基于Simulink仿真完成直流电力拖动系统的起动、制动、调速控制的设计。
题目要求：（1）设计电枢回路串分级电阻起动方案，仿真校验：（最大电流设为2IN）注意：电枢电流或电磁转矩的计算。
（2）结合电力电子变换安装设计起动方案，仿真校验，与（1）进行对比分析；
（3）针对额定位能性恒转矩负载，分别以1.1nN和0.5nN实现稳速下放的设计方案，仿真校验，并进行评价；
（4）结合电阻、电力电子变换安装对三种调速方法进行调速方案设计，并结合仿真对三种调速方法进行评价。
题目要求：（1）设计电枢回路串分级电阻起动方案，仿真校验：（最大电流设为2IN）注意：电枢电流或电磁转矩的计算。
（2）结合电力电子变换安装设计起动方案，仿真校验，与（1）进行对比分析；
（3）针对额定位能性恒转矩负载，分别以1.1nN和0.5nN实现稳速下放的设计方案，仿真校验，并进行评价；
（4）结合电阻、电力电子变换安装对三种调速方法进行调速方案设计，并结合仿真对三种调速方法进行评价。
2017/2/21 22:56:54
1.32MB
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电机转速n（r/min）；
电枢表面线速度v（m/s）；
电枢表面圆周速度W（rad/s）；
电枢直径D（m）；
电机的极对数P；
频率f(Hz)；
每极总磁通F（Wb）；
a：电枢绕组并联支路对数电枢绕组每相有效匝数WA；
DUT：电压损耗（开关管损耗等）电势系数eK：是当电动机单位转速时在电枢绕组中所产生的感应电势平均值。
转矩系数TK：(N.m/A)是当电动机电枢绕组中通入单位电流时电动机所产生的平均电磁转矩值。
额定功率NP：指电动机在额定运转时，其轴上输出的机械功率（W）。
额定电压NU：是指在额定运转情况下，直流电动机的励磁绕组和电枢绕组应加的电压值，（V）。
额定电流aI：是指电动机在额定电压下，负载达到额定功率时的电枢电流和励磁电流值，（A）。
额定转速Nn：是指电动机在额定电压和额定功率时每分钟的转数，单位r/min
电枢表面线速度v（m/s）；
电枢表面圆周速度W（rad/s）；
电枢直径D（m）；
电机的极对数P；
频率f(Hz)；
每极总磁通F（Wb）；
a：电枢绕组并联支路对数电枢绕组每相有效匝数WA；
DUT：电压损耗（开关管损耗等）电势系数eK：是当电动机单位转速时在电枢绕组中所产生的感应电势平均值。
转矩系数TK：(N.m/A)是当电动机电枢绕组中通入单位电流时电动机所产生的平均电磁转矩值。
额定功率NP：指电动机在额定运转时，其轴上输出的机械功率（W）。
额定电压NU：是指在额定运转情况下，直流电动机的励磁绕组和电枢绕组应加的电压值，（V）。
额定电流aI：是指电动机在额定电压下，负载达到额定功率时的电枢电流和励磁电流值，（A）。
额定转速Nn：是指电动机在额定电压和额定功率时每分钟的转数，单位r/min
2019/10/24 1:29:24
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解压后，交换掉hadoop中原有的bin目录即可。
也可以尝试将hadoop.dll和winutils.exe拷贝到bin目录下，NN命令添加：可以在start-dfs.cmd和stop-dfs.cmd中分别加入启动/关闭secondarynamenode的命令：start"ApacheHadoopDistribution"hadoopsecondarynamenodeTaskkill/FI"WINDOWTITLEeqApacheHadoopDistribution-hadoopsecondarynamenode"
也可以尝试将hadoop.dll和winutils.exe拷贝到bin目录下，NN命令添加：可以在start-dfs.cmd和stop-dfs.cmd中分别加入启动/关闭secondarynamenode的命令：start"ApacheHadoopDistribution"hadoopsecondarynamenodeTaskkill/FI"WINDOWTITLEeqApacheHadoopDistribution-hadoopsecondarynamenode"
2016/7/25 18:28:08
950KB
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英文分词语料库，共有198796行，每个单词都有词性标注，对句话的结束都有句号，便于处理。
覆盖大部分主盛行业的语料。
例如：Newsweek/NNP,/,trying/VBGto/TOkeep/VBpace/NNwith/INrival/JJTime/NNPmagazine/NN,/,announced/VBDnew/JJadvertising/NNrates/NNSfor/IN1990/CDand/CCsaid/VBDit/PRPwill/MDintroduce/VBa/DTnew/JJincentive/NNplan/NNfor/INadvertisers/NNS./.
覆盖大部分主盛行业的语料。
例如：Newsweek/NNP,/,trying/VBGto/TOkeep/VBpace/NNwith/INrival/JJTime/NNPmagazine/NN,/,announced/VBDnew/JJadvertising/NNrates/NNSfor/IN1990/CDand/CCsaid/VBDit/PRPwill/MDintroduce/VBa/DTnew/JJincentive/NNplan/NNfor/INadvertisers/NNS./.
2019/3/16 22:18:40
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外部关系通过RelionGUI运转外部作业的脚本这需要设置几个环境变量。
在我们的工厂中，这些是：CRYOLO_BIN_DIR=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/binCRYOLO_CPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/bin/pythonCRYOLO_GPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo-gpu/bin/pythonCRYOLO_GENERAL_MODEL=/net/common/cryolo/gmodel_phosnet_202005_N63_c17.h5CRYOLO_GENERAL_NN_MODEL=/net/common/c
在我们的工厂中，这些是：CRYOLO_BIN_DIR=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/binCRYOLO_CPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/bin/pythonCRYOLO_GPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo-gpu/bin/pythonCRYOLO_GENERAL_MODEL=/net/common/cryolo/gmodel_phosnet_202005_N63_c17.h5CRYOLO_GENERAL_NN_MODEL=/net/common/c
2022/10/8 14:19:41
91KB
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MatlabReadMNIST是用来从train-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，t10k-images-idx3-ubyte中获取数据的（已经获取好了），只需运行ceshi.m就可以了，修改ceshi.m读入的图片就可以识别不同的图片，自己提供输入图片也可以，不过要注意输入图片的大小要是28*28
2021/5/17 21:31:51
32.53MB
1
基本部分：1）生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号；
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2018/6/7 15:27:17
514KB
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声响信号的采集、加噪，再滤波[y,Fs,bits]=wavread('D:\q.wav');%读出信号，采样率和采样位数。
y=y(:,1);%取单声道作分析yl=length(y)%求语音信号长度yy=fft(y,yl);%傅里叶变换t=[0:1/8000:4zeros(1,yl-32001)]';m=0.07*sin(10000*pi*t);%产生噪声n=y+m;%加入噪声nl=length(n)%求语音信号长度nn=fft(n,nl);%傅里叶变换figure(1);subplot(2,1,1);plot(n);title('噪声信号波形')subplot(2,1,2);plot(y);title('原信号波形')figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(nn));title('噪声信号频谱');subplot(2,1,2);plot(abs(yy));title('原信号频谱');sound(n,fs)
y=y(:,1);%取单声道作分析yl=length(y)%求语音信号长度yy=fft(y,yl);%傅里叶变换t=[0:1/8000:4zeros(1,yl-32001)]';m=0.07*sin(10000*pi*t);%产生噪声n=y+m;%加入噪声nl=length(n)%求语音信号长度nn=fft(n,nl);%傅里叶变换figure(1);subplot(2,1,1);plot(n);title('噪声信号波形')subplot(2,1,2);plot(y);title('原信号波形')figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(nn));title('噪声信号频谱');subplot(2,1,2);plot(abs(yy));title('原信号频谱');sound(n,fs)
2015/4/5 18:03:24
426KB
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该工具箱包含CNN，NN，CAE，DBN，SAE等神经网络工具箱。
其中CNN工具箱具有详细的中文正文，以便于初学者学习
其中CNN工具箱具有详细的中文正文，以便于初学者学习
2022/9/6 1:50:30
14.07MB
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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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