多点路径规划指标电力系统谱聚类 概述 该存储库包含博士学位论文[1]的随附MATLAB代码： Ilya Tyuryukanov，“交流输电网络控制的图形划分算法：发电机慢相干性，有意控制的孤岛效应和二次电压控制”，代尔夫特理工大学，博士学位论文，2020年。 该存储库组织为面向对象的MATLAB工具箱，其中MATLAB类将与不同主题或用例相关的方法组组合在一起。 @BaseIn - MatpowerIn的父类； 它包含一些基本领域，旨在针对超出MATPOWER数据的更广泛的用例。 @MatpowerIn-用于存储和处理MATPOWER中的数据的类。 @GraphUtils-静态类，结合了各种主要用于处理图形矩阵（例如，邻接矩阵或入射矩阵）的方法，也适用于以其他格式表示的图形。 @PFgraph-一个自定义的MATLAB类，用于表示电源系统图。 它的方法与@GraphUtils的方法部分相交，但是需要PFgraph对象作为输入。 @Utils-一个辅助静态MATLAB类，其中包含一些与主要主题没有直接关系的辅助方法。 @PST-静态MATLAB类，其中包含一些与生成器一致性相关的功能。

讲解linux系统的cpufreq机制，详述流行的能效管理的实现原理。

Robust Face Alignment Under Occlusion via Regional Predictive Power Estimation-附件资源

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英文关于gT-power的资料，密码是：simulation1D

汉宁窗傅里叶变换matlab代码 功率谱图 该存储库具有用于计算和可视化基于傅立叶和小波变换的功率谱图的MATLAB脚本。 基于FT的方法包括hann_spectrogram.m和mtp_spectrogram.m ，它们分别使用Hanning窗函数和采用锥形扁球体序列（DPSS）的多锥功率谱图来生成单锥度功率谱图。 cwt_spectrogram.m是基于WT的方法，默认情况下使用Morlet小波执行连续小波变换。 一旦使用这三种方法之一获得了频谱图，就可以使用normalize_spectrogram.m通过频率对其进行normalize_spectrogram.m 。 在demo.m中演示了信号预处理和功率谱图生成的示例，该文件必须与当前版本v1.2的用户自己的数据一起提供。 笔记 Python版本正在进行中，并将在以后进行更新。 如果您不熟悉信号处理并且代码对您来说不清楚，请告诉我。 如果您发现任何错误或希望我添加或删除的任何内容，我希望听到更多关于它们的信息。 可以到达我。 有用的网址 为了消除时频数据中的粉红色噪声，请参阅此。 有关多锥光谱图的教程以及该代码的另一个版本，请

主要用于drevo机械键盘的驱动，适用机型bladeMaster pro WIndows版本。

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低功耗验证是低功耗设计中最为关键的挑战，《低功耗验证方法学》帮助我们创建了一个可重复使用的低功耗设计的验证环境，极大地提升了业界专家们所积累的最优秀的实践经验。本书可以帮助我们找到低功耗设计中的隐患，并且在设计周期的早期就发现这些问题，而不必等到投片以后，因此大大节省了硅片掩膜的成本和工程调试的时间。

Samil Power逆变器工具 通过网络从Samil Power逆变器获取型号和状态数据。 如果您只需要上传PVOutput.org，也可以尝试使用。 支持的变频器系列 SolarRiver TL 太阳河TL-D SolarLake TL 逆变器需要配备网络连接并连接到同一网络，不支持串行端口。 如果您有SolarLake TL-PM系列逆变器，请检查此货叉！ -> 特征 查看逆变器数据 上载到PVOutput.org 发布到MQTT经纪人 以下功能尚未实现，但可以根据要求轻松实现： 根据IP或序列号过滤逆变器 支持多个PVOutput.org系统 安装 该脚本使用Python 3。 Ubuntu / Debian / Raspberry Pi $ sudo apt install python3-pip $ pip3 install --user samil 安装后