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模拟退火例子1
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子2
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子3
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
Nonparametric_Snakes
- ０７年的一个ＩＥＥＥ文献．传统的snake是确定一组参数来调整内外力的平衡，本文应用非参数snake把获得参数这一困难的问题转化为求边界的一个好的概率密度估计问题
MVCTest
- 图像采集软件，可控制相机的各种参数，白平衡、曝光时间、增益等。
libsvm-2.85-dense
- LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、 n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ） 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
20089119303959844
- ZD-BS是一个基于asp+access的个人blog系统 程序特点: 1.数据结构合理，执行效率高 2.缓存优化，在资源和效率上充分考虑平衡 3.可定制能力强，并不是傻瓜式系统，如果需要，用户应当修改源码(参考下面使用说明) 4.开源，免费 用户admin密码admin 编辑注：这个版本是无数据库的，所以只能升级不能重新安装，(为方便新使用朋友在data目录下的数据库为1.2的可以正常使用.)只需要把原来zd-bs的数据库复制进去就可以了，链接参数等请修
三相电压不平衡条件下锁相环的设计与实现
- 为了保证并网逆变器、静止同步补偿器等电力电子装置在三相不平衡、畸变或 电压突降条件下正常工作,要求必须研究使用高性能锁相电路跟踪检测技术，能够快 速、准确地锁定正序基波电压相位。本文针对三相电压不平衡等现象研究了锁相环 的设计及实现，主要包括以下几方面： 首先，介绍了课题研究的背景及意义，并对锁相环的工作原理、种类及其发展状 况作了较为全面的综述，总结了并网变换器对锁相环技术的基本要求。 其次，在分析基于单同步参考坐标系的软件锁相环(SSRF SPLL)的结构和工作原 理的基础上，
改善动态相位跟踪和不平衡电压检测性能的改进软锁相环算法
- 相位检测是控制系统的基础，软锁相环检测适用于电 压畸变场合，便于数字化实现。分析了软锁相环应用于静止 同步补偿器时面临的若干问题，并提出了2 方面的改进方 案：一是针对超前/滞后环节参数选取困难的问题，将其滤 波功能转移到前置延时信号消除环节中；二是q 轴电压经 PI 调节的输出直接作为相位的误差信号，减少了前向积分 环节。通过仿真实验证明改进后的软锁相环在动态相位跟踪 及不平衡电压检测等方面的性能有显著改善。
HVViewer
- 一个综合摄像机采集示例，实现功能包括： (1) 抓取一帧图像至内存； (2) 循环采集图像之内存； (3) 转换成RGB 24格式位图 (4) 摄像机参数调节； (5) 图像白平衡。-An integrated camera sample collection, the achievement of features include: (1) crawling to an image memory (2) image acquisition cycle of memory
MicrovisionUSB
- MVDevice SDK Visual C++ 6.0 示例程序简介 1. MVStoreBmp 演示保存一幅BMP文件到指定目录。 利用MVSnapShot抓取一帧图像到内存，利用ConvertBayer2Rgb 转换成RGB 24位格式位图，然后直接从内存读取图像数据，保存数据到BMP文件。图像的大小由视频输出窗口和视频格式确定。 2. MVSnapSingle 演示采集单帧数图像到内存，利用ConvertBayer2Rgb 转换成RGB 24位格式位图，然后
Self_balancing
- 使用arduino单片机实现小车的自动平衡控制，包括小车姿态获取---卡尔曼滤波，和PID参数整定。解压后整个文件夹放到arduino的libraries文件夹里面。只需打开并烧写Self_balancing.ino这个代码例程。(Using Arduino microcontroller to achieve automatic balancing control of the car, including car attitude acquisition --- Calman filter,
balance
- 能够实现小车平衡 只需要更改PID参数(To achieve the car balance, you only need to change the PID parameters)
模块化三电平有源滤波器控制策略与装置研究
- 设计了模块化三电平有源滤波器装置，完成了装置的结构设计和主电路参数设计，基于理论推导及仿真结果选择了直流侧电容参数、交流侧输出滤波器电感参数以及预充电电阻参数； 同时还完成了基于 DSP+FPGA 的控制板设计。(The paper design the device of modularized three-level active power filter, completed the structure design of the device and the design of main
串口通信（上位机显示参数波形）
- 基于STM32的小车平衡实验，串口通信。(STM32 based car balance experiment serial communication.)
双轮平衡车
- 已经调通的双轮平衡车代码，具体PID参数需要在具体小车上选择，切勿直接使用，PID参数整定请自行学习，代码经供参考，欢迎下载。(The double wheel balancing code has been transferred. The specific PID parameters need to be selected on the specific car. Do not use it directly. The PID parameter is adjusted, please l
ilovematlab总变分超分辨率重建
- 利用tikhonnov正则化的方法求解病态方程的解。包括利用L曲线法求解所需平衡参数(Tikhonnov regularization method is used to solve the ill conditioned equation. Including the use of L curve method to solve the required balance parameters.)
IEEE9节点
- 典型测试系统3 (1) 如下图所示的IEEE 9节点电力系统： 2．元件参数 （1） 线路参数 线路号 长度（km） ro(Ω/km) xo(Ω/km) bo(1/Ωkm) L1 25 0.131 0.4 2.98×10-6 L2 50 0.131 0.4 2.98×10-6 L3 45 0.105 0.393 3.04×10-6 L4 30 0.131 0.4 2.98×10-6 L5 35 0.105 0.393 3.04×10-6 L6 20 0.131 0.4 2.98×10-6 （2）
平衡小车PID调试指导文档
- 讲述了平衡小车位置环和速度环的调试技巧，各参数的整定和原理，源自平衡小车之家
平衡车Matlab
- 利用simulink画出程序图，运行m文件，就可得出小车车身倾斜距离，角速度等参数的波形