ##### 3. 两输入4位多路选择器的设计与实现 - **原理**:多路选择器是一种可以根据控制信号从多个输入中选择一个输出的组合逻辑电路。本实验中的2输入4位多路选择器有两条数据输入通道和一条控制信号输入,根据控制信号的不同选择一条数据通道作为输出。 - **真值表**: | D0 | D1 | S | Y | |----|----|---|---| | 0 | 0 | 0 | 0 | | 0 | 0 | 1 | 0 | | 0 | 1 | 0 | 0 | | 0 | 1 | 1 | 1 | | 1 | 0 | 0 | 1 | | 1 | 0 | 1 | 0 | | 1 | 1 | 0 | 1 | | 1 | 1 | 1 | 1 | - **函数表达式**:\(Y = S' \cdot D_0 + S \cdot D_1\) - **逻辑电路图**:根据上述真值表和函数表达式,绘制出两输入4位多路选择器的逻辑电路图。 #### 实验器材 - PC机 - Windows XP操作系统 - Xilinx ISE 14.7开发工具 #### 实验步骤 1. **建立新工程**:在ISE软件中创建新的工程项目。 2. **原理图或代码输入**:根据实验内容,使用Verilog语言编写相应的电路设计代码。 3. **设计仿真**:编写仿真测试代码,对电路进行功能验证。 #### 关键源代码 - **74X138 译码器** - **设计代码**:直接在ISE中输入3-8译码器的Verilog代码。 - **仿真测试代码**:编写测试代码,设置不同的输入值并观察输出变化。 - **仿真结果**:通过仿真结果分析译码器的功能是否正确。 - **4位并行进位加法器 74X283** - **设计代码**:使用Verilog语言编写4位并行进位加法器的代码。 - **仿真测试代码**:编写测试代码,验证加法器的功能正确性。 - **仿真结果**:通过仿真结果分析加法器的功能是否正确。 通过这次实验,学生不仅能够掌握Verilog语言的基本语法,还能深入了解组合逻辑电路的设计原理和工作方式,为进一步学习更复杂的数字系统设计打下坚实的基础。
2025-06-04 21:39:28 762KB 编程语言 Verliog
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### 电子科技大学计算机组成原理实验课1—实验2:中小规模组合逻辑设计 #### 实验背景及目标 本次实验属于电子科技大学计算机组成原理课程的一部分,旨在通过实践操作帮助学生掌握中小规模组合逻辑电路的设计方法。实验的具体目标包括: 1. **理解并掌握不同基本逻辑门(非门、或门、与非门、异或门)的功能**:通过实际操作,学生将学会如何使用这些基础逻辑元件构建更复杂的电路。 2. **熟悉常见逻辑门电路的引脚布局和使用方法**:了解各种逻辑门芯片(如74HC系列)的实际应用,掌握其正确的连接方式。 3. **利用中小规模逻辑门设计组合逻辑电路**:通过设计具体的逻辑电路(如数据比较器、多数表决器),深化对组合逻辑电路设计原理的理解。 #### 实验内容详解 本实验分为几个主要部分,包括基本逻辑门的测试、一位数据比较器的设计、3输入多数表决器的设计等。 ##### 逻辑门功能测试 1. **非门(NOT Gate)**: - **逻辑功能**:输入为`1`时,输出为`0`;输入为`0`时,输出为`1`。 - **芯片型号**:74HC04 - **芯片构成**:一个74HC04芯片包含6个非门。 - **引脚排列**:见实验资料中的图1。 2. **或门(OR Gate)**: - **逻辑功能**:当至少有一个输入为`1`时,输出为`1`;所有输入都为`0`时,输出为`0`。 - **芯片型号**:74HC32 - **引脚排列**:见实验资料中的图2。 3. **与非门(NAND Gate)**: - **逻辑功能**:仅当所有输入都为`1`时,输出为`0`;其他情况下,输出为`1`。 - **芯片型号**:74HC00 - **引脚排列**:见实验资料中的图3。 4. **异或门(XOR Gate)**: - **逻辑功能**:当两个输入不同时,输出为`1`;输入相同时,输出为`0`。 - **芯片型号**:74HC86 - **引脚排列**:见实验资料中的图4。 5. **数据选择器/多路复用器**: - **芯片型号**:74HC153 - **功能**:该芯片含有两个4选1数据选择器,可根据选择信号(A和B)从四个输入中选出一个作为输出。 - **引脚排列**:见实验资料中的图5。 ##### 一位数据比较器设计 - **功能需求**:输入为A、B两个位,输出三个信号,表示A>B、A=B、AB | A=B | AB \)(AGTB_L):\( \overline{A\overline{B}} \) - \( A=B \)(AEQB_L):\( \overline{A\oplus B} \) - \( A组合逻辑电路。这对于深入理解计算机硬件系统的工作机制具有重要意义。
2025-06-04 21:37:36 4.29MB
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基于时间序列预测的组合模型,CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示,同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据:利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据,其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素;具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好,基本做到逐行逐句进行注释;项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法,尤其在电力系统中,准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展,研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测,以提升预测的准确度和效率。在本次研究中,提出了一种基于深度学习的组合模型,该模型结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention),以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型,它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示,特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中,CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征,例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题,能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体,它通过减少门的数量来简化模型结构,同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系,但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术,它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源,提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中,通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制,构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征,通过LSTM/GRU学习长期依赖关系,并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面,研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据,并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素,这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据,模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息,从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能,研究者采用了多种评价指标,包括R2(决定系数)、MAPE(平均绝对百分比误差)和RMSE(均方根误差)。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度,帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果,并对结果进行了深入分析。此外,项目文件中还有大量代码截图和注释,体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型,该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习,模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势,对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。
2025-05-30 13:51:55 425KB 数据仓库
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1、ts中如何扩展window全局对象,给它增加方法和参数 2、组合式API如何构造一个工具类 3、同步、异步操作 4、组合式API 双向绑定,方法调用 5、H5和原生交互 6、WKWebView使用 7、window.webkit.messageHandlers使用说明
2025-05-28 19:42:31 206KB ios vue.js swift
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### 三相无刷直流电动机分数槽集中绕组槽极数组合规律研究 #### 摘要 本文探讨了三相无刷直流电动机(Brushless Direct Current Motor, BLDCM)分数槽集中绕组的设计原理和技术要点,特别是在槽极数组合(槽数\(Z\)与极对数\(p\)的配比)方面。分数槽技术通过优化电机绕组的布局来改善电动机的性能,如减少齿槽效应、提高电势波形的正弦度等。本文首先概述了分数槽技术的应用背景和发展趋势,并详细分析了三相无刷直流电动机分数槽集中绕组的槽极数组合规律,提出了一套实用的选择方法。 #### 关键词 - 无刷直流电动机 - 分数槽 - 集中绕组 - 槽极数组合 - 单元电机 - 虚拟电机 #### 1. 引言 无刷直流电动机因其高效、可靠、易于维护等特点,在工业自动化、家用电器等领域得到了广泛应用。分数槽技术是指每极每相槽数\(q = Z/2mp\)不是整数的情况,即\(q\)为分数。这种技术最初主要应用于低速水轮发电机的定子绕组中,以解决极数多与槽数有限的矛盾问题,并通过其等效分布作用削弱电势和磁势的谐波,提高其正弦性。 #### 2. 分数槽集中绕组的原理与优势 分数槽集中绕组是指每相绕组分布在不同极对之间,且每个极对下只有一个线圈。这种方式相比传统的整数槽绕组,具有以下优势: - **改善电势波形**:通过不同极对下线圈的空间位移,可以有效地抵消齿谐波电势,从而获得更好的电势正弦波形。 - **降低齿槽效应**:分数槽绕组能够有效减少由齿槽效应引起的启动阻力矩,提高电机的启动性能。 - **简化结构**:分数槽绕组通常只需要一层绕组,简化了电机的结构,降低了成本。 #### 3. 槽极数组合规律分析 在设计分数槽集中绕组时,槽数\(Z\)与极对数\(p\)的组合是非常关键的参数。常见的槽极数组合包括\(Z_0 = 2p_0 \pm 1\)和\(Z_0 = 2p_0 \pm 2\)。本文进一步提出了更多的组合方式,并给出了具体的实例。 - **确定可行的组合**:作者提出了一套选择标准,通过计算得出符合分数槽集中绕组条件的\(Z/p\)组合。例如,对于三相无刷直流电动机,可以选取\(Z = 9\)、\(p = 2\)这样的组合,满足\(q = 1.5\)的条件。 - **引入单元电机和虚拟电机概念**:为了更好地理解分数槽绕组的特性,引入了单元电机和虚拟电机的概念。单元电机是指将整个电机分割成若干个相同的小单元,每个单元包含一对极和相应的槽数;而虚拟电机则是指通过数学模型模拟出的具有特定极对数和槽数的电机。这两种概念有助于理解和分析分数槽绕组的分布系数与整数槽绕组的关系。 #### 4. 绕组分布系数的对应关系 绕组分布系数是衡量绕组分布对电势影响的重要指标。分数槽绕组和整数槽绕组在分布系数上有一定的差异。通过引入单元电机和虚拟电机的概念,可以更好地理解这些差异,并找到两者之间的对应关系。 - **分数槽绕组与整数槽绕组的比较**:通过对比分析,可以发现分数槽绕组虽然在某些情况下会导致分布系数略有下降,但由于其能有效削弱齿谐波电势,总体而言仍然具有明显的优势。 - **分布系数计算**:文章提供了具体的计算公式和步骤,指导设计者如何计算不同槽极数组合下的分布系数,帮助他们做出最优的选择。 #### 5. 结论 分数槽技术为无刷直流电动机的设计提供了一种新的思路。通过对槽极数组合规律的研究,不仅可以优化电机的性能,还能简化电机结构,降低成本。本文提出的理论和方法为设计者提供了宝贵的参考价值,有助于推动无刷直流电动机技术的进步和发展。 --- 分数槽集中绕组技术在三相无刷直流电动机中的应用具有重要的实际意义和广阔的发展前景。通过对槽极数组合规律的研究,可以进一步提高电机的性能,实现更高效、可靠的运行。
2025-05-20 21:27:37 1.55MB 无刷电机 分数槽集中绕组
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