电压控制型电流源(VCCs)广泛用于医疗器械、工业自动化等众多领域。VCCs 的直流、交流性能和驱动能力在这些应用中至关重要。本文分析了增强型 Howland 电流源(EHCS)电路的局限性，并阐述了如何利用复合放大器拓扑进行改进，以实现高、快速建立的±500 mA电流源。 增强型Howland电流源 图1所示为传统的Howland电流源(HCS)电路，而公式1显示了如何计算输出电流。如果R2足够大，输出电流将保持恒定。 图1.Howland电流源电路 虽然较大的R2会降低电路速度与，但在反馈路由中插入一个缓冲器，形成一个增强型Howland电流源可以解决这一问题，如图2所示。所有通过
2023-02-14 11:30:04
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采用相位差校正法进行频谱校正，对幅值进行校正需要依赖于窗函数的谱函数。而实际上很多窗函数都十分复杂，其谱函数的解析表达式难以取得。该文提出基于相位差法取得频率修正量后，可以将原加窗序列乘以一个由频率修正量产生的复数序列，相当于进行一个小的频移，产生一个新的序列。新序列的信号频率正好对准离散频谱上的某一根谱线，不会产生泄漏。因此在幅值校正时不需要依赖窗函数的谱函数，通用性好。仿真研究和应用实例表明，采用该文提出的方法，选择合适的窗函数，即使是密集分布的频谱，也可以达到理想的校正精度。
2023-02-13 16:10:33
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【LSTM预测】贝叶斯网络改进LSTM预测【含Matlab源码 1158期】.zip
2023-02-13 06:42:16
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针对传统灰色模型在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题，文中分析了灰色模型（Gray Model，GM）的基本原理，并提出相应的改进措施，其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数。并将改进灰色模型（Improved Grey Model，IGM）应用于电力负荷预测。通过算例分析结果表明，无论在短期负荷预测还是在中长期负荷预测的情景下，所提出基于改进灰色模型的电力负荷预测方法相比于传统灰色模型，均具有更高的预测准确性，能够为电力系统的安全、稳定运行以及合理的规划提供重要支撑。
2023-02-10 20:09:24
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针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点，给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进，然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对原始算法和改进后的K-means算法的聚类结果进行对比分析。实验证明：改进后的算法稳定，且聚类的准确率达到了92％。
2023-02-10 03:10:05
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根据人工神经网络处理大规模非线性动力系统、遗传算法具有较好的寻优能力的特点，将二者有机的结合起来，提出了基于遗传算法改进的洪水预报模型，并将其应用于四川省达州市州河流域的水文预报。实验结果表明，本模型能够减少训练次数，提高预报精度，能更好的对洪水进行预报。
2023-02-08 14:55:21
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针对现有的案件处理系统功能单一、效率低、缺乏并行处理和协调优化能力，无法满足现代案件处理需求的问题，基于改进Petri网的工作流技术，解析案件处理特征，对案件处理系统动态过程进行规划、调度和调整，在建模过程中引入Petri网分布式处理框架和工作流的路由结构、触发机制，建立了一种改进Petri的网工作流案件分布式处理系统模型，并对模型进行定义化描述和合理性验证，为司法部门案件处理提供高效、安全、可靠的平台。
2023-02-08 10:47:40
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本代码基于Carpdm的DCGAN实现（[原代码地址](https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow)），添加如下改善：
1. 原代码中将测试生成数目与生成器噪声维度混用，本代码中将测试图片数目（原generate_test_images参数，改为num_test）与噪声维度参数（添加的input_noise_dim）分离；
2. 源代码使用step计数保存训练权重及sample，改为通过epoch并增加save_epochs参数；
3. 在优化器中添加学习率衰减tf.train.exponential_decay，衰减参数可自行调整，位于train方法开头；
4. 其他细节：在生成器中使用了lrelu，输入噪声改为正态分布等。
其他见readme.md
2023-02-06 18:06:24
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针对现有航迹规划算法缺乏同时具备快速性和最优性的问题，本文提出了一种新的无人机航迹规划算法，在快速扩展随机树算法基础上，引入一个方向参数，并采用 Dijkstra 算法对改进算法产生的冗余节点进行处理，得到了一条优化的航迹。最后采用 K 航迹法进行航迹平滑处理，使得规划的航迹成为无人机的可飞航路。仿真结果表明，该算法能够在有效提高航迹产生速度的同时，可以得到近似最优的航迹。
2023-02-05 18:54:33
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