内容概要:本文介绍了基于Matlab的光储充交直流三相并网与离网系统的集成与仿真。系统由600kW光伏系统、双向DCDC储能系统、PQ控制并网逆变器以及三组全桥LLC结构充电桩组成。光伏系统采用电导增量法进行最大功率点跟踪,储能系统通过电压外环和电流内环控制维持母线电压稳定,逆变器采用SPWM调制实现恒压/恒流充电,充电桩支持多种工况运行并具备恒流切恒压功能。文中提供了两个仿真实验用于效果对比,展示了系统的性能特点和技术细节。 适用人群:从事电力电子、新能源发电、智能电网等领域研究的技术人员和科研工作者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解光储充交直流三相并网与离网系统的设计原理、仿真方法及其实际应用效果的研究人员。目标是帮助读者掌握该系统的架构设计、关键技术和优化策略。 其他说明:由于仿真运行时间较长,建议读者耐心等待仿真完成以获得最佳效果。此外,文中提供的仿真模型和资料有助于进一步深入研究和实验验证。
2025-06-11 16:54:00 1.25MB
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三相光储交直流系统中的高效能充放电技术与并网控制,光储充交直流三相并网离网系统:基于Matlab仿真平台的光伏大功率储能充电桩一体化设计与控制策略研究,光储充交直流三相并网 离网系统 基于Matlab三相光伏储能充电桩(光储充一体化) 关键词:光伏大功率 储能 充电桩 LLC 电池 并网PQ控制 SPWM 恒压 恒流充电 提供两个仿真可对比看效果,如图一,二。 点击“加好友”可先看波形效果细节 1、光伏,功率600kW,采用电导增量法 2、储能系统 采用双向DCDC,buck-boost变器,采用电压外环,电流内环,稳定母线电压800V。 3、并网逆变器采用PQ控制,交流系统 含220V大电网,LC滤波器,采用SPWM调制 4、三组充电桩采用全桥LLC结构,输入800V左右,恒压输出350~480V,恒流输出100A~300A效果好(恒流设置越小达到稳定的时间越长,理论可以设0A空载运行),额定功率120kW,开关频率60k。 充电桩可设置不同工况运行。 具备恒流切恒压功能。 注:仿真运行时间很长,超过半小时,这是为了能满足LLC离散运行要求,把powergui设置的很小,导致运
2025-06-11 16:47:29 868KB
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在MATLAB开发中,"F107日光浴"项目涉及到的是地球大气科学与空间天气学中的一个重要概念——F10.7厘米波太阳辐射强度指数。这个指数是用来衡量太阳活动水平的一个关键参数,对地磁环境和电离层状态有显著影响。在描述中提到的"atmosnrlmsie00"是一个MATLAB内置函数,用于模拟地球大气的光学特性,包括太阳辐射在大气中的传播和散射。在这里,我们主要探讨如何利用MATLAB来计算F10.7指数和相关的ap磁指数。 1. **F10.7指数**:F10.7指数是太阳射电观测中一个常用的参数,它反映了太阳在10.7厘米波段的连续辐射强度。这个指数通常被用来预测太阳活动对地球电离层的影响,因为太阳辐射的增强会改变电离层的电子密度,进而影响无线电通信。在MATLAB中,我们可能需要从外部数据源获取F10.7值,例如"F107.txt"文件,然后通过编写如"read_solarflux.m"这样的脚本来读取并处理这些数据。 2. **ap磁指数**:ap指数是另一种度量地磁活动的指标,它反映了地球磁场的瞬时变化。ap指数通常与太阳风和地磁扰动有关,可以提供关于太阳活动对地球影响的信息。在MATLAB项目中,"read_magnetic.m"可能负责读取ap指数的时间序列数据,并进行必要的处理。 3. **atmosnrlmsie00函数**:这个MATLAB内置函数用于模拟地球大气的NRLMSISE-00模型,该模型是一个全球适用的大气模型,能够计算不同高度上的温度、压力、密度等参数。在这个项目中,我们可能需要利用F10.7指数和ap磁指数作为输入,来更准确地模拟因太阳活动变化导致的大气条件。 4. **代码实现**:"f107_aph.m"可能是项目的核心代码,它整合了从"F107.txt"和ap数据中提取的信息,并调用"atmosnrlmsie00"函数进行计算。这部分代码可能涉及数据预处理、函数调用、结果分析和可视化等步骤。 5. **license.txt**:这个文件通常包含软件或代码的许可协议信息,确保用户正确合法地使用项目资源。 "matlab开发-F107日光浴"项目是一个结合了太阳物理、地球大气科学和MATLAB编程的综合研究。通过分析和模拟太阳辐射和地磁活动对地球大气的影响,我们可以更好地理解和预测空间天气现象,这对于卫星通信、导航系统以及地球上的无线电服务等领域具有重要意义。
2025-06-11 16:27:44 5KB
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内容概要:本文档为通信224班闫梓暄同学撰写的数字信号处理综合实验报告,主要内容涵盖DTMF信号的产生、检测及频谱分析。实验目的是培养利用数字信号处理理论解决实际问题的能力,重点介绍了DTMF信号的原理、产生方法、检测方法以及戈泽尔算法的应用。实验内容包括:①选择按键‘8’,产生DTMF信号并进行滤波处理;②设计并验证基于戈泽尔算法的DTMF信号频谱分析函数;③基于MWORKS平台设计DTMF信号检测程序,判断按键并显示;④扩展实验中模拟电话拨号,生成含噪声的DTMF信号串,并通过滤波和阈值判断恢复按键信息;⑤利用Matlab AppDesigner设计16键电话拨号界面,实现信号产生、检测及结果显示。; 适合人群:具备一定数字信号处理基础,对DTMF信号处理感兴趣的本科生或研究生。; 使用场景及目标:①理解DTMF信号的工作原理及其在电话系统中的应用;②掌握戈泽尔算法用于特定频率成分的DFT计算;③学会使用MWORKS和Matlab进行信号处理实验设计与仿真;④提高在高信噪比环境下信号检测和分析的能力。; 其他说明:实验报告详细记录了实验步骤、代码实现及结果分析,提供了丰富的参考资料,有助于读者深入理解数字信号处理的基本概念和技术。报告强调了编程技巧,如全局变量的使用、ASCII码与字符间的转换等,为后续学习和研究打下坚实基础。
2025-06-11 15:33:20 3.36MB 数字滤波器 Matlab AppDesigner 戈泽尔算法
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燃油模型的MATLAB代码SOFC-EIS-ECM 用于将有效电路模型拟合到奈奎斯特图的 Matlab 代码,用于固体氧化物燃料电池 需要 3 列 csv 的实验 EIS 数据作为输入。 examplerun.m 包含一些给定典型数据和最小化约束的性能和结果示例。 fit_eis_dat.m 包含数据清理、模型生成和误差计算、最小化和绘图功能。
2025-06-11 13:37:14 17KB 系统开源
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内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB的Simulink和Simscape工具包对四旋翼无人机进行物理建模和控制算法仿真的方法。首先,通过Simscape Multibody库构建四旋翼飞行器的机械结构模型,包括机身、电机和桨叶的连接关系。其次,使用Simscape Electrical库模拟电机的电气特性和Simscape Fluids库模拟桨叶与空气相互作用产生的升力。此外,文中还探讨了PID控制算法的设计与应用,展示了如何通过Simulink搭建PID控制器并调整参数以实现稳定的飞行控制。最后,通过仿真运行与结果分析,验证了所建立模型的有效性和控制算法的性能。 适合人群:从事无人机研究与开发的技术人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标:适用于希望深入了解四旋翼无人机内部工作原理的研究人员和技术开发者,旨在帮助他们掌握从理论到实践的具体步骤,提高无人机系统的开发效率和成功率。 其他说明:文章不仅涵盖了基本的概念解释和技术细节,还包括了许多实用的操作技巧和注意事项,如物理引擎参数设置、碰撞检测功能的应用等。同时强调了仿真过程中可能出现的问题及其解决方案,有助于读者更好地理解和应用这些工具。
2025-06-11 09:15:37 524KB
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最小二乘法(Minimum Squares Error,MSE)是一种在机器学习和统计学中常见的误差量化方法,用于估计模型参数。在本项目中,我们关注的是MSE在两类分类问题中的应用,具体实现是通过MATLAB编程语言。MATLAB是一种强大的数值计算环境,非常适合进行这种数学建模和算法实现。 在MATLAB中,`mse2Train2.m`、`mse2Train.m`和`mse2Test.m`这三个文件很可能是分别用于训练模型、训练过程的辅助函数以及测试模型性能的脚本。通常,`mse2Train2.m`可能包含了主训练逻辑,它会根据给定的数据集调整模型参数以最小化MSE;`mse2Train.m`可能是一些辅助函数,用于执行训练过程的具体步骤,如梯度下降或正规方程求解;而`mse2Test.m`则负责在独立的数据集上评估模型的预测能力。 学生数据集(两类2维)可能是包含两个特征(例如年龄和成绩)的学生样本,被标记为两个类别(如通过与未通过考试)。这样的数据集适合用来演示简单的分类问题。另一方面,`sona10`可能是一个包含10个折叠的交叉验证数据集,用于更全面地评估模型的泛化能力。交叉验证是一种统计学方法,可以更准确地估计模型在新数据上的表现。 最小二乘法在两类分类问题中的应用通常涉及线性决策边界,例如逻辑回归。在这个上下文中,模型可能会尝试找到一个超平面,将两类数据最大程度地分离。线性模型的权重参数可以通过最小化预测值与真实标签之间误差的平方和来确定,这个平方和就是MSE。 在训练过程中,可能会用到梯度下降法优化模型参数。这是一种迭代算法,每次更新都会沿着目标函数梯度的反方向移动,直到找到使MSE最小的参数。另一种可能的方法是直接求解正规方程,这在样本数量小于特征数量时更为高效,因为可以避免梯度下降的迭代过程。 测试阶段,`mse2Test.m`文件会使用未参与训练的测试数据计算模型的预测MSE,以评估模型在未知数据上的表现。这通常包括计算预测值与真实标签之间的平均平方误差,并将其作为模型性能的指标。 总结来说,这个项目展示了如何在MATLAB中利用最小二乘法实现一个简单的两类分类器,使用学生数据集和sona10数据集进行训练和测试。这涵盖了数据预处理、模型训练、参数优化和性能评估等多个关键步骤,对于理解机器学习的基本流程具有很好的实践价值。
2025-06-10 23:04:21 527KB 最小二乘法 两类分类器
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基于Matlab的2PSK调制与解调系统仿真:原理、实现与源文件详解说明文档,基于MATLAB的2PSK调制与解调系统仿真及其详细说明文档与仿真源文件研究分析,基于matlab的2PSK调制与解调系统仿真,说明文档and仿真源文件 ,基于Matlab的2PSK调制; 调制与解调系统仿真; 说明文档; 仿真源文件,MATLAB 2PSK调制解调系统仿真说明与源文件 随着现代通信技术的飞速发展,数字调制技术作为其中的核心部分,一直是通信领域研究的热点之一。2PSK(二进制相移键控)调制技术,作为数字调制的一种,因其抗干扰能力强、频带利用率高等优点,在通信系统中得到了广泛应用。MATLAB作为一款强大的数学软件,以其便捷的编程环境和丰富的工具箱,在2PSK调制与解调系统仿真领域展现出了独特的优势。 本文档详细介绍了基于MATLAB实现2PSK调制与解调系统仿真的原理、实现方法,并提供了完整的仿真源文件。我们将深入了解2PSK调制与解调的基本原理,包括其信号表示形式、调制解调过程和相关技术参数。在理解了基础理论之后,通过MATLAB的编程环境,我们将逐步掌握利用MATLAB进行2PSK调制与解调仿真的具体实现步骤。 文档中首先解释了2PSK调制的基本概念,包括信号的编码、调制过程以及解调原理。在此基础上,我们将通过MATLAB的编程语言,对调制信号进行仿真,观察其在传输过程中的波形变化。同时,文档还将详细介绍如何利用MATLAB进行信号的调制与解调,包括设置合适的参数、选择合适的函数库以及编写相应的算法。 在仿真源文件部分,文档提供了多个仿真示例和详细的源代码,涉及了从信号的产生、调制、到解调以及信号质量分析的全过程。这些代码示例不仅包含了基本的2PSK调制解调流程,还包括了一些高级功能,如信号的频率、相位和幅度调整,信号噪声的添加和滤波处理等。 此外,本文档还将探讨在不同通信条件和环境下,2PSK调制解调系统的性能表现,例如在多径效应、信道噪声以及信号衰落等影响下的系统性能分析。通过这些分析,我们不仅能够更加深入地理解2PSK系统在实际应用中的表现,还能够学习如何通过MATLAB仿真来优化通信系统的性能。 本文档不仅是一份对基于MATLAB实现2PSK调制与解调系统仿真的详细技术分析和操作指南,也是一本通信专业学生和工程师在数字通信仿真领域的重要参考资料。通过对本文档的学习和实践,读者将能够掌握使用MATLAB进行2PSK系统仿真的全部技巧,并能够根据实际需要,灵活地应用到自己的项目中。
2025-06-10 21:04:30 646KB 开发语言
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提供两个直流(双偶)震源机制之间的最小旋转沿由 THETA 和 PHI 给出的轴的最小旋转 ROTANGLE 根据Kagan,YY(1991)。 双偶的 3-D 旋转地震源,地球物理学。 J. Int., 106(3), 709-716。 P. Kolar 从原始 Fortran 代码翻译的几乎是“文学” (kolar@ig.cas.cz) 18/01/2019 cf. 例如。 : http://moho.ess.ucla.edu/~kagan/doc_index.html http://peterbird.name/oldFTP/2003107-esupp/
2025-06-10 20:39:23 3KB matlab
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马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程 Matlab实现 马尔科夫决策过程
2025-06-10 20:36:36 11KB matlab
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