▍1. 仿真软件MATLAb搭出来的一个光伏电池并入微电网模型.
仿真软件MATLAb搭出来的一个光伏电池并入微电网模型 simulink搭建,是太阳能光伏发电系统(Solar power system)的简称,是一种利用太阳电池半导体材料的光伏效应,将太阳光辐射能直接转换为电能的一种新型发电系统,有独立运行和并网运行两种方式。
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深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目,也是对TensorFlow,深度学习(Fasttext,CNN,LSTM等)的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因此,根据这种问题的特征,数据标签的格式类似于[0、1、0,...,1、1]。 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.15.0 Tensorboard 1.15.0 斯克莱恩0.19.1 脾气暴躁的1.16.2 Gensim 3.8.3 Tqdm 4.49.0 项目 项目结构如下: . ├── Model │ ├── test_model.py │ ├──
基于张正友的二次平面摄像机标定算法,并通过摄像机的逆向光路计算投影机的内外参数,标定精度高,而满足一般的需求。代码依据网上高人的版本,进行相应的补充和修改,增加了投影机的标定,添加了更为详细的注释~希望可以帮助大家~
由于课设需要自己用flash做成的一个小软件,内有源文件和运行文件,可以用于重心法的计算,分享一下。
很好用的AT89S52串口驱动及下载器(下载芯片CH341SER)
风光储联合发电系统 光伏风电储能能量管理matlab/sim ulink仿真 包含永磁风力发电机模型、光伏发电模型、超级电容充放电模型和三相逆变模型 能量管理控制方式为最大功率点跟踪MPPT 运行模式: t=1s, 永磁风力发电机的风速6m/s 突变为 7 m/s; t=2s, 光伏发电的光照强度从1200W/m2突变为1000W/m2; t=3s,负载功率由5kW突变为11kW; 母线电压600V
基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一,国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合,以获得更好的预测效果。因此,本文在借鉴前人的成果基础上,采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究,同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先,本文根据中国环境质量公报(淡水环境)中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标,然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法,接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型,并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析,也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论,得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时,通过以上两种组合预测模型的研究,本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型,并仍以长江寸滩断面为例,经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测,在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想,而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中,为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后,本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价,并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析,其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。
该算法为matlab程序,他通过遗传算法实现了工件设计的任务调度。运行main.m即可看到结果。在运行前,请记得将gatbx-toolbox导入path中!
0-9孤立词语音识别. 每个数10组训练样本,每组10个语音,类内识别正确率100%. 个人原创,如有雷同,纯属抄袭,绝对可用。 训练文件:training.m 识别文件:recogfinal.m
51单片机采用PCF8591芯片实现AD-DA转换,可以测量电压,简易电压表,可以输出1-5V的指定电压
JPG、BMP图片转换原码。目录结构如下 jpeglib ├─jpeglib (三个必要的.h文件,JPEGLIB.h、JCONFIG.h、JMORECFG.h) │ └─Release (保留编译好的JpegLib.lib) ├─Release (编译好的可执行程序) ├─res └─复件 jpeglib (jpeglib下的库源文件) └─Release (编译的目标库文件)
MatlabTSP源程序-各种优化算法解决TSP问题.rar 求解TSP问题,在matlab基础上编写的各种算法!
GFq_LDPC_NTT.c, a GF(q>2) LDPC encoding/decoding simulator based on paper of M. C. Davey et al. "Low-Density...over GF(q)" June 1998
第一部分 准备工作 1 第1章 熟悉工作环境和相关工具 2 1.1调试工具Microsoft Visual C++ 6和OllyDBG 2 1.2反汇编静态分析工具IDA 5 1.3反汇编引擎的工作原理 9 1.4小结 16 第二部分 C++反汇编揭秘 17 第2章 基本数据类型的表现形式 18 2.1 整数类型 18 2.1.1 无符号整数 18 2.1.2 有符号整数 18 2.2 浮点数类型 19 2.2.1 浮点数的编码方式 20 2.2.2 浮点基本指令介绍 22 2.3 字符和字符串 26 2.3.1 字符的编码 26 2.3.2 字符串的存储方式 27 2.4 布尔类型 28 2.5 地址、指针和引用 28 2.5.1 指针和地址的区别 29 2.5.2 各类型指针的工作方式 29 2.5.3 引用 34 2.6 常量 35 2.6.1 常量的定义 36 2.6.2 #define和const的区别 36 2.7 小结 38 第3章 认识启动函数,找到用户入口 39 3.1程序的真正入口 39 3.2了解VC++6.0的启动函数 39 3.3 main函数的识别 44 3.4 小结 46 第4章 观察各种表达式的求值过程 47 4.1算术运算和赋值 47 4.1.1各种算术运算的工作形式 47 4.1.2算术结果溢出 85 4.1.3再论自增和自减 86 4.2关系运算和逻辑运算 88 4.2.1关系运算和条件跳转的对应 88 4.2.2表达式短路 89 4.2.3条件表达式 92 4.3位运算 96 4.4编译器使用的优化技巧 99 4.4.1流水线优化规则 102 4.4.2分支优化规则 105 4.4.3 cache优化规则 106 4.5一次算法逆向之旅 106 4.6 本章小结 116 第5章 流程控制语句的识别 117 5.1 if语句 117 5.2 if…else…语句 119 5.3 用if构成的多分支流程 123 5.4 switch的真相 128 5.5 难以构成跳转表的switch 139 5.6 降低判定树的高度 144 5.7 do/while/for的比较 149 5.8 编译器对循环结构的优化 156 5.9 本章小结 161 第6章 函数的工作原理 162 6.1栈帧的形成和关闭 162 6.2各种调用方式的考察 165 6.3使用ebp或esp寻址 170 6.4函数的参数 174 6.5函数的返回值 177 6.6 回顾 181 6.7 本章小结 182 第7章 变量在内存中的位置和访问方式 183 ………… 篇幅有限,部分内容省略………… 12.3 虚基类 339 12.4 菱形继承 341 12.5本章小结 349 第13章 异常处理 351 13.1异常处理的相关知识 351 13.2异常类型为基本数据类型的处理流程 358 13.3异常类型为对象的处理流程 369 13.4识别异常处理 375 13.5本章小结 389 第三部分 逆向分析技术应用 391 第14章 PEiD的工作原理分析 391 14.1 开发环境的识别 391 14.2 开发环境的伪造 401 14.3 本章小结 405 第15章 “熊猫烧香”病毒逆向分析 406 15.1 调试环境配置 406 15.2 病毒程序初步分析 407 15.3 “熊猫烧香”的启动过程分析 410 15.4 “熊猫烧香”的自我保护分析 416 15.5 “熊猫烧香”的感染过程分析 419 15.6 小结 431 第16章 分析调试器OllyDBG的工作原理 432 16.1 INT3断点 432 16.2 内存断点 437 16.3 硬件断点 443 16.4 异常处理机制 450 16.5 加载调试程序 458 16.6 小结 462 第17章 反汇编代码的重建与编译 463 17.1 重建反汇编代码 463 17.2 编译重建后的反汇编代码 466 17.3 小结 468
msk调制顶层模块msk_top.v module msk_top(clk_100MHz, clk_2MHz, clk_1MHz, reset,x,msk_out); input clk_100MHz; input clk_2MHz; input clk_1MHz; input reset; input x; output [32:0] msk_out; wire b_i, b_q; wire [15:0] sine, cosine; //调用亟待数据处理模块 S2p s2p( .clk(clk_2MHz), clk_div2(clk_1MHz),reset(reset), .x(x),.b_i(b_i),.b_q(b_q)); //调用I,Q路加权模块iqsin.v Iqsin iqsin( .clk(clk_100MHz),. reset(reset), .b_i(b_i),.b_q(b_q), .SINE(sine),COSINE(cosine)); //载波调制相加模块 iqmodu.v Iqmodu iqmodu( .clk(clk_100MHz), .i_i(cosine),.q_q(sine),.msk_out(msk_out)); endmodule