提出一种以基于平行陈列3×3耦合器的双环耦合全光缓存器为缓存主体、以非线性光纤环路镜或马赫-曾德尔干涉仪为选择开关的可动态配置延迟的全光缓存器阵列方案。
理论与实验证明,该缓存器阵列可实现不同延迟时间的配置,输出信号能满足进一步传输的要求,并可有效降低网络拥塞,减少丢包率。
理论与实验证明,该缓存器阵列可实现不同延迟时间的配置,输出信号能满足进一步传输的要求,并可有效降低网络拥塞,减少丢包率。
2016/8/1 21:33:13
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由于铅酸蓄电池的经济性和技术成熟性，使其成为丰要的储能设备。
为了达到优化蓄电池电力系统效率的目的，对蓄电池容量的实时监控必不可少。
而由于蓄电池的非线性特性，反映其容量的关键参数荷电形态(SOC)，作为电池的内特性不可能直接进行测量。
SOC数值只能使用工作电压、电流等直接测量得到的外特性参数估算获得。
为了达到优化蓄电池电力系统效率的目的，对蓄电池容量的实时监控必不可少。
而由于蓄电池的非线性特性，反映其容量的关键参数荷电形态(SOC)，作为电池的内特性不可能直接进行测量。
SOC数值只能使用工作电压、电流等直接测量得到的外特性参数估算获得。
2018/8/21 1:26:28
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Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
2020/8/12 19:37:27
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理解灰度变换的原理和使用，熟悉VS+opencv实现灰度变换；
2、基于VS+opencv实现分段线性灰度变换；
3、基于VS+opencv实现非线性灰度变换；
4、基于VS+opencv实现图像反转、对数变换。
内含代码
2、基于VS+opencv实现分段线性灰度变换；
3、基于VS+opencv实现非线性灰度变换；
4、基于VS+opencv实现图像反转、对数变换。
内含代码
2017/2/20 21:53:52
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压电陶瓷因其具有迟滞特性,如不经处理,会对其使用产生影响。
针对当期望输出与频率无关时的压电陶瓷的迟滞非线性问题,提出了一种基于极坐标的数学建模方法,同时给出了通用的PI迟滞模型,并对两种模型进行了比较。
仿真结果表明仿真曲线较平滑,克服了PI迟滞算子拟合出现的毛刺问题。
根据实验结果分析了极坐标的迟滞曲线和PI迟滞曲线的拟合误差,并进一步给出了拟合方差。
在该迟滞模型的基础上,引入前馈PID控制方法进行实验,给出跟踪平均绝对误差及方差,并与经典PI控制在跟踪精确度等方面进行了比较。
实验结果证明了该控制方法的可行性和精确性
针对当期望输出与频率无关时的压电陶瓷的迟滞非线性问题,提出了一种基于极坐标的数学建模方法,同时给出了通用的PI迟滞模型,并对两种模型进行了比较。
仿真结果表明仿真曲线较平滑,克服了PI迟滞算子拟合出现的毛刺问题。
根据实验结果分析了极坐标的迟滞曲线和PI迟滞曲线的拟合误差,并进一步给出了拟合方差。
在该迟滞模型的基础上,引入前馈PID控制方法进行实验,给出跟踪平均绝对误差及方差,并与经典PI控制在跟踪精确度等方面进行了比较。
实验结果证明了该控制方法的可行性和精确性
2018/10/20 13:09:19
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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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