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内容概要：当使用整流器将AC转换为DC时，可减少交流侧电流的谐波。 当使用整流器和升压变换器或电容滤波器将交流转换为直流时，交流侧的电流包含谐波（非正弦）。该仿真模型对boost变换器进行了改进，使boost变换器与负载一起作为纯电阻工作，从而使交流侧电流中不存在谐波 它首先测量输出电压并与参考电压相减。它们的差值被传递给PI控制器，PI控制器计算要提取的功率。测量整流器输出端的电压。然后，计算与电压成比例的电流，其中比例常数由待提取的功率确定。这样，就可以计算出参考电流。该参考电流与实际电流进行比较。然后，通过滞环控制器产生栅极信号，该滞环控制器馈送至开关MOSFET S。由于电压和电流成比例，因此其表现为纯电阻。当整流器中使用纯电阻作为负载时，交流侧的电流也是正弦的。因此，在这种情况下，交流侧的电流也是正弦的。 适用人群：Matlab编程人员或者相关研究人员 关键词：Matlab、算法、源代码

为实现控制简单可靠，系统动态响应快，Boost有源功率因数校正（APFC）采用单周期控制的非线性控制策略.本文对单周期控制的Boost APFC进行理论分析，并基于Simulink完成建模和仿真.实现设计电路输入功率因数高、输出电压纹波小、电流畸变率小.

Boost voronoi 移植到rust

boost的graph library详细介绍,对入门boost的人会有帮助. 老手就不太需要了, 直接看boost自带的reference就可以了.

Boost开发指南pdf、

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt