基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真研究——使用Quartus 13.0的挑战与改进方向,基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真与实现挑战——浓雾与天空区域处理优化,FPGA图像增强，基于FPGA的图像去雾处理，算法为暗通道先验，并在matlab上实现了算法的仿真，使用的软件为quartus13.0。 注意在FPGA上实现时，在浓雾区域和天空区域的处理效果不算太好。 ,FPGA图像增强; 基于FPGA的图像去雾处理; 算法为暗通道先验; MATLAB仿真; Quartus13.0; 浓雾区域处理效果不佳; 天空区域处理效果不佳。,基于FPGA的图像增强与去雾处理：暗通道先验算法的优化与仿真

牵引逆变器IGBT故障模拟系统及MATLAB仿真分析研究,matlab仿真逆变器故障模拟 牵引逆变器IGBT故障模拟系统 ,Matlab仿真; 逆变器故障模拟; 牵引逆变器; IGBT故障模拟; 故障模拟系统;,MATLAB仿真牵引逆变器IGBT故障模拟系统 牵引逆变器是电力传动系统中十分关键的组件，其可靠性直接影响整个系统的稳定运行。在实际应用过程中，IGBT（绝缘栅双极晶体管）作为牵引逆变器的重要组成部分，其故障率相对较高，因而，对于牵引逆变器IGBT故障的模拟研究便显得尤为重要。本研究聚焦于通过MATLAB软件开发的牵引逆变器IGBT故障模拟系统，旨在通过仿真的方式预先发现潜在的问题和风险，为逆变器的设计与优化提供理论依据和技术支持。 通过MATLAB仿真分析，可以模拟出逆变器在不同工况和故障情况下的行为和性能，包括电压、电流等电气参数的动态变化。这种模拟不仅有助于深入理解逆变器在正常运行和故障状态下的工作原理，还能够为故障诊断和系统维护提供数据支持。此外，仿真技术在牵引逆变器设计初期就能预测可能的故障模式，从而在设计阶段就对逆变器进行优化，减少实际应用中故障的发生几率。 逆变器故障模拟的关键点在于能够准确地模拟各种故障类型，如IGBT的开路故障、短路故障等，并分析这些故障对逆变器系统性能的影响。在设计故障模拟系统时，研究人员需要考虑多方面因素，包括电气参数的实时监测、故障数据的记录、故障模式的模拟以及故障发生后系统的响应等。通过对这些因素的深入分析，可以构建出更加准确和可靠的故障模拟模型。 在本研究中，MATLAB作为一种高级的数值计算和可视化工具，被广泛应用于逆变器故障模拟系统的设计与分析之中。MATLAB的Simulink模块提供了可视化的建模环境，可以方便地搭建复杂的系统模型并进行仿真。此外，MATLAB的强大计算能力使得处理大量仿真数据变得可能，从而能够更加精确地分析逆变器故障带来的后果。 在实际的故障模拟过程中，研究人员需要收集大量的逆变器运行数据，并通过MATLAB进行数据处理与分析。通过对比仿真结果与实际数据，可以验证故障模拟系统的准确性和可靠性。仿真结果对于牵引逆变器IGBT的设计改进、故障预防以及维修策略的制定都具有重要的指导意义。 本研究的压缩包文件名称列表显示了研究过程中所使用的文档和图像资源。其中包含的文本文件如“仿真牵引逆变器故障模拟系统一引言.txt”和“仿真牵引逆变器故障模拟技术分析随着电.txt”等，可能记录了研究的引言、目标、方法和分析过程等重要信息。而图像文件如“1.jpg”、“2.jpg”和“5.jpg”等，则可能是研究过程中产生的图表、仿真界面截图或系统示意图，这些图像有助于直观展示故障模拟的各个环节和步骤。 牵引逆变器IGBT故障模拟系统及MATLAB仿真分析研究是一项系统性工程，它涉及电力电子、系统工程、计算机仿真等多个领域的知识与技术。通过对逆变器故障模拟系统的研究，不仅能够提高电力系统的稳定性和可靠性，还能为电力电子设备的设计与维护提供技术支持，具有重要的理论价值和应用前景。

基于V-M系统的转速电流双闭环直流调速系统设计与仿真：MATLAB Simulink实现及电路原理图详解,基于V-M系统的转速电流双闭环直流调速系统设计详解：原理、电路与MATLAB Simulink仿真分析,转速电流双闭环直流调速系统设计，转速电流双闭环仿真，MATLAB Simulink 基于V—M系统的转速电流双闭环直流调速系统设计。 包括：设计说明书，电路原理图，仿真。 说明书包括：系统方案选定及原理，硬件电路(主电路、触发电路、双闭环反馈电路），主要元件选型，双闭环参数计算，仿真及仿真结果分析等。 软件版本：MATLAB R2018b；Altum Designer2019 ,核心关键词： 转速电流双闭环直流调速系统设计; 双闭环仿真; MATLAB Simulink; V-M系统; 设计说明书; 电路原理图; 硬件电路; 触发电路; 双闭环参数计算; 仿真结果分析; MATLAB R2018b; Altum Designer2019。,基于MATLAB Simulink的双闭环直流调速系统设计与仿真研究

基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

Ansys Maxwell电磁仿真技术：从建模到应用的全流程解析,Ansys maxwell 电磁仿真 精通变压器，电感，电容器maxwell仿真技术。 可仿真内容主要如下: 各类工频和高频变压器，电感，电容器ansys静磁场，涡流场，瞬态场 maxwell, 和simplorer 联合仿真 仿真内容如下: 1. 3D参数化建模 2. 电感，漏感，电容和寄生参数分析 3. 漏磁场分布，磁场强度，电场强度分布，电动力分布 4. 铁心损耗，线圈损耗，涡流损耗等分布 5. 变压器在各种电路系统中的影响分析； 6.ansys 软件下载及安装指导 7. Maxwell仿真参数化模块封装 ,关键词：Ansys Maxwell；电磁仿真；变压器；电感；电容器；静磁场；涡流场；瞬态场；联合仿真；3D参数化建模；参数分析；漏磁场分布；电场强度分布；电动力分布；损耗分析；电路系统影响；软件下载及安装；仿真参数化模块封装。,"Ansys Maxwell仿真专家：变压器、电感、电容器电磁特性精细化建模与分析"

光伏储能三相PQ恒功率并网控制策略仿真研究：含网侧控制、储能双闭环及光伏Boost模型（附文献）,光伏储能系统三相PQ恒功率并网控制策略仿真研究——基于双闭环控制与MPPT算法的优化实践（附参考文献及文档）,光伏储能三相PQ恒功率并网控制仿真（附参考文献及文档） ①网侧：采用PQ恒功率控制，参考文献《_微电网及其逆变器控制技术的研究》。 ②储能控制：直流母线电压外环，电池电流内环双闭环控制策略直流母线电压外环：为了稳定Vbus在设定电压值 电流内环：则是由外环产生的电流信号控制电池充放电电流 ③光伏Boost:光伏板参考文献搭建的光伏电池模型，MPPT算法采用经典的扰动观察法，可以更其他算法，在功率等级差不多的情况下只需调光伏模块即可 ,核心关键词： 1. PQ恒功率控制; 2. 储能控制; 3. 网侧; 4. 直流母线电压外环; 5. 电池电流内环; 6. 双闭环控制策略; 7. 光伏Boost; 8. 光伏电池模型; 9. MPPT算法; 10. 扰动观察法。,光伏储能系统三相PQ恒功率并网控制仿真研究（附参考文献及文档）

无线充电系统中LCC-S谐振闭环控制的Simulink仿真研究与实践,LCC-S无线充电恒流恒压闭环控制仿真 Simulink仿真模型，LCC-S谐振补偿拓扑，副边buck电路闭环控制 1. 输入直流电压400V，负载为切电阻，分别为20-30-40Ω，最大功率2kW。 2. 闭环PI控制：设定值与反馈值的差通过PI环节，与三角载波比较，大于时控制MOSFET导通，小于时关断，开关频率100kHz。 3. 设置恒压值200V，恒流值5A。 ,LCC-S无线充电; 恒流恒压闭环控制; Simulink仿真模型; 谐振补偿拓扑; 副边buck电路; 开关频率; 功率。,基于LCC-S无线充电的闭环控制恒流恒压Simulink仿真模型研究

"LCC-LCC无线电能传输系统：WPT Simulink仿真模型与高效补偿拓扑设计",LCC-LCC无线电能传输(WPT)，无线充电，Simulink仿真模型，LCC-LCC补偿拓扑(其他补偿拓扑可定制，附参考lunwen) 电路参数: 直流电压220V，谐振频率85kHz，耦合系数0.3，负载40Ω，输出功率5kW(附带第二个模型60W)，效率为92.64% （修改元件寄生电阻可以提高效率） ,LCC-LCC无线电能传输;无线充电;Simulink仿真模型;LCC-LCC补偿拓扑;定制补偿拓扑;直流电压;谐振频率;耦合系数;负载;输出功率;效率。,"LCC-LCC无线充电系统：仿真与效率优化"

FPGA IP源码解密详解：支持Xilinx Vivado各版本与Modelsim加密IP解密恢复为Verilog或VHDL源码实战教程,FPGA IP源码解密：Xilinx Vivado各版本加密IP解密及P1735格式源码还原为Verilog/VHDL代码,FPGA IP 源码解密 Xilinx Vivado各版本（最新版本2022.1）加密的IP文件解密复原为Verilog或者VHDL源码 Modelsim可以编译仿真的vp加密文件均可以解密复原为Verilog或者VHDL源码 符合P1735格式保护的代码基本都可以解密还原源代码 ,FPGA IP源码解密; Xilinx Vivado IP文件解密; 加密IP文件复原为Verilog或VHDL; 加密文件解密为源代码; P1735格式保护代码解密。,FPGA IP源码解密技术：Vivado与Modelsim兼容的P1735加密复原工具

FPGA雷达脉冲压缩自适应FFT信号处理技术：毫米波雷达工程项目实战与Verilog源代码解析,FPGA雷达脉冲压缩自适应FFT信号处理：实操完成毫米波雷达工程项目的Verilog源代码程序,fpga雷达脉冲压缩fft信号处理verilog源代码程序 工程项目是实际操作完成的，在毫米波雷达上使用，不需增加额外资源，真正的自适应fft变 ,核心关键词：FPGA雷达脉冲压缩；FFT信号处理；Verilog源代码程序；毫米波雷达；自适应FFT变换；无需额外资源。,FPGA雷达脉冲压缩自适应FFT信号处理Verilog源代码工程实践