双向DC-DC变换器（Buck-Boost转换器）仿真研究：电压源与蓄电池接口，双闭环控制实现恒流恒压充电与稳定放电,基于MATLAB Simulink的双向DC DC变换器（Buck-Boost转换器）的蓄电池充电与放电仿真研究,双向DC DC变器 buck-boost变器仿真 输入侧为直流电压源，输出侧接蓄电池 模型采用电压外环电流内环的双闭环控制方式 正向运行时电压源给电池恒流恒压充电，反向运行时电池放电维持直流侧电压稳定 matlab simulink ,核心关键词：双向DC-DC变换器; Buck-Boost变换器; 仿真; 直流电压源; 蓄电池; 电压外环电流内环双闭环控制; 恒流恒压充电; 反向运行; MATLAB Simulink。,双向DC-DC变换器仿真：Buck-Boost控制蓄电池充放电

分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）是对传统傅里叶变换的拓展，它通过非整数阶的变换方式，能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域，FRFT尤其适用于分析非平稳信号，例如在雷达、声纳和通信系统中，对线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM）信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号，因其具有宽频带和良好的时频分辨率，被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息，相比普通傅里叶变换，其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具，拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT，通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如，一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数，并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成，比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言，可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度，或者对比LFM信号的关键参数（如初始频率、扫频率和持续时间）是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中，通常包含以下步骤：首先，生成LFM信号模型，设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数；其次，利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换；接着，使用MATLAB的可视化工具（如plot或imagesc）展示原始信号的时域和频域表示，以及FRFT后的结果，以便直观对比；最后，通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧，可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行四相交错并联同步整流Buck变换器的设计与仿真，旨在实现从12V直流输入转换为1V/100A低压大电流输出的同时确保单相电流均衡。文中首先计算了关键参数如电感值，并选择了合适的磁元件，接着构建了MATLAB仿真模型，实现了四路PWM信号的相位差设置以及PI控制器用于均流控制。最终，仿真结果显示输出电压纹波仅为3mVpp，稳态效率达到98.7%，瞬态响应良好。 适合人群：从事电力电子设计的研究人员和技术工程师，尤其是对低压大电流电源设计感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要将较高电压转换成稳定低压大电流输出的应用场合，如服务器电源供应系统等。目标在于提高电源转换效率，减少输出波动，确保多相电流均匀分配。 其他说明：虽然仿真结果非常理想，但在实际硬件设计过程中需要注意PCB布局带来的寄生效应影响，避免因走线不对称等因素导致性能下降。

执行Van der Waerden版本的非参数测试（正常分数测试） 以荷兰数学家 Bartel Leendert van der Waerden 命名，Van der Waerden 检验是 k 个人口分布函数相等的统计检验。 Van Der Waerden 检验将等级转换为标准正态分布的分位数。 这些被称为正常分数，测试是根据这些正常分数计算的。 标准方差分析假设误差（即残差）是正态分布的。 如果此正态性假设无效，另一种方法是使用非参数检验。 Van Der Waerden 检验的优势在于它在实际上满足正态性假设时提供了标准 ANOVA 分析的高效率，但在不满足正态性假设时也提供了非参数检验的稳健性。 此函数计算 5 个测试的正常分数： Levene、Mann-Whitney-Wilcoxon 和 Wilcoxon 检验，当有 2 组时； Kruskal-Wallis 和 Friedm

一种基于Clark变换的三相不对称电压正负序分离方法Simulink仿真

基于软开关的Boost变换器的研究-基于软开关的Boost变换器的研究.rar 基于软开关的Boost变换器的研究 摘要：设计了一种新型零电流脉宽调制（ZVS-PWM）Boost变换器，其中主开关管和辅助开关管均实现了零电 流开通和关断，无源功率器件均实现了零电压开通和关断，减小了传统Boost变换器在开通和关断时出现的开 关损耗以及主开关管的电流应力，提高了变换器的效率。该变换器适用于使用绝缘栅双极晶体管的中大功率 场合。主要分析了变换器的主电路工作原理，并设计了一个工作频率为30 kHz，输入输出电压为220 V/400 V 的Boost变换器，实验证明该设计可行。

光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真 模型内容： 1.光伏+MPPT控制（boost+三相桥式逆变） 2.坐标变换+锁相环+dq功率控制+解耦控制+电流内环电压外环控制+spwm调制 3.LCL滤波 仿真结果： 1.逆变输出与三项380V电网同频同相 2.直流母线电压600V稳定 3.d轴电压稳定311V；q轴电压稳定为0V，有功功率高效输出 光伏三相并网逆变器是将光伏阵列产生的直流电转换为与电网同步的交流电的设备。在这一过程中，涉及的关键技术包括最大功率点跟踪（MPPT）控制、三相桥式逆变、坐标变换、锁相环技术以及dq功率控制等。 MPPT控制是光伏系统中的核心技术，其目的是使光伏阵列始终在最大功率点工作，以实现能量的最大化利用。在本文中，MPPT控制通过boost电路实现，该电路首先将光伏阵列输出的低压直流电升压到适当水平，再进行逆变处理。 三相桥式逆变器是实现直流电到交流电转换的关键环节，通过适当的开关策略，将直流电压转换为三相交流电压。为了确保逆变器输出的电流与电网电压的频率和相位相同，需要采用坐标变换和锁相环技术，以确保逆变器输出的稳定性。 dq功率控制是一种在同步旋转坐标系中进行的控制方法，它将交流系统中的三相变量分解为直流量（d轴）和交流量（q轴），以便于控制。dq功率控制能够有效地解耦控制系统的有功功率和无功功率，使得能量转换更为精确。 电流内环电压外环控制是一种常用的控制策略，其中电流内环负责实现快速动态响应，而电压外环则负责维持输出电压的稳定性。通过这种方式，可以确保逆变器输出的电流和电压质量，提高系统的整体性能。 spwm调制是一种脉宽调制技术，通过调整开关器件的导通时间，来控制输出电压的频率和幅值，从而实现高效率、低失真的交流电输出。 LCL滤波器是逆变器输出端的一个重要组成部分，用于滤除高频谐波，减少对电网的干扰，并保证输出电流的平滑性。 在仿真结果中，逆变器输出能够与三相380V电网同频同相，这表明逆变器的锁相功能运行正常，实现了与电网的良好同步。直流母线电压维持在600V稳定，这说明系统的电压控制环节工作得当，能够确保电压的稳定性。d轴电压稳定在311V，而q轴电压稳定在0V，这表明系统能够有效地实现有功功率的输出，无功功率输出得到抑制，实现了功率的高效转换。 光伏三相并网逆变器仿真模型的建立和分析对于优化逆变器性能、提高能量转换效率以及确保电网的稳定运行具有重要意义。通过MATLAB等仿真软件进行模型构建和分析，可以在不实际搭建物理设备的情况下，模拟实际工作环境，对各种工况下的系统表现进行评估。 值得注意的是，本文档中提到的仿真模型，还涉及到了在不同科技领域的应用，例如西门子变压器风冷控制系统的应用，这表明光伏三相并网逆变器技术在电力电子和能源转换领域的广泛应用前景。 经过以上分析，可以看出光伏三相并网逆变器在新能源技术应用中的核心地位，及其在提高能源转换效率、减少环境污染方面的重要作用。随着全球对可再生能源技术的重视程度不断提高，光伏三相并网逆变器的性能优化和控制策略的创新，将成为未来研究的重要方向。

小波变换（Wavelet Transform）是一种数学分析方法，它在信号处理领域，特别是在数字图像处理、声音分析和压缩中有着广泛的应用。与传统的傅立叶变换相比，小波变换具有时频局部化特性，能够同时提供信号的时间和频率信息，这对于理解和分析非平稳信号尤其有用。 VHDL（Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language）是一种硬件描述语言，用于设计数字电子系统，如FPGA（Field-Programmable Gate Array）和ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）。在VHDL中编写小波变换代码，意味着我们可以在硬件级别实现这种复杂的数学运算，从而提高计算速度和效率。 在提供的压缩包文件中，我们可以看到以下几个关键的VHD文件： 1. **dwt.vhd**：这是离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的实现。DWT是小波变换的一种形式，将输入信号分解成不同尺度和位置的细节和近似信号，通常用于信号或图像的多分辨率表示。 2. **idwt2d.vhd**：这个文件实现了二维逆离散小波变换（Invertible Discrete Wavelet Transform, IDWT），用于从小波系数恢复原始图像或信号。它是DWT的反过程，确保了重构信号的准确性。 3. **dwt2d.vhd**：这是二维离散小波变换的实现，适用于处理二维数据，如图像。相比于一维DWT，它在两个方向上应用小波变换，提供了更丰富的频域信息。 4. **idwt.vhd**：这是单维逆离散小波变换的实现，用于一维信号的重构。 5. **MemManager.vhd**：这个文件可能包含了内存管理模块，用于在硬件实现中存储和处理小波变换过程中产生的大量数据。 6. **testIDWT2D.vhd**和**testDWT2D.vhd**：这些是测试激励文件，用于验证和调试DWT2D和IDWT2D模块的功能。通过这些测试，可以确保小波变换硬件设计的正确性。 小波变换的VHDL实现涉及到的主要概念包括小波基的选择（如Daubechies小波、Haar小波等）、分解和重构层次、以及边界处理策略。在硬件实现中，还需要考虑资源利用率、计算速度和功耗等因素。设计时，可能会采用流水线结构、并行处理等技术来优化性能。 通过将小波变换算法转换为VHDL代码并进行硬件实现，我们可以获得更快的计算速度和更低的延迟，这对于实时处理和高速数据流的应用至关重要。例如，在图像处理中，硬件实现的小波变换可以快速地进行图像压缩和解压缩，节省存储空间并提高传输效率。此外，这种硬件级别的实现还能为信号处理提供更高的精度和稳定性，使得在通信、医疗、地震监测等领域有广泛的应用前景。

《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》是一本深入探讨如何结合MATLAB进行计算机视觉和深度学习应用的书籍。书中的实例主要围绕基于小波变换的数字水印技术展开，这是一种在图像中嵌入隐藏信息的技术，广泛应用于版权保护、数据安全等领域。小波变换是一种强大的数学工具，它能够对信号进行多尺度分析，从而在不同层次上提取信息。 在MATLAB中，实现小波变换通常使用`wavedec`函数进行分解，`waverec`函数进行重构。小波变换可以用来将图像从空间域转换到小波域，使得高频和低频信息得以分离。在数字水印的嵌入过程中，关键步骤包括选择合适的嵌入位置（通常是图像的高频部分，因为这些部分对人类视觉系统不敏感）和确定合适的嵌入强度，以确保水印的存在不会显著降低图像质量。 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它主要通过构建多层神经网络模型来学习复杂的特征表示。在本书中，可能会介绍如何使用MATLAB的深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于图像识别、分类或者水印检测等任务。CNN特别适合处理图像数据，其卷积层能自动学习图像特征，池化层则有助于减少计算量并保持位置信息，而全连接层则负责分类或回归任务。 在MATLAB中，可以使用`alexnet`、`vgg16`等预训练模型作为基础，进行迁移学习，也可以使用`convnet`函数自定义网络结构。对于训练过程，MATLAB提供了`trainNetwork`函数，可以方便地调整超参数，如学习率、批次大小和优化器等。此外，还可以利用`activations`函数查看中间层的激活图，帮助理解模型的学习过程。 深度学习与小波变换的结合可能体现在水印的检测和恢复环节。例如，可以通过训练一个深度学习模型，使其学习如何在小波域中检测和定位水印，甚至预测水印内容。这样的模型可以对图像进行预处理，然后在小波系数中寻找水印的迹象，提高检测的准确性。 《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》这本书将理论与实践相结合，通过实际的项目案例，帮助读者掌握如何运用MATLAB进行计算机视觉和深度学习的实验研究，特别是基于小波变换的数字水印技术。通过学习，读者不仅能理解小波变换的原理和应用，还能熟悉深度学习的基本流程，并能够利用MATLAB进行相关算法的开发和实现。

【LLC谐振变换器效率低下原因分析及解决方法】 LLC谐振变换器因其开关损耗小、适用于高频高功率应用而备受青睐。然而，在实际设计中，许多工程师可能会遇到功率输出不足的问题。本文以半桥谐振LLC变换器为例，深入探讨效率低下原因并提出解决方案。 我们来看看半桥LLC的基本参数。在这个实例中，PFC铁硅铝磁环AS130的电感量为330uH，PFC二极管选用MUR460，PFC MOSFET为7N60，PFC输出电压为395V。负载为24V，6A，146W。LLC级的谐振网络参数包括谐振电感Ls为175uH，谐振电容Cs为15nF，励磁电感Lm为850uH，M值（励磁电感与谐振电感之比）为5，Q值为0.5，工作频率Fr为100kHz。变压器的匝比为8.5，开关使用7N60二极管。在满载150W，开关频率82kHz的情况下，虽然波形看起来正常，但效率仅达到88%。 **思考1**：低励磁电感可能导致MOSFET关断损耗增加。初始设计中，励磁电感Lm为550uH，通过调整到850uH，虽然空载时励磁电流峰值有所下降，但效率提升有限，因为降低励磁电感不利于ZVS条件的实现。 **思考2**：次级二极管在谐振网络电流等于励磁电感电流后停止传导，可能影响ZCS，尤其是在满载时，二极管振荡可能恶化效率。需要测量满载时的二极管电流波形以确认。 **思考3**：二极管钳位和双谐振电容的过载保护方案可能影响效率。这需要进一步评估其对整体性能的影响。 **建议1**：提高工作频率，确保开关频率略高于谐振频率，以补偿死区时间的影响。 **建议2**：避免在重载时使用过低的开关频率，防止副边漏感和原边节电容谐振，影响效率。 **建议3**：单独测试PFC和DCDC部分，以确定效率低下的源头。增大励磁电感虽可减少励磁电流，但可能不利于ZVS，增加死区时间反而可能降低效率。 **建议4**：对于PFC效率低的问题，可考虑采用CRM或DCM模式。如果空间允许，可使用铁氧体提升效率。 经过上述建议的实施，再次测试得到满载30分钟的效率提升至89.6%。这表明参数的微调对于效率改善至关重要。具体参数调整包括电感量增大、初级匝数减少、次级电流密度提升以及考虑最小输入电压计算峰值增益等。同时，根据Q值选择合适的谐振元件值，并通过控制初级和次级间的物理距离来调整漏感，确保系统性能的优化。 总结来说，提高LLC谐振变换器效率涉及多个方面，包括正确计算谐振频率、优化谐振网络参数、合理选择开关器件以及考虑系统的保护策略。通过对这些因素的精细调整，可以显著提升变换器的工作效率。