有源功率因数校正可减少用电设备对电网的谐波污染，提高电器设备输入端的功率因数。详细分析了有源功率因数校正APFC（active power factor corrector）原理，采用平均电流控制模式控制原理，设计了基于UC3854BN芯片的一种有源功率因数校正电路方案，着重分析了电路主要参数的选择和设计。实践证明，采用APFC后，大大减小了输入电流的谐波分量，实现了功率因数校正。

这是一个完整的程序，在完成vB的相关设置后，可以直接运行。包括了图像的二值化、图形分块和提取、检测条码方向、图像的校正。

电流-压力传感器（通常也叫做I P）常常用在利用电信号来控制气动阀 的情况下。能够将标准电信号变为压强 的这些传感器在造纸、化工、提炼、食 品加工等工厂中，得到广泛的应用。

matlab求导代码时间导数分布修复（TDDR） 关于 该存储库中的代码是TDDR算法的参考实现，如下所述： Fishburn FA，Ludlum RS，Vaidya CJ和Medvedev AV（2019）。 时间导数分布修复（TDDR）：一种用于fNIRS的运动校正方法。 神经成像，184，171-179。 土井： 用法 Matlab： signals_corrected = TDDR(signals, sample_rate); Python： from TDDR import TDDR signals_corrected = TDDR ( signals , sample_rate ); 输入项 信号：未校正的光密度数据的[sample x channel]矩阵 sample_rate ：一个标量，反映以Hz为单位的采集速率 产出 signal_corrected ：校正后的光密度数据的[sample x channel]矩阵 工具箱 NIRS脑部分析 TDDR算法在nirs.modules.TDDR模块中实现。 典型用法如下： % Construct preprocessin

基于成像模型的C臂图像校正方法，张军，孟偲，C臂图像校正是基于C臂手术导航系统的一个关键问题。本文在分析了传统C臂的成像机制，提出了一种基于成像模型标定的C臂图像校正方�

matlab噪声点的判断代码自动校正眼动数据垂直漂移的算法 该存储库包含在Behavior Research Methods 上发表的关于垂直漂移校正算法的论文的代码和数据。 您可以下载开放获取论文，也可以观看我们的 15 分钟心理经济学演讲。 如果您只是想更正一些眼动数据，您可能首先需要查看 Python 包或 R 包。 这些软件包提供了更通用、更高级的工具，用于管理、清理和分析眼动追踪数据，特别强调阅读行为。 这包括使用论文中报告的许多算法来纠正垂直漂移问题的能力。 或者，如果您想做一些更复杂的事情（例如，您想将一个或多个算法集成到您自己的分析代码中），那么请查看algorithms/目录。 在那里，您将找到可用作起点的 Matlab、Python 和 R 函数。 您可能需要做一些工作来将这些功能重组为对您的特定项目有意义的内容。 如果您想复制论文中报告的分析或以我们的工作为基础，请继续阅读... 此存储库的结构 algorithms/ ：漂移校正算法的 Matlab/Octave、Python 和 R 实现。 code/ ：用于分析算法的 Python 代码（使用模拟和自然数据集

Bonferroni-Holm (1979) 多重比较校正。 这是用于多重比较的简单 Bonferroni 校正的顺序拒绝版本，并强烈控制 alpha 水平的家庭错误率。 它的工作原理如下： 1) 所有 p 值按从小到大的顺序排序。 m 是 p 值的数量。 2) 如果第一个 p 值大于或等于 alpha/m，则停止该过程并且没有显着 p 值。 否则，继续。 3) 第一个 p 值被声明为显着的，现在将第二个 p 值与 alpha/(m-1) 进行比较。 如果第二个 p 值大于或等于 alpha/(m-1)，则停止该过程，并且没有其他 p 值显着。 否则，继续。 4) 等等。 正如 Holm (1979) 所说，“除了在琐碎的无趣的情况下，顺序拒绝 Bonferroni 检验拒绝错误假设的可能性更大，因此它应该在通常应用后者的所有时刻取代经典的 Bonferroni 检验。” 参考： Ho

真正的MATLAB代码-dynamic_spatial_panel MATLAB 代码 动态空间面板数据模型代码 以下代码改编自 Paul Ehhorst 的动态空间面板数据代码，具有两个附加功能。 首先，计算稳定性条件及其相关的 95% 置信区间。 其次，效果估计以易于阅读的格式打印出来，适合剪切和粘贴到论文、演示文稿等中。 文件“handbook82_Lacombe_original.m”与原始 Elhorst 代码中的文件相同，但添加了上述两个内容。 具有改进功能的动态空间面板数据代码：在此处下载 KNN 权重矩阵代码 以下代码使用大圆公式生成 ak 个最近邻空间权重矩阵。 该例程使用用户提供的坐标生成稀疏空间权重矩阵。 结果可能比使用欧几里德距离公式更准确。 如果数据集很大，该例程可能比其他例程慢。 zip 存档中包含一个演示文件。 KNN 权重矩阵代码大圆距离：在此处下载 拉格朗日乘数测试套件拉格朗日乘数测试套件包含以下空间相关性测试： LM 滞后检验 LM 误差检验 LM 滞后稳健检验 LM 误差稳健检验 LM 组合滞后/误差检验 LM 空间误差分量检验 LeSage 和

圆环标识在目标识别及定位中应用广泛，其定位精度很大程度上决定了三维测量系统的精度。为了消除由透视投影变换产生的离心偏差，提高圆环标识的定位精度，对圆环的离心偏差校正展开研究，根据已有的空间投影推导给出校正方法。首先同心圆环经过透视投影变换，得到中心分离的双椭圆，由双椭圆的中心和同心圆环半径信息，得到圆心的实际位置。然后进行同心圆环投影仿真实验，根据圆心定位结果分析偏心误差与圆环半径以及旋转角度的关系。最后利用显示器作为物平面显示不同参数的同心圆环，与相机构成实验系统对圆心测量精度进行评价。结果表明：此方法可以准确地获取圆环标识的真实投影点，且校正后，经标定的相机平均反投影误差减小为原来的50%。利用显示器验证圆环定位精度，与以前的标定板验证方法相比，圆环标定在操作上具有更好的灵活性与实用性。

matlab霍夫变换函数代码地平线稳定 这是提交给Matlab文件交换的代码的副本： 该工具箱随附以下文章：Schwendeman，M.和J. Thomson（2015）。 舰载视频稳定和矫正的地平线跟踪方法。 大气海洋技术; 32（1）：164-176。 DOI：10.1175 / JTECH-D-14-00047.1 它包含以下功能： 使用霍夫变换（需要图像处理或计算机视觉工具箱）检测地平线。 计算精确的摄像机俯仰和从水平方向滚动。 稳定从不同角度拍摄的多张图像。 使用已知的相机高度将图像校正到平坦的海面。 如果已知相机方向的不确定性，则估计稳定或校正中的误差。 其中包括两个脚本和一组示例图像，旨在指导用户使用这些功能。 它是使用Matlab版本2014a编写的，并且需要计算机视觉系统工具箱或图像处理工具箱。 它受BSD许可证的保护。