EE5230-项目 Power System Optmization研究生课程中的学期项目的论文，代码和文档。 随着全球可再生能源安装成本的持续下降，由于可再生能源的间歇性和不可调度性，提供可靠和负担得起的能源开始对电网运营商构成挑战。 该项目以包含不同资源类型的五总线微电网系统为例，研究了规划，设计和调度发电的非常简化的过程。 资源包括常规可调度发电，可再生资源不可调度发电以及综合需求响应。 使用Matlab和GAMS，通过在发电机约束范围内的直流最佳潮流来完成发电机的经济调度。 该报告对这种方法的性能及其优缺点进行了讨论。 历史负荷和发电数据用作输入。 微电网的运行是为了在运行限制内将成本降至最低，但将来可以运行以实现排放消除和其他限制。 完整报告在这里： : 。

离散小波变换dwt matlab代码论文代码“使用完全卷积去噪自动编码器消除细胞外神经记录中的噪声” 抽象的 细胞外录音受到大量噪声源的严重污染，使降噪过程成为一项极具挑战性的任务，必须对其进行有效的尖峰分拣才能解决。 为此，我们提出了一种利用此问题的端到端深度学习方法，该方法利用了完全卷积去噪自动编码器，该编码器学会了从嘈杂的多通道输入中产生干净的神经元活动信号。 在模拟数据上的实验结果表明，我们提出的方法可以显着改善受噪声破坏的神经信号的质量，优于广泛使用的小波去噪技术。 要求 Python（已通过v3.8测试）：用于数据生成和网络开发 Matlab（经过R2020b测试）：用于开发小波去噪方法以比较网络的性能 为了安装必要的Python库，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 注意：要运行数据集生成脚本，您还应该安装MEArec Python库。 可以找到说明。 数据集 用于训练和评估的细胞外录音有两种格式，即.mat和.tfrecord 。 . |-- data/ | |-- mat/ | |-- TFRecord/ . 数据组织如下

这份内容是美赛我女票队参加美赛的做题全过程，包括论文终稿、一些零散部分、题目原题+翻译、代码、参考文献中英文。。。由于个人懒得整理成文，就一股脑的都扔给你，能看懂多少收获多少全凭造化，收一积分，算是认为内容值这个价吧，当然，如若觉得不值者，评论私聊包退。。。

计算机专业学生数据结构课程设计（论文+代码）C语言编写

ICCV 2019 papers/new汇总帖，极市团队整理

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PCA实现图像分类，论文+代码+测试/训练样品，华工出品，必属精品。 PCA实现图像分类，论文+代码+测试/训练样品，华工出品，必属精品。

傅里叶反变换matlab代码硕士论文 嘿，这与我的硕士论文有关，包括文档，演示文稿，脚本以及代码。 由于我还没有开始撰写本文，所以我还没有拿出一个醒目的标题，但再给我几个月的时间，我会到达那里。 加工链 筛选事件目录 函数SortEventDirs.m仅选择名称仅包含数字的那些目录。 这应该省去带有诸如“ test”之类名称的目录。 转换sac档案格式，筛选不良选择 函数ConvertTraces使用函数readsac.m读取sac数据，会进行一些质量检查/过滤。 带有锥度和傅立叶变换信号的窗口。 p数据用tukey锥度加窗显示，并通过fft算法传递到wft ，而fft的跟踪矢量进入vft 。 通过p值进行合并（构建pIndex） 现在，将创建一个逻辑索引数组。 数组中的每一行都与一个pbin相关联，它的列是零和一，它们选择与该bin对应的适当迹线。 冲激响应：叠加和反卷积 排序后的傅立叶变换信号被发送到simdecf.m中，以解卷积为类似于Greens函数的形式。 它们保存在rft ，通过逆傅立叶变换传递，以恢复rec 。 过滤脉冲响应，获取数据tps 使用带通滤波器(0.04, 1

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