内容概要：本文深入探讨了在电池管理系统中使用戴维南模型结合FFRLS（带遗忘因子递推最小二乘法）和EKF（扩展卡尔曼滤波算法）对电池参数和SOC（荷电状态）进行在线联合估计的方法。文章首先介绍了戴维南模型作为电池等效电路的基础，随后详细解释了FFRLS和EKF两种算法的工作原理及其优势。通过实际案例展示，证明了该方法能有效提升电池寿命、安全性和电动汽车的续航能力。最后，文章还提供了Python伪代码，帮助读者理解具体的实现步骤。 适用人群：从事电池管理系统研究的技术人员、电动汽车领域的工程师、对电池管理和状态估计感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要对电池状态进行精准监测和管理的应用场合，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高电池的使用寿命、安全性能和系统的可靠性。 其他说明：本文不仅提供了理论依据和技术细节，还通过实际案例验证了方法的有效性，为相关领域的进一步研究和发展提供了有价值的参考。

内容概要：本文详细介绍了一种利用MATLAB和递推最小二乘法（RLS）对锂离子电池二阶RC等效电路模型进行参数辨识的方法。首先介绍了数据读取步骤，包括从NASA官方获取电池数据并进行预处理。接着阐述了RLS的基本原理和实现过程，展示了如何通过不断更新参数估计值使模型输出与实际测量值之间的误差最小化。最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性，误差控制在3%以内，能够很好地反映电池的实际特性。 适合人群：从事电池管理系统（BMS）开发的研究人员和技术人员，尤其是对锂离子电池建模感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①用于电池性能评估和优化；②提高电池管理系统的精度和可靠性；③为后续电池老化研究提供基础。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例和一些实用的经验技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。此外，还提到了一些常见的注意事项和可能遇到的问题，如电流正负号定义、初始SOC校准等。

在线文档处理领域近年来随着互联网技术的快速发展而迅速壮大，越来越多的个人和企业开始依赖网络平台来进行文档的创建、编辑和存储。对于石墨文档这一在线协作文档平台，广大用户需要一个能够高效便捷地进行文档备份和导出的工具。在这样的背景下，一个名为“石墨文档批量导出工具”的JavaScript Tampermonkey脚本应运而生，它不仅支持批量操作，还能模拟人工操作来规避平台的频率限制，为用户提供了一个自动化备份解决方案。 该工具的核心功能之一是支持多格式导出，这意味着用户可以从石墨文档中导出为包括但不限于txt、doc、docx、pdf等常用格式，极大地提升了用户处理不同文档格式的灵活性。更进一步，这个工具还包含了一个子文件夹递归扫描的功能，该功能可以深入到每个文件夹中，确保不遗漏任何一个需要备份的文件，为用户提供了一个全面而彻底的备份体验。 为了便于管理和存储备份的文档，该工具还具备自动压缩功能。当用户完成选择和设置导出参数后，脚本会自动将导出的文件打包成zip格式，有效节省存储空间，并且便于长期保存。这样的设计考虑了实际使用中的便捷性和实用性，让备份工作变得更为高效和简单。 自动化备份解决方案对于忙碌的用户来说是一个巨大的福音，它不仅节省了时间，还减少了因手动操作而可能产生的错误。用户可以设置定时任务，让这个脚本在特定的时间自动执行，这样即便在用户离线或不操作计算机时，备份工作也能顺利进行。此外，由于在线文档平台往往有防止滥用的机制，这个工具还设计了模拟人工操作的功能，以规避因高频操作触发的限制。 使用说明文件.txt的目的是为了帮助用户更好地理解和使用这款工具。它可能包含了脚本的安装指南、使用说明、常见问题解答以及注意事项等，确保用户即便没有较高的技术背景，也能顺利操作。附赠资源.docx文件则可能是一些额外的资源或者用户手册，进一步丰富了工具的附加价值。而shimo-export-master这一文件夹则可能包含了该工具的所有源代码和相关资源，为有技术背景的用户提供了一个深入了解和二次开发的基础。 这款工具通过其强大的批量处理能力、多样化的导出格式、深入的文件扫描、自动化压缩以及智能规避限制等特色功能，为石墨文档用户提供了一个全方位的自动化备份解决方案。无论是对于需要备份工作文档的专业人士，还是希望保存个人创作的普通用户，这个工具都是一个值得尝试的选择。通过有效利用这款工具，用户可以确保自己的文档资产得到安全可靠的保护，同时享受在线文档带来的便捷。

TinyExpr TinyExpr是用于数学表达式的非常小的递归下降解析器和评估引擎。 当您想在运行时增加对数学表达式求值的能力而又不给项目增加麻烦时，它非常方便。 除标准数学运算符和优先级外，TinyExpr还支持标准C数学函数和变量的运行时绑定。 特征 C99没有依赖项。 单个源文件和头文件。 简单快捷。 实现标准运算符优先级。 公开标准C数学函数（sin，sqrt，ln等）。 可以轻松添加自定义函数和变量。 可以在评估时绑定变量。 根据zlib许可发行-几乎免费使用。 易于使用并与您的代码集成 线程安全，前提是您的malloc是。 建造 TinyExpr是独立的，包含两个文件： tinyexpr.c和tinyexpr.h 。 要使用TinyExpr，只需将这两个文件添加到您的项目中。 简短的例子 这是在运行时评估表达式的最小示例。 # include "

内容概要：这份试卷涵盖了算法设计与分析课程的核心知识点，主要包括五个大题。第一题要求设计并优化一个递归算法用于计算2^n的值，分析其时间复杂度，并提出改进措施以提高效率。第二题聚焦于无序数组中位数的查找，不仅需要阐述算法思想，还要具体演示查找过程及其键值比较次数。第三题涉及递归方程求解，要求给出解析解。第四题围绕堆排序展开，包括最大堆的构建、降序排序的具体步骤以及时间复杂度分析。第五题则探讨了最短路径问题和背包问题，前者要求设计算法计算任意两点间的最短路径并分析时间复杂度，后者要求针对给定实例设计三种贪心算法和自底向上的动态规划算法求解最优解，同时分析算法的时间复杂度。; 适合人群：计算机科学相关专业的大二及以上学生，尤其是正在学习或复习算法设计与分析课程的学生。; 使用场景及目标：①帮助学生巩固课堂上学到的理论知识，如递归、排序、贪心算法、动态规划等；②通过实际题目练习，提高解决复杂问题的能力；③为准备期末考试或其他相关考试提供参考和练习材料。; 阅读建议：由于试卷题目较为抽象且涉及较多数学推导，建议在解答前先复习相关概念和公式，再尝试独立完成每道题目。可以将此试卷作为阶段性测试工具，在学习完相应章节后进行自我检测。

递归算法详细分析－C语言实现 递归算法是一种常用的编程技术，它通过函数自身的调用来解决问题。递归函数可以分为两种：直接递归和间接递归。直接递归是指一个函数直接调用自身，而间接递归是指一个函数通过其他函数调用自身。 在C语言中，递归函数的实现依赖于运行时堆栈的支持。每当一个函数被调用时，它的变量都会被存储在堆栈上。当一个递归函数调用自身时，它的变量会被重新分配在堆栈上，以便在下一个递归调用中使用。 递归算法的优点是它可以简洁地解决一些复杂的问题，但它也存在一些缺点，如递归函数的调用可能会导致栈溢出等问题。 在本文中，我们将通过一个简单的程序来说明递归算法的实现。该程序的目的是将一个整数从二进制形式转换为可打印的字符形式。 我们需要了解递归函数的工作原理。递归函数的执行过程可以分为三步：将参数值除以10；如果商的值不为零，则调用递归函数打印商的当前值的各位数字；打印步骤1中除法运算的余数。 递归函数的关键是它的限制条件。当递归函数的参数值达到某个限制条件时，递归函数便会终止。在本程序中，限制条件是变量 quotient 的值为零。 为了更好地理解递归函数的工作原理，我们需要追踪递归函数的执行过程。这可以通过了解函数中所声明的变量是如何存储的。在每次递归调用中，变量的空间都是在堆栈上创建的。以前调用的函数的变量都会保留在堆栈上，但它们被新函数的变量所掩盖，因此是不能被访问的。 在追踪递归函数的执行过程时，我们需要区分不同的递归调用，以避免混淆。这可以通过了解每次递归调用的变量是如何存储的。 在本文中，我们还讨论了递归算法的优点和缺点，并提供了一个简单的程序来说明递归算法的实现。 递归算法的优点包括： * 递归算法可以简洁地解决一些复杂的问题 * 递归算法可以使代码变得更加简洁易懂 递归算法的缺点包括： * 递归函数的调用可能会导致栈溢出等问题 * 递归算法的执行速度可能会很慢 在结论中，我们可以看到递归算法是非常有用的编程技术，但我们需要小心地使用它，以避免出现问题。 递归算法是一种非常有用的编程技术，它可以简洁地解决一些复杂的问题。但我们需要小心地使用它，以避免出现问题。

通过本次实习加强了对二叉树的建立和各种遍历操作的了解。 1. 学会并实现二叉树的建立； 2. 掌握二叉树的遍历思想和存储实现； 3. 掌握二叉树的先序中序后序递归遍历； 4. 掌握二叉树的先序中序后序层序非递归遍历； 5．编制程序实现二叉树遍历算法并运行。 正文 二、综合训练任务描述 这次实习的主要任务是对二叉树的先序、中序、后序的递归与非递归遍历算法，按层次遍历的非递归遍历算法的实现，同时也实现了对二叉树的创建的算法。 三、算法设计 (1) 文字描述 1、程序中的核心数据结构的定义及其说明： typedef struct BiTNode { TElemType data; BiTNode *lchild,*rchild; } BiTNode,*BiTree; 在程序中定义了二叉树的链式存储结构，其中包括二叉树的3个域：数据域和左右指针域。 2.程序共分为几个部分： 第一部分：栈的构建、销毁、进栈和出栈等一些基本操作； 第二部分：队列的构建、销毁、入队和出队等一些基本操作； 第三部分：最主要的一部分包括了二叉树的各种操作：先序模块，中序模块，后序模块，层序模块；它们分别完成了二叉树的建立，以及递归、非递归的先序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历算法：其中先序中序后序的递归遍历算法是利用二叉树的链式存储结构进行的遍历。 ### 二叉树遍历论文知识点汇总 #### 综合训练目的与要求 - **学习目标**：通过本次实习，加深对二叉树的理解，并掌握其建立与遍历方法。 - **理解并实现二叉树的建立**：能够根据给定的数据结构，构建出具体的二叉树实例。 - **掌握二叉树的遍历思想和存储实现**：理解二叉树遍历的基本原理，包括递归与非递归方法。 - **掌握二叉树的先序、中序、后序遍历**：熟练应用递归方法完成这三种遍历方式。 - **掌握二叉树的层序遍历**：实现非递归的层序遍历算法。 - **编写程序实现遍历算法并运行**：能够编写代码实现以上所述的所有遍历方法，并对其进行验证。 #### 二叉树的创建与遍历概述 - **二叉树定义**：二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构。通常将这两个子节点称为“左子节点”和“右子节点”。在计算机科学中，二叉树是一个重要的数据结构，用于表示层级关系或进行搜索操作。 - **数据结构定义**： ```c typedef struct BiTNode { TElemType data; // 数据域 BiTNode *lchild, *rchild; // 左右子节点指针 } BiTNode, *BiTree; ``` 这里定义了一个二叉树节点的数据结构，包括一个数据域和两个指向子节点的指针。 - **算法设计与实现**： - **栈与队列的基础操作**：栈用于实现递归遍历的非递归版本，队列用于实现层序遍历。 - **先序、中序、后序遍历**： - **递归遍历**：基于二叉树的递归性质实现。 - **非递归遍历**：使用栈来模拟递归调用的过程。 - **层序遍历**：采用队列实现，逐层访问节点。 #### 具体实现细节 1. **二叉树的创建**： - 使用先序遍历来创建二叉树，根据输入的字符构建节点。当遇到特殊字符`'#'`时，表示该位置为叶子节点。 ```c void CreateBiTreePreOrder(BiTree &T) { charch; scanf("%c", &ch); if (ch == '#') { T = NULL; } else { if (!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode)))) { exit(-1); } T->data = ch; CreateBiTreePreOrder(T->lchild); CreateBiTreePreOrder(T->rchild); } } ``` 2. **先序遍历**： - **递归算法**：首先访问根节点，然后递归地遍历左子树和右子树。 - **非递归算法**：使用栈模拟递归过程，先将根节点压入栈中，然后每次从栈顶取出节点访问，并依次将其右子节点和左子节点压入栈中。 ```c void PreOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(TElemType)) { BiTree p; SqStack S; InitStack(S); Push(S, T); while (!StackEmpty(S)) { Pop(S, p); Visit(p->data); if (p->rchild != NULL) { Push(S, p->rchild); } if (p->lchild != NULL) { Push(S, p->lchild); } } DestroyStack(S); } ``` 3. **中序遍历**： - **递归算法**：首先递归遍历左子树，然后访问根节点，最后递归遍历右子树。 - **非递归算法**：使用栈辅助实现。从根节点开始，将其压入栈中，然后不断压入左子节点直到左子节点为空，此时开始出栈并访问节点，之后再将其右子节点压入栈中继续重复上述过程。 ```c void InOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(TElemType)) { BiTree p; SqStack S; InitStack(S); p = T; while (p || !StackEmpty(S)) { if (p) { Push(S, p); p = p->lchild; } else { Pop(S, p); if (!Visit(p->data)) { return; } p = p->rchild; } } DestroyStack(S); } ``` 4. **后序遍历**： - **递归算法**：先递归遍历左子树，然后递归遍历右子树，最后访问根节点。 - **非递归算法**：与中序遍历类似，但需要注意调整访问顺序。 5. **层序遍历**： - 使用队列实现，将根节点入队，然后逐层处理队列中的节点。对于每个节点，先访问它，然后将其左右子节点（如果存在的话）依次入队。 #### 总结 通过上述实习内容的学习，可以深入理解二叉树的基本概念及其遍历方法。递归与非递归遍历都是解决遍历问题的重要手段，各有优缺点。递归方法简洁易懂，但在大规模数据集上可能会导致栈溢出等问题；而非递归方法虽然代码相对复杂，但在空间效率方面表现更佳。此外，通过对这些遍历算法的实现，还能进一步提升编程技能和解决问题的能力。

十种常见的滤波算法用LabVIEW来实现，一维数组输入输出接口已配置好，程序框图有对每种滤波算法进行说明。可直接用枚举变量选择对应滤波方法，分别是： 无滤波 限幅滤波法 中位值滤波法 算术平均滤波法 递推平均滤波法 中位值平均滤波法 限幅平均滤波法 一阶滞后滤波法 加权递推平均滤波法 消抖滤波法 限幅消抖滤波法 此外，本程序还有滤波前后的波形对比，可帮助您选择正确的滤波算法。

基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法及其数据调整分析，附NASA官方电池数据下载地址及误差分析参考,基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法在电流电压及SOC数据中的应用，附NASA官方电池数据下载与误差分析,MATLAB锂离子电池二阶RC等效电路模型—递推最小二乘法参数辨识附参考文献 读取电流、电压和SOC数据，利用递推最小二乘法进行参数辨识，数据可调整，附NASA官方电池数据下载地址，参数辨识结果好，误差在3%以内，参考文献详细 ,MATLAB; 锂离子电池; 二阶RC等效电路模型; 递推最小二乘法; 参数辨识; 数据调整; NASA官方电池数据下载地址; 误差在3%以内; 参考文献。,MATLAB锂离子电池RC等效电路模型参数辨识研究

内容概要：本文详细介绍了利用自适应遗忘因子递推最小二乘法(AFFRLS)和扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池参数和荷电状态(SOC)联合估计的方法。首先介绍了一阶RC模型作为电池的等效电路模型，接着阐述了AFFRLS中自适应遗忘因子的作用以及其实现细节，然后讲解了EKF在非线性环境下的应用，特别是在SOC估计中的具体步骤。最后讨论了两种算法的联合使用策略，包括参数和状态的双时间尺度更新机制，并提供了具体的MATLAB代码实现。 适合人群：从事电池管理系统的研发人员、对电池状态估计感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确估计锂电池参数和SOC的应用场合，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的准确性，减少误差，确保电池的安全性和可靠性。 其他说明：文中提到多个注意事项，如OCV-SOC曲线的构建、初始参数的选择、协方差矩阵的初始化等。此外，还提供了一些调参经验和常见问题的解决方案，帮助读者更好地理解和应用这些算法。