内容概要：本文详细介绍了如何利用COMSOL 6.1进行光镊捕获微球的三维频域仿真。首先，创建新模型并选择“电磁波，频域”作为物理场，构建直径1微米的二氧化硅小球悬浮于水中。关键在于精确设置入射高斯光束、边界条件（如完美匹配层PML）、网格划分（特别是在小球表面和光轴附近加密网格），以及求解器配置。随后，通过麦克斯韦应力张量积分计算光学力，并探讨了几何非线性和粒子追踪耦合等功能的应用。文中还提供了多个实用技巧，如参数扫描、调整折射率、优化网格划分等，确保仿真结果的准确性。 适合人群：从事光镊技术研究、光学仿真、微纳操纵领域的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光镊工作原理及其数值仿真的研究人员，旨在帮助他们掌握COMSOL 6.1的具体操作流程，提高仿真实验的成功率和精度。 其他说明：文中强调了避免常见错误的方法，如正确的边界条件设定、合理的网格划分策略等，同时提供了一些高级特性（如粒子追踪耦合）的实际应用案例。

利用COMSOL Multiphysics进行光纤布拉格光栅（FBG）仿真的方法和技术要点。首先解释了FBG的基本原理，即通过在光纤内部制造周期性折射率变化来实现特定波长光的反射。接着阐述了如何在COMSOL中构建FBG模型，包括定义折射率调制函数、选择合适的边界条件以及正确配置求解器设置。文中还提供了具体的MATLAB代码示例用于定义折射率调制函数，并强调了在设置过程中需要注意的问题，如避免将函数表达式误认为字符串、选择适当的边界条件以确保仿真准确性等。此外，作者分享了一些实用的经验技巧，比如通过调整调制深度观察反射带宽的变化，以此评估FBG的温度/应变传感性能。最后指出，虽然仿真不能完全替代实验，但它能够帮助研究人员更好地理解和优化FBG的设计。 适用人群：从事光通信领域研究的技术人员、高校相关专业师生及其他对FBG仿真感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解FBG工作机理并掌握其仿真技能的研究人员；目标是在理论基础上提高实际操作能力，为后续实验提供指导。 其他说明：文中不仅涵盖了基本概念介绍，还包括大量实操建议，对于初学者来说非常友好。同时提醒读者关注数值误差带来的影响，确保仿真结果的有效性和可靠性。

yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，光伏面板红外图像热斑缺陷检测数据集，12736张标注好的数据集（3类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 3个类别：金色斑点、浅金色斑点、阴影。 图像分辨率为大分辨率RGB图片。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151869402 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

光伏系统是利用太阳能作为能源的一种发电系统，它将太阳辐射能转换为电能。这一转换过程主要通过光伏电池板实现，而光伏电池板的主要构成单元是太阳能电池。在发电过程中，太阳能电池将太阳光能直接转换为直流电能。为了能够将这种直流电能转换为符合电网标准的交流电能，需要通过一系列的电力电子转换装置，其中包括升压电路和逆变电路。 升压电路，即boost电路，是一种DC-DC变换器，它的主要功能是将光伏板输出的电压进行提升，以达到所需的直流母线电压水平。在本文中提到的400V直流母线电压，就是一个经过boost电路提升后的电压值。这一步骤对于确保整个系统的效率至关重要，因为它直接影响到逆变器能否高效工作。 逆变器的作用是将直流电转换为交流电，而单相SPWM逆变器是一种特定类型的逆变器，它利用正弦脉宽调制技术产生与电网频率同步的交流电压。SPWM技术能够有效降低输出电压的谐波含量，达到电网并网的要求。本文中提到的输出交流电压为220V，这是通过SPWM逆变器将直流电转换后得到的电压值。 负载可调指的是在仿真系统中可以模拟不同大小的负载需求，以便于研究系统在不同工作条件下的性能。THD小于5%说明输出的交流电波形纯净度高，总谐波失真小，满足电网的质量要求。纹波小则是指电压或电流输出中的波动幅度小，这同样是为了保证电能质量。 Simulink是MathWorks公司推出的一款基于MATLAB平台的多域仿真和基于模型的设计工具，它广泛应用于复杂动态系统的建模、仿真、分析和原型设计。在光伏系统的仿真中，Simulink可以用来构建包括光伏电池模型、boost电路、SPWM逆变器以及电网模型在内的整个发电系统，进行动态特性和控制策略的分析研究。 从文件名称列表可以看出，这些文件内容涉及了光伏系统电路、单相逆变并网仿真等多个方面。通过这些文档的深入研究，我们可以了解光伏系统的设计、工作原理以及如何通过逆变并网技术将太阳能转换的直流电能有效地接入到交流电网中。此外，还包括了对输出电能质量的控制，如THD和纹波控制，确保能够满足并网标准并提供高质量的电能输出。 在光伏系统电路和单相逆变并网仿真方面，相关研究和分析将有助于提高系统的整体性能，减少损耗，优化电能质量，这对于推动可再生能源的发展和应用具有十分重要的意义。光伏系统作为太阳能利用的重要途径，其技术进步将有助于实现能源结构的多样化和可持续发展，具有广阔的应用前景。

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程序名称：基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM的光伏功率预测模型 实现平台：matlab 代码简介：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解 （EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的4种环 境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分解，得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，降低环境因素序列的非平稳 性；其次利用KPCA提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入的维度；最终利用LSTM网络 对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的预测。实验结果表明，该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。附带参考文献。本代码在原文献上进行了改进，采用KPCA代替PCA，进一步提升了预测精度。代码具有一定创新性，且模块化编写，可自由根据需要更改完善模型，如将EMD替换成VMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，对LSTM进一步改善，替换为GRU，BILSTM等。代码注释详细，无

眩光检测API REST API，用于处理汽车图像元数据，以确定关联图像中是否存在直接眩光的可能性。 我们假设在以下情况下可能会产生直接眩光： 太阳与汽车行驶方向（以及朝前的摄像头方向）之间的方位角差小于30度，并且 太阳的高度小于45度。 在这一部分中，我们假设天气条件“不会”影响眩光条件，换句话说，假设天气条件始终是晴天。 先决条件 Python 3.7以上 安装本地开发 从回购的根源： python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt pip install -e . 在端口5000上运行Flask服务器（调试模式） python3 -m glare.server 单元测试 python3 -m glare.tests.t

内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测，涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征，以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理，再到LSTM模型训练与预测的具体步骤，并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外，还强调了代码的注释清晰度和调试便利性，确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的效果，选择最优模型；③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明：代码已验证可行，支持本地EXCEL数据读取，附带详细的“说明”文件帮助用户快速上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置，以获得最佳预测效果。

内容概要：本文详细介绍了基于51单片机的多路温度检测系统的Proteus仿真。系统采用DS18B20温度传感器进行数据采集，通过Keil编译器使用C语言编写程序，实现了8路或4路温度数据的采集，并将结果显示在LCD屏幕上。此外，系统还支持通过按键设置温度报警值，当检测到的温度超过设定值时，触发声光报警。文中涵盖了硬件配置、软件编程、仿真过程及原理图展示等方面的内容。 适合人群：电子工程专业学生、嵌入式系统开发者、单片机爱好者。 使用场景及目标：适用于学习和研究多路温度检测技术及其应用，帮助理解和掌握51单片机、DS18B20温度传感器、LCD显示及声光报警的设计与实现方法。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论和技术背景介绍，还附有完整的仿真图、程序代码和原理图，便于读者进行实践操作和深入学习。

光流网络对抗性攻击与性能的影响 光流网络在自动驾驶汽车等安全关键应用中扮演着重要的角色，因此了解这些技术的稳健性非常重要。最近，有研究表明，对抗性攻击很容易欺骗深度神经网络对对象进行然而，光流网络对抗攻击的鲁棒性迄今为止还没有研究。在本文中，我们将对抗补丁攻击扩展到光流网络，并表明这种攻击可以损害其性能。 光流是指图像序列中每个像素的表观2D运动。经典公式寻求两个连续图像之间的光流（u，v），其序列使亮度恒定性最小化。在自动驾驶汽车等应用中，光流用于估计车辆周围的运动。 深度神经网络在光流估计问题上实现了最先进的性能。但是，对抗性攻击可能会欺骗这些网络，对对象进行。我们发现，损坏小于1%的图像大小的小补丁可以显着影响光流估计。我们的攻击导致噪声流估计，大大超出了攻击区域，在许多情况下，甚至完全消除了场景中对象的运动。 我们分析了成功和失败的攻击这两种架构，通过可视化他们的特征图，并比较他们的经典光流技术，这是鲁棒的这些攻击。我们还表明，这种攻击是实际的，通过将印刷图案到真实的场景。 在光流网络中，我们对比了两种架构类型下的对抗性攻击的鲁棒性。我们发现使用编码器-解码器架构的网络对这些攻击非常敏感，但我们发现使用空间金字塔架构的网络受到的影响较小。 在汽车场景中，用于自动驾驶的摄像头通常位于挡风玻璃后面。补丁攻击可以通过将补丁放置在汽车的挡风玻璃上或将其放置在场景中（例如，在交通标志或其它车辆上）。注意，当贴片具有零运动w.r.t.相机，经典的光流算法估计零光流的补丁。然而，这种工程补丁，即使它没有运动，也可能导致编码器-解码器架构的光流预测严重错误。 对抗补丁攻击可以通过将印刷图案到真实的场景来实现。我们表明，这种攻击是实际的，并且可以损害光流网络的性能。我们的攻击导致噪声流估计，大大超出了攻击区域，在许多情况下，甚至完全消除了场景中对象的运动。 我们的研究表明，对抗补丁攻击可以损害光流网络的性能，并且这种攻击是实际的。因此，在自动驾驶汽车等安全关键应用中，了解光流网络的鲁棒性非常重要。 在未来，我们计划继续研究光流网络的鲁棒性，并探索新的方法来改进它们的性能。在自动驾驶汽车等安全关键应用中，了解光流网络的鲁棒性非常重要，因此，我们的研究结果对这些应用具有重要的影响。 我们认为，光流网络的鲁棒性是一个重要的研究方向，需要继续研究和探索。我们的研究结果将有助于提高光流网络的性能，并且提高自动驾驶汽车等安全关键应用的安全性。 我们的研究表明，对抗补丁攻击可以损害光流网络的性能，并且这种攻击是实际的。我们的研究结果对自动驾驶汽车等安全关键应用具有重要的影响，并且将有助于提高光流网络的鲁棒性和性能。