针对常见的锂电池容量检测方法存在测量精度低、限制条件多、灵活性差等问题,提出了一种基于内阻法的高精度锂电池容量检测方案。讨论了锂电池容量与内阻的关系,建立了锂电池荷电状态估算模型,并完成了系统的软硬件设计。该系统采用交流注入法在线检测电池的内阻,并根据内阻测量值分析计算电池容量。实验结果表明,该系统具有高精度、高可靠、灵活方便等优点。此外,系统还设计了温度、电压、电流等检测功能,实现电池参数的综合检测和分析。

单输入单输出（SiSO）系统是采用单根发射天线和单根接收天线（nT＝nR＝1）的通信系统，即为传统的单天线系统。对于一个给定的信道，发射端的输入信号功率为P，信噪比的大小为／，根据香农容量公式，该信道的归一化容量可表示为 　　对于传统的单天线系统，信道传输矩阵H仅有一个元素h11，H是一个复数，而不是一个向量。从公式可以看出，当信噪比比较高时，容量随着信噪比对数增长。在SNR较高的区域，SNR每增加3dB，可增加lb／s／Hz的信道容量。 　　实际的无线信道是时变的，要受到衰落的影响，如果用九表示在观察时刻单位功率的复高斯信道的幅度（H＝h），信道容量可表示为 　　由于受到衰落的

摘 要：在对不同有效域的算法进行总结和分析的基础上，提出了一种基于振幅值修改的wav音频隐写算法。算法将秘密音频通过随机数生成器置乱，通过比较原始音频每个采样点分组中振幅值之间的关系，结合待嵌入的秘密信息位进行嵌入修改，嵌入强度依据密钥进行调节。实验结果表明，该算法具有较大的嵌入容量，不可感知性良好，具有一定的抗隐写分析能力，并可实现盲提取。

毫米波大规模MIMO系统中NOMA的容量分析_matlab源码.zip

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随着风电、光伏渗透率逐渐增大，风电、光伏给电网运行带来了诸多挑战，其中调峰问题尤为突出。在能源互联网的推动下，利用储能系统缓解电网调峰压力正受到越来越多的关注。首先总结了适用于电网调峰的大容量储能技术的研究现状，随后以储能系统接入电网方式为切入点，分别对集中式与分布式接入方式的储能系统规划方法进行研究和归纳，然后评述了规划模型的求解算法。最后，探讨了未来待研究的关键科学问题。

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最经典的神经网络就是BP神经网络，对神经网络的训练至关重要，本文讨论如何合理选取样本集容量

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在此脚本中，我使用多通道充电配置文件实现了基于机器学习的锂离子电池容量估计。 本例中使用的数据集来自 NASA[1] 的“电池数据集”。 最近发表的论文[2]引用了基本的实现理论和方法，他们提出了基于机器学习和深度学习模型的多通道充电配置文件进行容量估计。 通过这个例子，我将捕捉论文中描述的每种方法。 [1] B. Saha 和 K. Goebel (2007)。 “电池数据集”，NASA Ames Prognostics Data Repository ( https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/#battery )，NASA Ames 研究中心，Moffett Field，认证机构[2] Choi、Yohwan 等。 “利用多通道充电配置文件的基于机器学习的锂离子电池容量估计。