在相控阵天线设计中，增加阵元间距能提高天线分辨率,但天线波束会出现栅瓣，栅瓣多值性导致目标位置模糊,接收机错误跟踪。
因此，阵元间距的合理取值是相控阵天线设计的重要内容。
首先建立了阵列天线方向图函数模型,然后推导出矩形阵和三角阵栅瓣出现的位置及不出现栅瓣时阵元间距的取值范围，最后通过MATLAB仿真来验证结论的正确性。
因此，阵元间距的合理取值是相控阵天线设计的重要内容。
首先建立了阵列天线方向图函数模型,然后推导出矩形阵和三角阵栅瓣出现的位置及不出现栅瓣时阵元间距的取值范围，最后通过MATLAB仿真来验证结论的正确性。
2024/4/17 17:58:01
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为了实现对串联锂离子电池组进行均衡，研究了常用的均衡电路和电池均衡策略。
基于模糊控制理论和传统PID控制理论，设计了一种模糊PID自适应控制的电池均衡器，用于锂电池组的电压均衡。
通过MATLAB/Simulink仿真出模糊PID自适应策略和平均值法均衡策略下的电压曲线进行对比分析，结果表明，设计的模糊PID控制器均衡模块能有效降低锂电池组电压均衡的时间，均衡后的电压曲线拟合分布相对集中。
基于模糊控制理论和传统PID控制理论，设计了一种模糊PID自适应控制的电池均衡器，用于锂电池组的电压均衡。
通过MATLAB/Simulink仿真出模糊PID自适应策略和平均值法均衡策略下的电压曲线进行对比分析，结果表明，设计的模糊PID控制器均衡模块能有效降低锂电池组电压均衡的时间，均衡后的电压曲线拟合分布相对集中。
2024/4/17 10:41:45
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为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。
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详细介绍了模糊控制的思想并借助matlab/simulink2012b软件实现了电容横流充电的建模仿真,最后将模糊控制器导出为能直接在stm32上应用的C语言代码.涵括了模糊控制开发全过程.
2024/4/13 1:01:51
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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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