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基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

三相桥式全控整流及其有源逆变与Simulink仿真探究：触发角与负载变化下的波形图分析,三相桥式全控整流及其有源逆变和三相桥式全控整流simulink仿真，还有相应的说明图（触发角不同时和负载不同时的波形图）。 买的话直接说想要哪个仿真和是否要说明图。 ,核心关键词：三相桥式全控整流；有源逆变；Simulink仿真；触发角；负载；波形图。,三相桥式全控整流与有源逆变仿真及负载与触发角影响波形分析 三相桥式全控整流技术是电力电子领域中的关键技术之一，广泛应用于工业中将交流电转换为直流电，尤其是在需要高电压和大电流的应用场合。全控整流桥由六个可关断的半导体开关（通常是晶闸管或者IGBT）组成，通过精确控制这些开关的导通和关断时间，可以实现对直流输出电压的精细调节。 有源逆变技术则是整流的逆过程，其核心目的是将直流电能逆变为交流电能，并通过控制逆变器的开关器件实现对交流电压波形和频率的控制，从而满足特定的负载要求。有源逆变不仅要求逆变器具有高度的灵活性和可调节性，还必须保证逆变过程的稳定性和安全性。 Simulink仿真软件是MathWorks公司推出的基于MATLAB的多域仿真和基于模型的设计工具，它提供了一个可视化的环境，可以用来模拟包括三相桥式全控整流和有源逆变在内的多种电力电子系统。在Simulink中，工程师可以搭建电路模型，并通过设置参数来模拟不同的触发角和负载条件下的波形变化，从而分析系统性能。 触发角是指在三相桥式全控整流电路中，晶闸管从正向阻断状态转为导通状态的时刻，这个角度通常以电网电压的相位为参考。触发角的大小直接影响到输出直流电压的平均值，较小的触发角将导致较大的直流输出电压，反之亦然。因此，触发角的控制是三相桥式全控整流系统中实现电压调节的重要手段。 负载变化也会对三相桥式全控整流电路的输出波形产生影响。负载的种类、大小和变化特性都会影响到整流电路的工作状态，例如，负载的突变可能会引起输出电流和电压的波动。因此，研究负载变化下的波形图对于确保电路稳定运行和优化系统性能至关重要。 通过对三相桥式全控整流及其有源逆变技术的深入分析，可以更好地理解其在电力系统中的应用。本文档集还包含了技术解析、应用分析和仿真研究等方面的内容，帮助读者全面掌握三相桥式全控整流技术的理论知识及其在实际中的应用，从而为相关技术的开发和优化提供了理论指导和实践参考。 三相桥式全控整流及其有源逆变技术的Simulink仿真探究涉及到电力电子技术、控制理论和计算机仿真等多个领域，是现代电力电子技术研究中的一个重要课题。

RustLogger 简单的记录器，可将文本写入控制台，文件或两者。 概念：RustLogger是一种用于将带有时间日期标记的字符串消息同时插入到控制台和/或文本文件中的工具。 设计：此设计中有一个结构Logger，其中包含方法和几个函数：方法：1. new（）-> Self创建没有附加文件并写入控制台的新Logger。 2. init（f：File，con：bool）->自我创建附加到f的新Logger并仅在con为true时写入控制台。 3. console（＆mut self，con：bool）将控制台写入设置为true或false。 file（＆mut self，f：File）设置或重置日志文件f。 opt（＆mut self，f：Option将Logger :: fl设置或重置为提供的选项。open（＆mut self，s：＆str）-> bool打开记录器，并截断日志文件（

标题《无线同时同频全双工中射频信道隔离的影响分析》所涉及的知识点主要集中在无线通信技术中的一种高级模式——同时同频全双工（Co-time Co-frequency Full Duplex，CCFD）技术。该技术允许无线终端在同一频率上同时进行发送和接收操作，大幅度提升了频谱效率，这是当前无线通信系统研究中的一个热门话题。 对全双工技术的理解至关重要。全双工（Full Duplex）指的是数据在两个方向上同时进行传输的能力。在传统的无线通信系统中，为了避免发送和接收信号之间的干扰，通常采用半双工（发送和接收分开进行）或者频分双工（FDD，使用不同的频率进行发送和接收）等方式。而CCFD技术则允许在同一频率上同时进行发送和接收，这样可以节省宝贵的频谱资源，并且理论上能够翻倍通信容量。 然而，CCFD操作的主要实际障碍之一是存在自干扰（Self-Interference），即发射机对自身的接收机造成的干扰。自干扰的存在会严重干扰通信质量。因此，为了更好地抑制自干扰，通常会利用射频（Radio Frequency，RF）反馈链路来提供一个参考的自干扰信号。自干扰消除（Self-Interference Cancellation，SIC）技术成为CCFD技术能否成功应用的关键。 在分析中提到，理想的SIC性能是建立在完美的射频链路隔离上的，但在实际的工程项目中很难实现。射频链路不完美隔离导致的射频信号泄露会对SIC性能造成影响。因此，该论文的重点分析了射频链路隔离对SIC性能的影响，并从数学角度进行了推导和验证。 具体而言，研究首先给出了系统模型的简要描述，然后描述了射频泄露信号，接着利用射频泄露信号估计了自干扰信号。由于射频链路隔离的问题，估计的自干扰信号并不准确，因此文章分析了射频链路隔离对于SIC性能的影响。 在技术层面，文中涉及的关键技术点和概念包括： 1. 同时同频全双工（CCFD）技术：探讨了该技术的工作原理及其在提升频谱效率方面的潜力。 2. 自干扰（Self-Interference）问题：研究了自干扰的成因及其对通信系统性能的影响。 3. 自干扰消除（Self-Interference Cancellation，SIC）：讨论了在实际中有效消除自干扰的方法和技术。 4. 射频链路隔离：分析了射频链路隔离不完美时对自干扰消除性能的具体影响。 5. 射频泄露信号：描述了射频泄露的机理及其对系统性能的影响。 6. 数学建模：提出了数学模型来分析和估计自干扰信号，以及射频链路隔离对SIC性能的影响。 论文的作者们来自于不同的研究机构和大学，如成都信息工程大学通信工程学院、电子科技大学国家电子科技重点实验室、中国石化集团公司地球物理重点实验室等，体现了该论文研究的跨学科和国际协作的特点。 这篇论文的发布平台是“国际感知与成像会议”的会议论文集，体现了其在无线通信技术领域的学术价值和应用前景。通过深入分析射频信道隔离对自干扰消除性能的影响，该研究为无线通信领域的工程师和研究者提供了宝贵的数据和理论支持，有助于在实际项目中更有效地实现CCFD技术。 该研究论文不仅对无线通信领域的基础理论有所贡献，更为未来通信设备的设计和优化指明了方向，尤其是在提高频谱使用效率和降低自干扰方面具有重大意义。

同频同时全双工是第五代移动通信（5G）提出的核心概念之一，其关键技术为自干扰抵消。其中数字抵消具备灵活高效的优势，进一步提高其性能是降低全双工节点的成本、功耗和复杂度的重要途径。首先介绍了基本数字抵消算法——信道估计重构法的原理；然后从提高自适应性、提高自干扰信号还原准确性以及实现简化三个角度介绍了改进算法；最后，展望了全双工数字自干扰抵消算法未来的研究方向，为全双工架构和算法设计提供参考。

针对同时同频全双工场景中，宽带射频自干扰抵消方案缺乏性能分析这一问题，以多抽头射频域自干扰抵消结构为基础，以最小化剩余自干扰信号功率为准则，讨论了该结构中各抽头参数的最优解，进而分析了可实现的最佳自干扰抑制效果。数值与仿真结果表明，多抽头射频域自干扰抵消结构最佳的自干扰抑制性能与自干扰信号带宽、载波频率以及抽头时延与自干扰信道多径时延之差有关。信号带宽越大，或抽头时延与自干扰信道多径时延之差越大，干扰抑制性能越差；干扰抑制效果随载波频率的增加近似呈周期性振荡。

主要将AzureKinect相机的python-SDK进行了重写，添加了一个capture类，使得其调用后能够提取两台相机的视频流，根据此原理，只要主机算力足够，理论上可以实现三相机、四相机的图像采集

逆合成孔径雷达相位补偿技术：NMEA、FPMEA与SUMEA算法解析,逆合成孔径雷达相位补偿，牛顿法最小熵相位补偿（NMEA）、固定点最小熵相位补偿(FPMEA)、同时更新相位补偿(SUMEA) ,逆合成孔径雷达相位补偿; 牛顿法最小熵相位补偿(NMEA); 固定点最小熵相位补偿(FPMEA); 同时更新相位补偿(SUMEA),逆合成雷达相位补偿技术：NMEA、FPMEA与SUMEA比较研究 逆合成孔径雷达（ISAR）是一种高分辨率雷达，广泛应用于目标检测和跟踪。逆合成孔径雷达的相位补偿技术是实现高分辨率成像的关键。该技术能够校正雷达回波信号中由于平台运动或环境变化等因素导致的相位误差，从而提高雷达图像质量。 逆合成孔径雷达相位补偿技术包括多种算法，其中牛顿法最小熵相位补偿（NMEA）、固定点最小熵相位补偿(FPMEA)和同时更新相位补偿(SUMEA)是最为重要的三种算法。这些算法在处理ISAR信号时各有优势，适用的场景也有所不同。 牛顿法最小熵相位补偿（NMEA）算法基于牛顿迭代法，通过迭代过程快速接近最优解。该算法的优点在于收敛速度快，尤其适合于处理那些相位误差较大的情况。NMEA算法的核心在于如何构建和迭代最小化熵的目标函数，这使得它在处理非线性问题时表现出色。 固定点最小熵相位补偿（FPMEA）算法则是以预先设定的固定点作为参考，通过最小化熵函数来获得最优的相位补偿量。FPMEA在算法实现上更为简洁，易于理解和编程。该算法适用于那些相位误差相对稳定，不需要频繁调整固定点的情况。 同时更新相位补偿（SUMEA）算法顾名思义，能够同时对相位误差进行更新补偿。SUMEA算法在每次迭代过程中会同时考虑所有已知的相位误差，因此在多个误差源并存时表现尤为突出。该算法的效率与误差更新的策略密切相关，需要仔细设计迭代过程以避免收敛速度过慢的问题。 逆合成孔径雷达相位补偿技术的研究对于雷达技术领域具有重要意义。随着雷达技术的不断发展，ISAR成像技术在军事和民用领域都有着广泛的应用前景。通过不断优化相位补偿技术，可以有效提高ISAR系统的成像性能，满足日益增长的精确度要求。 逆合成孔径雷达相位补偿技术及其优化的研究文献和资料，涵盖了从基础理论到实际应用的多个层面。这些研究有助于工程师和科研人员深入理解ISAR系统的工作原理，推动了相关技术的进步。例如，文献《逆合成孔径雷达相位补偿技术及其优化》和《关于逆合成孔径雷达相位补偿算法的研究》就提供了深入的技术分析和算法实现细节。 逆合成孔径雷达相位补偿技术的不断改进和优化，对于提高雷达系统的性能具有极其重要的意义。通过应用NMEA、FPMEA和SUMEA等算法，可以显著提升雷达图像的分辨率和准确性，进一步拓展逆合成孔径雷达的应用范围。

文件内容涉及Multisim与Basys3的工程项目开发，适合初学者学习与使用Multisim与Basys3，阅读所需的知识储备包含组合逻辑电路、Multisim软件应用和Basys3的使用，其中包含一个“四个数码管同时独立显示”的小实验，文件包含Multisim仿真工程文件、Basys3仿真文件和实验报告，希望给大家提供参考。