非侵入式负荷监测（ＮＩＬＭ）是未来电力负荷监测的重要发展方向之一。
不同类型电力负荷在投切过程中，通常会表现出独特的暂态特征。
据此，ＮＩＬＭ能够克服利用负荷稳态特征信息进行负荷辨识的局限性，实现对整个变电站、建筑物内部负荷集群的分解与分析。
提出了一种信号预处理算法———基于滑动窗的双边累积和（ＣＵＳＵＭ）暂态事件自动检测算法，它能根据相关信号准确检测到负荷投切等引起的暂态过程、发生时辰等重要信息，并触发相关程序把暂态信息记录下来，然后送给后台高级应用程序作进一步处理。
算例仿真表明了所述算法的有效性。
不同类型电力负荷在投切过程中，通常会表现出独特的暂态特征。
据此，ＮＩＬＭ能够克服利用负荷稳态特征信息进行负荷辨识的局限性，实现对整个变电站、建筑物内部负荷集群的分解与分析。
提出了一种信号预处理算法———基于滑动窗的双边累积和（ＣＵＳＵＭ）暂态事件自动检测算法，它能根据相关信号准确检测到负荷投切等引起的暂态过程、发生时辰等重要信息，并触发相关程序把暂态信息记录下来，然后送给后台高级应用程序作进一步处理。
算例仿真表明了所述算法的有效性。
2017/6/21 8:41:17
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为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C-均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形状学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数。
为了验证本算法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容性纱疵分级仪的检测结果进行对比。
结果表明,本算法与电容性的检测结果一致性较好,且价格低廉,不易受环境温度、湿度等因素的影响。
2019/9/9 14:33:50
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一般实验发现，Matlab的棋盘格角点检测算法相比Opencv的棋盘格角点检测算法愈加鲁棒且精确。
《AutomaticCameraandRangeSensorCalibrationusingasingleShot》一文正是Matlab角点检测的参考算法，这里是Matlab的代码，有相关示例在里面。
更详细见:http://www.cvlibs.net/software/calibration/
《AutomaticCameraandRangeSensorCalibrationusingasingleShot》一文正是Matlab角点检测的参考算法，这里是Matlab的代码，有相关示例在里面。
更详细见:http://www.cvlibs.net/software/calibration/
2020/1/11 18:09:03
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MassiveMIMO系统中对MRC、ZF、MMSE、ZF－SIC和MMSE－SIC等检测算法在不同的信噪比和不同的天线数目下的各个算法功能仿真比较。
以及LS、MMSE信道估计算法在不同条件下的功能分析。
以及LS、MMSE信道估计算法在不同条件下的功能分析。
2020/1/12 11:38:49
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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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