光伏电池模型,基于Matlab的simulink仿真模型,最大功率跟踪模型,能够很好地跟踪波形,实现最大功率的跟踪,具有一定的现实意义,并且能够很好地实现,是有价值的波形。
2025/4/18 19:44:03 26KB 光伏 最大功率跟踪
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采用C++语言,基于原始套接字实现了Ping和Tracert命令。
发送主机通过ping程序给目标主机发送ICMP的回声请求报文,并根据收到的ICMP回声应答报文来确定网络的连通性。
Tracert(跟踪路由)是路由跟踪实用程序,用于确定IP数据包访问目标所采取的路径。
Tracert命令是用IP生存时间(TTL)字段和ICMP错误消息来确定从一个主机到网络上其他主机经过的每个路由器及每个跃点的往返时间(RTT)的命令行报告输出。
2025/4/14 19:43:44 4.24MB 原始套接字 ping程序
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本项目代码基于VC++实现了对一个球体的光线跟踪渲染算法,包含环境光,漫反射和镜面反射。
渲染结束后输出每个像素的RGB值,并用OPenGL的库函数加以显示。
要成功运行本历程须进行OPenGL的环境配置。
不过,即便不能运行,核心部分的代码也是完全正确的,有详细注释,对初学者有很大参考价值。
2025/4/12 5:15:37 11.67MB 计算机图形学 光线跟踪 openGL
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载波跟踪环路设计是GPS接收机中的关键技术,载波环鉴别器的类型确定了跟踪环的类型,为了有效地防止因为数据跳变引起的鉴别误差,并且使其频率鉴别范围大,精度高,采用一种二阶锁频环(FLL)辅助三阶锁相环(PLL)的方法。
通过Matlab仿真载波环路比较了两种鉴频和鉴相算法的性能。
结果表明,该方法鉴别范围大,精度高,切实可行。
2025/4/11 16:33:07 164KB RF|微波
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卡尔曼滤波目标跟踪实例opencv卡尔曼滤波目标跟踪实例opencv卡尔曼滤波目标跟踪实例opencv
2025/4/10 6:55:56 7.66MB opencv 卡尔曼滤波
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视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一,是对连续的图像序列进行运动目标检测、提取特征、分类识别、跟踪滤波、行为识别,以获得目标准确的运动信息参数(如位置、速度等),并对其进行相应的处理分析,实现对目标的行为理解。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪,获得运动目标的运动参数,如位置、速度、加速度和运动轨迹等,从而进行下一步的处理与分析,实现对运动目标的行为理解,以完成更高一级的检测任务。
2025/4/6 0:40:14 8.68MB 视觉跟踪 avi监控视
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最近在做船舶跟踪的项目,用到ASI数据解码,论坛里的AISdecoder软件的手册,很受用·
2025/3/31 8:41:42 891KB AIS解码
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EKF跟踪正弦曲线
2025/3/30 16:46:45 14KB EKF DENOISING
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对光伏电池板的工作原理进行简要分析并给出了其等效电路,建立了光伏池板的数学模型,在matlab/simulink仿真环境下搭建新的光伏池板的仿真模型。
基于该新仿真模型模拟了不同太阳光照强度、不同环境温度下的电流-电压(I-V)、功率-电压(P-V)特性曲线。
仿真结果与理论上的I-V、P-V曲线完全吻合,证明了新仿真模型的合理性与实用性。
对于光伏电池板在现实中的应用具有重要实际意义并对利用恒压法实现光伏电池板的最大功率点跟踪提供理论依据。
2025/3/29 4:04:38 378KB 光伏电池
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第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计:平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析
2025/3/28 18:57:23 36.01MB 合成孔径雷达 SAR雷达成像
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡