图 8.11 添加对照曲线的数据点 删除：在对照曲线数据点列表中选择某个数据点或某些数据点，点 击“删除”按钮，删除选择的数据点。 另存：将设置的对照曲线数据保存到.CMP 文件中。点击该按钮将 显示“另存为”对话框。 加载：将保存过的 CMP 文件数据加载到对照曲线数据点列表中。 8.2.2.3 运行时修改实时曲线属性 实时曲线属性定义完成后，进入组态王运行系统，运行系统的实时曲线如图 8.12 所示。 北京亚控科技发展有限公司

皮尔逊三型曲线（Pearson Type III Distribution）是一种在水文学、统计学和其他领域广泛应用的概率分布模型。这种分布常用于描述极端值的分布，比如洪水频率分析、降雨量的极端事件等。在水文频率分析中，它可以帮助我们预测在特定概率下可能会发生的最大值，从而对水利工程的设计和管理提供依据。 MATLAB是一种强大的数值计算和可视化工具，它提供了丰富的函数库，可以方便地进行各种数学计算和数据处理。在MATLAB中实现皮尔逊三型曲线的编程，主要涉及以下几个步骤： 1. **参数估计**：皮尔逊三型曲线有三个参数，即形状参数κ（kappa），尺度参数θ（theta）和位置参数μ（mu）。通常，这些参数可以通过最大似然估计或最小二乘法等方法从观测数据中估计得到。 2. **函数定义**：建立皮尔逊三型分布的PDF（概率密度函数）和CDF（累积分布函数）的数学表达式。PDF描述了随机变量取某一值的概率密度，而CDF则给出了随机变量小于或等于某个值的概率。 PDF形式为：f(x; κ, θ, μ) = (κ/θ) * (1 + (x - μ)^2 / κ^2) ^ (-κ - 1) CDF形式为：F(x; κ, θ, μ) = 1 - [1 + (x - μ)^2 / κ^2] ^ (-κ) 3. **曲线拟合**：利用MATLAB的优化工具箱，如`fitdist`函数，将观测数据拟合到皮尔逊三型分布上，获取最佳参数估计。 4. **绘图与验证**：绘制皮尔逊三型曲线与数据的直方图对比，检查拟合效果。可以使用MATLAB的`histogram`和`plot`函数来完成。 5. **频率计算**：基于拟合的皮尔逊三型分布，计算特定年份出现的概率对应的流量值，这在水利工程设计中至关重要。 在提供的文件`c86d524c99544994a6d82c9a70d7dbfb`中，很可能包含了实现以上步骤的MATLAB源代码。通过阅读和理解代码，我们可以学习如何在实际项目中应用皮尔逊三型曲线进行水文频率分析。代码可能包括了数据导入、参数估计、分布函数的定义、拟合过程以及结果的可视化。具体实现细节，需要查看源代码才能得知。 在进行这样的编程实践时，还需要注意以下几点： - 数据预处理：确保输入数据的完整性和准确性。 - 错误处理：编程时要考虑到可能出现的异常情况，如数据不足、参数估计不准确等问题，并做好相应的错误处理。 - 优化和效率：对于大数据集，应考虑算法的运行效率，可能需要对计算过程进行优化。 皮尔逊三型曲线在MATLAB中的实现涉及到数据统计、概率分布理解和编程技巧等多个方面，是统计学和水文学交叉领域的典型应用。通过学习和掌握这一技术，可以增强我们处理复杂数据分析问题的能力。

3机9节点系统暂态稳定Matlab编程 simulink仿真 1.Matlab编程计算摇摆曲线，得到3机9节点系统中3台发电机的功角曲线以及转速曲线，通过分析各发电机之间的功角差和转速差来分析系统暂态稳定性。 2.基于Simulink平台，搭建3机9节点系统，通过时域仿真，得到三台机组的功角曲线和转速差曲线，以此判断系统的暂态稳定性。 注: 两种方法可以相互验证! 在电力系统分析与控制领域中，暂态稳定性的研究是确保电网在遭受大扰动后能够迅速恢复到稳定运行状态的重要课题。暂态稳定性涉及系统在遭受扰动后，如短路故障、发电机跳闸、负荷突变等事件发生时，各发电机组能否保持同步运行的关键特性。本研究聚焦于3机9节点系统，通过Matlab编程和Simulink仿真两种手段，对系统的暂态稳定性进行深入的分析与探讨。 利用Matlab编程计算摇摆曲线是分析暂态稳定性的重要方法之一。通过编程计算，可以得到每台发电机的功角曲线和转速曲线。功角是描述同步发电机转子相对于定子的角位移，它反映了发电机内部电磁功率与机械功率的平衡状态。而转速则直接关联到发电机组的机械运动状态。通过分析各发电机之间功角差和转速差的动态变化，可以对系统遭受扰动后的动态过程进行跟踪，并据此判断系统的暂态稳定性。 Simulink作为Matlab的一个附加产品，是一个用于多域仿真和基于模型的设计的图形化编程环境。在本研究中，基于Simulink平台搭建的3机9节点系统模型能够更加直观和动态地展示电网系统的运行状态。通过时域仿真，可以获得三台机组的功角曲线和转速差曲线，这些曲线形象地表达了系统动态过程和稳定性水平。 值得注意的是，Matlab编程和Simulink仿真两种方法可以相互验证，提供了更加可靠的结果。在实际操作中，研究人员可以通过两种不同的技术路线来确认分析结果的准确性，从而为电网运行维护和控制提供更为坚实的理论支持。 针对电力系统的暂态稳定性，各种技术文档和资料也提供了丰富的信息。例如，“机节点系统暂态稳定性分析及编程仿真.doc”可能包含了详细的理论分析和仿真实验结果，而“机节点系统暂态稳定编程仿真编程计.html”则可能是一个更偏向于网络发布格式的文档，便于在线阅读和分享。 此外，文档中所涉及的多个图像文件（如“2.jpg”和“1.jpg”）很可能是仿真过程中生成的图表或曲线图，用于直观展示分析结果和仿真数据。这些图像文件是理解系统动态行为和稳定性分析的关键辅助材料。 电力系统暂态稳定性的研究不仅关乎理论的发展，更与实际电力系统的运行紧密相关。在电网现代化、智能化的今天，暂态稳定性的分析与控制是保障电力系统安全、可靠、经济运行的关键技术之一。随着科技的快速发展，电力系统暂态稳定性分析在方法、工具以及理论研究上都取得了显著进步，对于电力工程师和研究人员来说，掌握先进的分析工具和方法具有重要的现实意义。 3机9节点系统的暂态稳定性分析，通过Matlab编程和Simulink仿真技术，不仅能够为电力系统的稳定运行提供技术支撑，也为电力系统的设计、规划和运行管理提供了重要的参考依据。通过对系统暂态过程的深入分析，可以有效地预防和解决电力系统中可能发生的不稳定问题，确保电网的安全性和可靠性。

地球化学中Gibbs曲线绘制.xlsGibbs曲线绘制_

NURBS曲线，全称为非均匀有理B样条曲线（Non-Uniform Rational B-Spline），是一种强大的数学工具，广泛应用于计算机图形学、CAD和工程设计等领域，能够精确表示复杂几何形状。MATLAB作为强大的数值计算与可视化工具，提供了创建和操作NURBS曲线的接口。在相关MATLAB程序代码中，有以下关键文件： nurbsfun.m：这是主函数，负责NURBS曲线的定义、参数化和绘制等操作。通过输入控制点、权重值和knot向量等参数，该函数可以生成并显示NURBS曲线。其中，控制点决定了曲线的基本形状，权重值影响曲线的平滑度，而knot向量则用于控制曲线的局部细节。 basisfunction.m：该文件用于计算NURBS基函数。NURBS曲线基于B样条基函数构建，这些基函数由knot向量确定，具有局部支持和线性组合的特性。此函数会根据输入的knot向量和索引，计算特定位置的B样条基函数值。 nurbs_example.m：这是一个示例文件，展示如何使用nurbsfun.m函数。它通常包含创建NURBS曲线的具体步骤，例如设置控制点数组、权重向量和knot向量，然后调用nurbsfun函数进行绘制。该文件对于初学者理解NURBS曲线的构造和使用非常有帮助。 license.txt：这是一个标准的许可文件，包含代码的授权信息和使用条款，确保用户对代码的合法使用。 NURBS曲线的核心概念包括： 控制点（Control Points）：控制点决定了曲线的形状，曲线会尝试“靠近”这些点。 权重值（Weights）：每个控制点都有一个权重值，权重越大，对应的控制点对曲线的影响越显著。 knot向量（Knot Vector）：用于定义B样条基函数的分布，影响曲线的局部性质。例如，重复的knot值会导致基函数的重复，从而产生曲线的尖角或平滑转折。 B样条基函数（B-S

基于参振质量法的Abaqus曲线轨道有砟道床轮轨耦合谐响应分析：五参数法研究,abaqus曲线轨道有砟道床参振质量法，轮轨耦合，谐响应，五参数法 ,核心关键词：Abaqus; 曲线轨道; 有砟道床; 参振质量法; 轮轨耦合; 谐响应; 五参数法;,Abaqus有砟道床振动分析：参振质量法与轮轨耦合谐响应五参数法 Abaqus是一种广泛应用于工程领域的有限元分析软件，特别擅长处理复杂的非线性问题。在铁路工程中，Abaqus可以模拟列车在曲线轨道上的运动，分析轨道结构在列车动态作用下的振动响应。有砟道床是铁路轨道的一个重要组成部分，由碎石和道碴组成，其特性对于列车运行的平稳性和安全性有着重要影响。 参振质量法是一种理论分析方法，它将复杂的轨道结构简化为有限的自由度系统，以研究结构的动力特性。当应用到曲线轨道和有砟道床上时，参振质量法可以用来分析道床在轮轨耦合作用下的振动行为，以及这些振动如何影响轨道的稳定性和使用寿命。 轮轨耦合是指列车轮对与轨道之间相互作用的过程，这种耦合作用在曲线轨道上尤为显著，因为曲线轨道的几何特性和离心力的作用会使轮轨接触关系更为复杂。轮轨耦合分析对于预测和防止轨道不均匀磨损、轨道变形等问题至关重要。 谐响应分析是一种线性动力学分析，用于计算结构在随时间周期性变化的荷载作用下的稳定响应。在有砟道床的分析中，谐响应可以用来评估轨道在周期性列车荷载作用下的振动特性。 五参数法是铁路曲线轨道振动分析中的一种方法，它将轨道视为具有五个自由度的系统，通过考虑轨道的刚度、质量、阻尼等参数，分析其振动特性。在本文的研究中，五参数法与参振质量法、轮轨耦合、谐响应分析相结合，形成了一个综合性的分析框架，用以深入研究曲线轨道有砟道床的动态响应。 本文的研究重点在于利用Abaqus软件，结合参振质量法、轮轨耦合、谐响应分析和五参数法，对曲线轨道上的有砟道床进行动态特性分析。这种分析对于优化轨道设计，提高列车运行的舒适性和安全性具有重要意义。

**贝塞尔曲线程序MFC详解** 在计算机图形学中，贝塞尔曲线是一种极其重要的数学工具，广泛应用于2D和3D图形设计、动画制作、游戏开发以及CAD软件中。MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套C++库，用于简化Windows应用程序的开发。本篇文章将深入探讨如何在MFC环境中实现贝塞尔曲线的程序。 理解贝塞尔曲线的基本概念至关重要。贝塞尔曲线是由一系列控制点定义的参数曲线，通过线性插值和权重分配来确定曲线形状。最简单的是二阶贝塞尔曲线，由两个端点和一个控制点决定；随着控制点数量增加，可以创建更高阶的贝塞尔曲线，如三阶、四阶等，它们具有更复杂的形状控制能力。 在MFC中实现贝塞尔曲线，我们需要使用GDI+（Graphics Device Interface Plus）图形库，它提供了绘制曲线的接口。需要包含必要的头文件，如``、``和``，并确保链接了GDI+库。接着，我们需要创建一个`CGdiPlusDraw`类，用于封装GDI+的绘图操作。 在`CGdiPlusDraw`类中，可以定义一个绘制贝塞尔曲线的方法，如`DrawBezier`。这个方法接受四个点作为参数，分别是起始点、两个控制点和结束点，然后调用GDI+的`Graphics::DrawBezier`函数来绘制曲线。例如： ```cpp void CGdiPlusDraw::DrawBezier(CDC* pDC, Point ptStart, Point ptCtrl1, Point ptCtrl2, Point ptEnd) { Gdiplus::Graphics graphics(pDC->GetHDC()); Gdiplus::Pen pen(Gdiplus::Color(255, 0, 0, 0), 2); // 创建黑色线条，宽度为2 graphics.DrawBezier(&pen, Gdiplus::Point(ptStart.x, ptStart.y), Gdiplus::Point(ptCtrl1.x, ptCtrl1.y), Gdiplus::Point(ptCtrl2.x, ptCtrl2.y), Gdiplus::Point(ptEnd.x, ptEnd.y)); } ``` 在MFC的视图类中，我们可以重写`OnDraw`方法，利用`CGdiPlusDraw`类绘制贝塞尔曲线。用户可以通过鼠标或键盘输入控制点，动态改变曲线形状。例如，当鼠标点击时，记录点击位置作为新的控制点，然后调用`CGdiPlusDraw::DrawBezier`重新绘制曲线。 为了提供交互性，还可以添加鼠标事件处理函数，如`OnLButtonDown`，检测鼠标左键点击，获取点击位置并更新控制点。同时，需要在`OnMouseMove`事件中检查鼠标是否按下，如果是，则更新当前的控制点。 在实际应用中，可能需要支持多条贝塞尔曲线，这可以通过维护一个贝塞尔曲线列表，并在`OnDraw`中遍历列表绘制所有曲线。同时，考虑添加撤销/重做功能，每次添加或修改控制点时保存状态，以便在需要时恢复。 总结，实现MFC的贝塞尔曲线程序需要对贝塞尔曲线的数学原理有一定了解，同时掌握MFC的窗口消息机制和GDI+的绘图接口。通过创建自定义的绘图类和处理窗口事件，可以构建出一款能够动态编辑和展示贝塞尔曲线的可视化工具。在Visual C++平台上，这样的程序可以帮助开发者直观地理解和调整贝塞尔曲线，对于图形设计和编程实践都具有很高的价值。

贝塞尔曲线（Bézier curve）是计算机图形学中一种重要的数学工具，广泛应用于2D和3D图形设计、游戏开发、CAD系统以及各种可视化应用中。MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一个C++类库，用于构建Windows应用程序。在MFC中实现贝塞尔曲线，可以帮助开发者创建交互式的图形界面，实现动态的图形绘制。 贝塞尔曲线的基本概念始于1962年由法国工程师皮埃尔·贝塞尔提出。这种曲线通过控制点来定义，可以轻松地调整形状和路径。最常见的贝塞尔曲线是二维的三次贝塞尔曲线，由四个点组成：起始点P0、两个控制点P1和P2，以及结束点P3。贝塞尔曲线的公式可以表示为： B(t) = (1 - t)^3 * P0 + 3 * (1 - t)^2 * t * P1 + 3 * (1 - t) * t^2 * P2 + t^3 * P3 其中，t是参数，取值范围在0到1之间。通过改变t的值，可以得到从P0到P3之间的连续曲线。 在MFC中实现贝塞尔曲线，首先需要理解MFC的图形设备接口（GDI）或GDI+，它们提供了基本的绘图函数，如MoveToEx、LineTo、PolyBezier等。你可以使用PolyBezier函数来绘制贝塞尔曲线，它接受一系列点作为输入，并自动计算出曲线路径。为了实现交互式地修改曲线，你需要处理鼠标事件，如WM_LBUTTONDOWN、WM_LBUTTONUP和WM_MOUSEMOVE，以便在用户点击或拖动控制点时更新曲线。 以下是一段简化的MFC代码示例，展示了如何使用CView类来绘制贝塞尔曲线： ```cpp class CBezierView : public CView { protected: //... void OnDraw(CDC* pDC) { CPen pen(PS_SOLID, 1, RGB(0, 0, 0)); pDC->SelectObject(&pen); CPoint points[4] = {...}; // 初始化控制点 pDC->PolyBezier(points, 4); // 绘制贝塞尔曲线 } afx_msg void OnLButtonDown(UINT nFlags, CPoint point) { // 处理鼠标点击，更新控制点并重绘 UpdateData(TRUE); Invalidate(); } }; ``` 在实际应用中，你可能还需要考虑其他因素，如平滑曲线的分段、曲线的剪裁、动画效果等。通过MFC和贝塞尔曲线的结合，开发者可以创建出丰富的图形界面，提供用户友好的交互体验。同时，理解贝塞尔曲线的数学原理有助于优化图形性能，例如通过预计算来减少实时计算的负担。 贝塞尔曲线MFC的实现涉及到计算机图形学、MFC类库的使用、事件处理以及GDI/GDI+的绘图操作。掌握这些技能将使你在Windows应用开发中游刃有余，能够创造出富有视觉吸引力的界面。

QT Qchart库是Qt框架中用于创建复杂图表的模块，特别适合用于绘制各种统计和工程图形，如折线图、柱状图、饼图等。在"QT-Qchart绘制实时动态曲线"的主题下，我们将深入探讨如何利用QChart库来实现时间轴为基础的动态曲线绘制，这对于实时数据可视化和监控系统尤其重要。 我们需要了解QChart的基本结构。QChart对象是图表的核心，它包含了多个QSeries对象，每个QSeries代表了图表上的一条独立数据序列。在动态曲线的场景中，我们通常使用QLineSeries来表示随着时间变化的数据点。 要创建一个实时动态曲线，我们首先需要初始化QChart和QLineSeries实例。然后，我们可以设置QChart的视图（QChartView）以便显示图表，并调整其属性如背景色、网格线等。以下是一段基本代码示例： ```cpp QChart *chart = new QChart(); QLineSeries *series = new QLineSeries(); chart->addSeries(series); chart->setTitle("实时动态曲线"); chart->setAxisX(new QValueAxis()); // 创建X轴，通常为时间轴 chart->setAxisY(new QValueAxis()); // 创建Y轴，表示数值 ``` 对于时间轴，我们需要使用QDateTimeAxis替代默认的QValueAxis。QDateTimeAxis可以处理日期和时间，这样我们就能将时间戳映射到X轴上。同时，我们需要定时更新数据点，以展示动态变化： ```cpp QDateTimeAxis *axisX = new QDateTimeAxis(); axisX->setTitleText("时间"); chart->setAxisX(axisX, series); // 设置X轴为时间轴 // 模拟动态数据更新 QTimer *timer = new QTimer(this); connect(timer, &QTimer::timeout, this, [=]{ QDateTime currentTime = QDateTime::currentDateTime(); // 获取当前时间 qreal currentValue = generateSampleData(); // 生成模拟数据 series->append(currentTime, currentValue); // 添加新的数据点 }); timer->start(1000); // 每秒更新一次 ``` 在上面的代码中，`generateSampleData()`是一个虚构函数，用于模拟实时数据。实际应用中，这可能来自于传感器读数、网络数据流或其他数据源。 为了让曲线平滑，我们可以使用QChart的动画功能。QChart支持平滑过渡，使得数据点的增加看起来更加流畅。此外，为了优化性能，可以开启QLineSeries的`enable AntiAliasing`属性，以提高曲线的视觉效果。 ```cpp series->setUseOpenGL(true); // 使用OpenGL加速渲染 series->setSmooth(true); // 开启平滑 chart->setRenderHint(QPainter::Antialiasing); // 开启抗锯齿 ``` 将QChart添加到QChartView并显示在界面上： ```cpp QChartView *chartView = new QChartView(chart, this); chartView->setRenderHint(QPainter::Antialiasing); setCentralWidget(chartView); ``` 以上就是使用QT Qchart绘制实时动态曲线的基本步骤。通过不断更新QLineSeries的数据点，我们能实现一个实时展示时间序列数据的动态曲线。在实际项目中，你可能还需要考虑其他细节，比如数据缓存、数据溢出处理、用户交互功能等，以适应具体的应用场景。

利用CST软件进行表面等离激元(SPP)色散曲线仿真的方法和技术要点。首先解释了色散曲线的基本概念及其重要性，接着逐步指导如何设置CST Microwave Studio环境，包括选择合适的材料模型、设定边界条件以及执行参数扫描。文中还提供了具体的代码片段用于自动化操作，并强调了后处理步骤如数据拟合和平滑处理的关键细节。针对可能出现的问题，如数据跳跃和边界条件选择不当导致的异常结果，给出了相应的解决方案。此外，分享了一些提高效率的小窍门，比如使用VBA脚本批量导出数据和启用自适应网格划分。 适合人群：从事电磁仿真研究的专业人士，特别是对超材料和表面等离激元感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：帮助用户掌握CST软件中关于SPP色散曲线仿真的完整流程，从建模到最终数据分析，确保获得高质量的研究成果。 其他说明：随着CST新版本更新带来的性能提升，文中提及的一些传统做法可以被新的特性所替代，但基本原理保持不变。