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Nitrogen_Laser_Energy_Calculator JavaScript中的氮激光能量计算器 前往我的YouTube频道： ： 如果您从此类项目中获得了价值，并认为它们有价值，请考虑以下支持项目： ://paypal.me/leslaboratory?locale.x en_GB 这是一个用JS编写的简单的氮气激光能量计算器。为什么是JS，而不是Python？因为每个人都有网络浏览器！并非每个人都一定安装了Python！ 只需在src中下载HTML文件并使用浏览器打开即可。 它设计用于与从热电能量传感器（如Gentec ED-100A和自制的氮气激光器）中检索到的数据一起使用。 首先，使用合适的传感器和示波器测量激光，并注意峰值电压： 然后在表单中，只需输入： 检测器的灵敏度，以伏特/焦耳为单位。示波器读取的峰值电压，以mV为单位。激光源的脉冲宽度（以纳秒为单位）。

马卡尼 Makani是一个开发商用规模的机载风力涡轮机的项目，最终在挪威沿海进行了Makani M600的飞行测试。 现在，所有Makani软件都已开源。 该存储库包含有效的Makani飞行模拟器，控制器（自动驾驶仪），可视化器和指挥中心飞行监控工具。 另外，由于删除了某些第三方专有代码，几乎所有航空电子固件也都包括在内，尽管可能不是处于可构建状态。 我们希望该代码对基于风筝的风能和更广泛的社区具有启发性和实用性。 有关Makani的更多信息，请访问 代码简介 analysis -其他分析脚本。 此处最重要的文件是analysis/control/crosswind.py ，它为侧风内环控制器生成增益；而analysis/control/generate_hover_controllers.m ，它为悬停控制器生成增益。 avionics -绞盘，地面站，电机，网络，伺服系统，电池，网

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以前的分散式认知媒体访问控制（DC-MAC）协议允许次要用户（SU）独立搜索频谱访问机会，而无需中央协调员。 DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。 实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。 由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。 因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。 但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。 否则，将无法达到预期的检测性能。 在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。 然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。 此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。 我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。 与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。

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