IEEE标准节点系统简化版，在理论分析中采用IEEE标准节点系统来进行模拟时耗时就较多，若仍采用此法来计算实际运行的复杂大电网系统，其计算量将达到难以想象的程度。
而且，目前研究人员已经研发出了一系列较为成熟的开断计算法的，如补偿法或灵敏系数法，其原理均是在已知的正常潮流计算的基础上采用增加补偿功率或是节点注入功率增量来模拟支路开断。
以上方法在本质上都是模拟近似方法，在开断潮流模拟计算的过程中均保持了雅克比矩阵不变，并能确保一定的计算速度与计算准确程度，从大类上也可以被归类为定常雅克比矩阵的开断潮流计算。

当鼠标悬停在某个区域，便会显示一个矩形方框浮在当前页面，当鼠标移开此区域，矩形方框便会消失，你可以在矩形方框里放置任何你想要的信息，甚至图片。
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打开后图片自动轮播，如果鼠标放到图片上就暂停轮播，客户可以手动点上下的小标示图片来切换上一张和下一张图片。
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序言第1章引言1.1引言1.2本书综述第2章运动2.1引言2.1.1运动的关键问题2.2腿式移动机器人2.2.1腿的构造与稳定性2.2.2腿式机器人运动的例子2.3轮式移动机器人2.3.1轮子运动：设计空间2.3.2轮子运动：实例研究第3章移动机器人运动学3.1引言3.2运动学模型和约束3.2.1表示机器人的位置3.2.2前向运动学模型3.2.3轮子运动学约束3.2.4机器人运动学约束3.2.5举例：机器人运动学模型和约束3.3移动机器人的机动性3.3.1活动性的程度3.3.2可操纵度3.3.3机器人的机动性3.4移动机器人工作空间3.4.1自由度3.4.2完整机器人3.4.3路径和轨迹的考虑3.5基本运动学之外3.6运动控制3.6.1开环控制3.6.2反馈控制第4章感知4.1移动机器人的传感器4.1.1传感器分类4.1.2表征传感器的特性指标4.1.3轮子／电机传感器4.1.4导向传感器4.1.5基于地面的信标4.1.6有源测距4.1.7运动／速度传感器4.1.8基于视觉的传感器4.2表示不确定性4.2.1统计的表示4.2.2误差传播：对不确定的测量进行组合4.3特征提取4.3.1基于距离数据的特征提取(激光、超声和基于视觉测距)4.3.2基于可视表象的特征提取第5章移动机器人的定位5.1引言5.2定位的挑战：噪声和混叠5.2.1传感器噪声5.2.2传感器混叠5.2.3执行器噪声5.2.4里程表位置估计的误差模型5.3定位或不定位：基于定位的导航与编程求解的对比5.4信任度的表示5.4.1单假设信任度5.4.2多假设信任度5.5地图表示方法5.5.1连续的表示方法5.5.2分解策略5.5.3发展水平：地图表示方法的最新挑战5.6基于概率地图的定位5.6.1引言5.6.2马尔可夫定位5.6.3卡尔曼滤波器定位5.7定位系统的其他例子5.7.1基于路标的导航5.7.2全局唯一定位5.7.3定位信标系统5.7.4基于路由的定位5.8自主地图的构建5.8.1随机构图的技术5.8.2其他的构图技术第6章规划与导航6.1引言6.2导航能力：规划和反应6.2.1路径规划6.2.2避障6.3导航的体系结构6.3.1代码重用与共享的模块性6.3.2控制定位6.3.3分解技术6.3.4实例研究：分层机器人结构参考文献

网上花卉销售系统开题报告开题目的毕业生毕业设计所用。
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介绍19种典型强度调制方式的符号结构,推导它们在高斯信道、弱湍流信道、中强湍流信道中的误时隙率(SER)模型,并进行了数值仿真。
仿真结果表明:随着信噪比不断增大,各调制方式的SER持续减小并逐渐趋于一致,当SER趋于一致时,对信噪比的要求随湍流强度的增大而增高。
脉冲位置调制(PPM)在三种信道中的SER均为最小;调制阶数较小时,差分幅度PPM的SER最大,调制阶数较大时,开关键控(OOK)的SER最大。
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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。