CNNModel：简化C＃中卷积神经网络创建的模型

此模型中的 Crowbar 不是使用 IGBT 或理想开关构建的。 Crowbar 电路的切入和切出建模为改变转子侧变流器的参考电压。 该模型是使用 MATLAB R2010a 创建的。 控制策略是最常见的去耦算法和 MPPT，您可以使用自己的策略更新它。

本文章是关于简化CAN收发器内部电路结构

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泊松算法在重建时物体边缘容易产生未封闭的曲面,最终建成的物体存在表面粗糙、孔洞等问题。基于此,提出一种改进的三维点云重建算法。该方法首先用统计滤波器对点云简化去噪,消除重建表面的锯齿状现象;然后建立点云间拓扑结构,对点云法向量进行法向重定向,以减少法向指向的二义性;最后将具有磁盘拓扑结构的点云映射到平面,将二维三角剖分方法应用于平面参数化,给二维点提供三角形连通性,并将其传输回三维点云形成网格曲面。经过实验验证,该方法可以有效地去除噪声点,构建更加规则的三角形网格,并能有效地去除伪封闭曲面,明显改善带孔洞的表面点云重建效果且重建时间降低。

本教程的目的是通过一个简单的例子来说明卡尔曼滤波器的使用。 问题：预测移动列车 2 秒前的位置和速度，在前 10 秒内对其位置进行噪声测量（每秒 10 个样本）。 真实情况：火车最初位于点 x = 0 并沿 X 轴以恒定速度 V = 10m/sec 移动，因此火车的运动方程为 X = X0 + V*t。 很容易看出火车在 12 秒后的位置将是 x = 120m，这就是我们将尝试找到的。 方法：我们每 dt = 0.1 秒测量（采样）火车的位置。 但是，由于设备不完善、天气等原因，我们的测量结果有噪声，因此从 2 个连续位置测量值（请记住，我们仅测量位置）得出的瞬时速度是不准确的。 我们将使用卡尔曼滤波器，因为我们需要对速度进行准确和平滑的估计，以便预测未来列车的位置。 我们假设测量噪声呈正态分布，均值为 0，标准差为 SIGMA

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建立了计算电感线圈分布电容的简化模型．等效电路分析显示层间电容是电感线圈分布电容的主体．根据电场储能是由空间内电场强度分布决定的原理，分析了“Z型”和“U型”两种不同的紧密排绕方式线圈的电场储能，并推导出该两种不同线圈的等效分布电容的具体表达式．通过与实验数据比较，显示由上述计算方法得到的线圈分布电容是可靠的．其表达式简明，方便用于指导电感器和滤波器的设计，以及变压器分布电容等的预估．

Unity艺术字效果的字体生成。 工程里面包括的unity生成图片字体的两种方式： 一种是通过bmfont软件，将单张小图导出大图字体配置到unity生成。操作方式是：选中导入配置 点击鼠标右键 点击选择菜单BatchCreateArtistFont 另一种是简化版，直接在Unity里面生成字体，无需借助bmfont。工程里的操作方式是：选择目录，鼠标右键，点击菜单选择目录生成字体(数字碎图目录) 或者 点击Unity菜单：先是选中目录 然后Tools->Font->选择目录生成字体(数字碎图目录)