风电场风速预测的RBF神经网络模型，介绍了风电场风速预测的方法，建立了RBF神经网络模型，提前1h预测，并把结果与BP方法进行对比
2024/8/31 14:46:32
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．根据库伦定律，利用Matlab强大的绘图功能画出单个点电荷的电场分布情况，包括电力线和等势面。
2．根据库伦定律,利用Matlab强大的绘图功能画出一对点电荷的电场分布情况,包括电力线的分布和等势面。
3．实验内容1中，可以在正电荷和负电荷中任选一组画出其电场分布，实验内容2中，可以在一对正电荷，一对负电荷和一正一负一对电荷中选择一组画出其电场分布情况。
2．根据库伦定律,利用Matlab强大的绘图功能画出一对点电荷的电场分布情况,包括电力线的分布和等势面。
3．实验内容1中，可以在正电荷和负电荷中任选一组画出其电场分布，实验内容2中，可以在一对正电荷，一对负电荷和一正一负一对电荷中选择一组画出其电场分布情况。
2024/8/19 11:02:24
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该代码带有我自己的风电场研究数据，如若下载，只能用于个人科研和学习，不能转手于别人，否则后果自负，该代码的风电功率采用小波预测方法，每段程序都有汉语注释，方便学习理解，主程序为：wavenn.m可直接运行。
2024/5/17 10:20:14
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在不同解包裹算法中,最小费用流(MCF)解包裹法可以限制残差点误差远程扩散,并将误差优先限制在低相干区域,有利于保证高相干区域解包裹结果不受干扰,精度较高,但残差点数量较多时计算效率很低。
为缩短解包裹时间,提出一种残差点预处理方法。
该方法将残差点视作正负电荷,通过电场力,引导距离较近的异号残差点互相抵消,大幅减少残差点数量,从而提高解包裹计算效率。
仿真数据和实验数据表明,残差点预处理对MCF解包裹精度影响很小,在残差点数量超过3000时可以大幅提高解包裹计算效率。
为缩短解包裹时间,提出一种残差点预处理方法。
该方法将残差点视作正负电荷,通过电场力,引导距离较近的异号残差点互相抵消,大幅减少残差点数量,从而提高解包裹计算效率。
仿真数据和实验数据表明,残差点预处理对MCF解包裹精度影响很小,在残差点数量超过3000时可以大幅提高解包裹计算效率。
2024/4/1 18:26:47
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在已有理论基础之上，采用严格的计算方法对激光器实现太赫兹(THz)波的辐射进行了可能性分析。
利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。
分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。
在Al组分为0.15，外加电
利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。
分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。
在Al组分为0.15，外加电
2024/3/29 6:45:28
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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