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为了设计最优的级间耦合变压器以最大化多级放大器的增益，提出了一种N：1片上变压器的版图设计方法，建立了基于物理的变压器集约等效电路模型。对于5 GHz下工作的变压器耦合两级放大器，利用该设计方法找到了最优的变压器结构参数。将三维全波电磁场仿真软件HFSS对该结构模拟所得的参数模块与应用物理模型建立的变压器等效电路分别代入两级放大器进行电路模拟，两者模拟结果相互符合。

cruise软件模型，cruise增程混动仿真模型，功率跟随控制策略，Cruise混动仿真模型，串联混动汽车动力性经济性仿真。 关于模型 1.本模型是基于增程混动架构搭载的cruise仿真模型，控制策略为功率跟随控制，跟随对象为整车需求功率。 模型是基于cruise simulink搭建的base模型，策略模型基于MATLAB Simulink平台搭建完成，通过C++编译器编译成dll文件给CRUISE引用，实现联合仿真。 2.尽可能详细的描写了策略说明，大约11页左右，主要解释策略搭建逻辑及各模式间的转换。 3.模型主要供学习使用，不同的车型控制策略必然不同，请不要抱着拿来即用的态度购拿，具体车型仿真任务请根据需求自行变更模型。 4.使用模型前请确保有相应软件基础，是模型，不是软件教程。 5.模型亲自搭建，提供所有相关文件。 包含：cruise模型、simulink策略模型、策略说明文档。 6.DLL文件使用64位编译器编译，如出现无策略文件提示，请在模型界面选择“options→layout→platform→WIN64”；如仍不能运行，请检查模型目录是否存在中文 字符。

此代码旨在与论文一起使用： SN Friedman、GSK Fung、JH Siewerdsen 和 BMW Tsui。 “一种使用美国放射学会 (ACR) 认证模型测量计算机断层扫描 (CT) 调制传递函数 (MTF) 和噪声功率谱 (NPS) 的简单方法，”Med。 物理。 40, 051907-1 - 051907-9 (2013)。http://dx.doi.org/10.1118/1.4800795 目的： 使用美国放射学会 (ACR) 认证模型的 CT 数据计算 1D 径向（轴向）MTF 和 3D NPS。 输入： 需要对体模进行两次连续扫描。 程序需要选择一个数据目录，其中只有两个子目录，只包含对应于体模第三个模块的 CT 切片。 小心周围模块的部分体积效果。 即，数据目录|->扫描1个目录| | -> 只有模块 3 片| |-> 扫描 2 目录|-> 只有模块 3

matlab开发-Simscape中的系统动态模型。机电、液压和热力系统的Simscape模型，摘自《系统动力学》教科书。

foc滑膜观测器(SMO+PLL)matlab模型,仿真里面是直接0速闭环启动的效果，当然这是仿真，应用到硬件肯定要加开环启动，目前已经在M4的硬件中实现了，效果还不错，现在出这个模型，matlab 的版本是2021b 该段话涉及到以下foc滑膜观测器、SMO+PLL模型、Matlab仿真、闭环启动、开环启动、M4硬件、Matlab 2021b版本。 重述：在Matlab 2021b版本中，我们设计了一种基于SMO+PLL模型的foc滑膜观测器。在仿真中，我们直接使用0速闭环启动的方法演示了其效果。当然，这只是在仿真环境下的结果。在实际应用中，我们必须采用开环启动的方式，并且已经在M4硬件平台上成功实现了这一目标。该方法的效果还不错。 1. FOC滑膜观测器：FOC（Field Oriented Control）是一种矢量控制方法，用于驱动永磁同步电机。滑膜观测器是FOC算法中用于估计电机状态的一种技术手段。 2. SMO+PLL模型：SMO（Sliding-Mode Observer）与PLL（Phase-Locked Loop）是控制系统中常用的估计器和锁相环模型。结合使用

基于Simulink的两电平有源电力滤波器(APF)SVPWM谐波治理抑制和无功功率补偿模型.zip

利用Matlab/Simulink对两种电弧模型(Mayr和Cassie电弧模型)进行了仿真。基于模型可分析模型参数对输出波形的影响，验证与实际故障电弧的相似度，对故障电弧保护装置的设计和研制起到积极作用。Cassie和Mayr电弧模型方程表达了电弧电压、电弧电流、电弧电导、时间常数、能量损失之间的关系； 可结合同名博客 “基于MATLAB的电弧仿真模型（Mayr/Cassie 电弧模型）” 进行配套仿真；https://blog.csdn.net/m0_64770246/article/details/128684204?spm=1001.2014.3001.5501；

为了有效预防疲劳驾驶引发的交通事故，本文开发了一种基于 dlib 模型的疲劳驾驶检测系统。研究表明，疲劳状态常常表现为人体面部表情中的眨眼、打哈欠和点头等行为。本系统通过提取驾驶员面部的68个特征点及其坐标，并利用 dlib 模型计算长宽比，从而统计驾驶员眨眼和打哈欠的次数。同时，利用人体姿态估计算法，以便统计驾驶员的点头次数。通过分析驾驶员的眨眼、打哈欠和点头次数，本系统能够及时检测出驾驶员的疲劳驾驶状态，并及时作出安全提示，从而有效预防疲劳驾驶引发的交通事故。