Alpha-beta-gamma滤波器是一种用于对时间序列数据进行滤波的算法。它综合了三个滤波器的优点，可以在一定程度上抑制噪声，并且对快速变化的信号具有较好的响应速度。 Alpha滤波器可以用于平滑数据，减少瞬时波动。Beta滤波器可以用于响应中等频率的变化，适用于去除缓慢变化的趋势。Gamma滤波器可以对快速变化的信号进行平滑，有利于提取高频信息。 将这三个滤波器组合起来，可以在不同时间尺度上对数据进行平滑处理，从而获得更准确的结果。使用alpha-beta-gamma滤波器需要选择合适的滤波器参数，根据实际情况进行调整。 alpha-beta-gamma滤波器在最基础的alpha-beta滤波器上进行一定的改进，加入了另一个调整参数gamma，使得该滤波器可以对匀加速运动的目标进行跟踪和滤波，其效果明显优于普通的alpha-beta滤波器，了解此种滤波器对于后续的卡尔曼滤波器具有一定的帮助，本程序对其进行了MATLAB仿真，程序正确，结果较好，大家可以自行下载查看学习

网上找的IOCP完成端口代码，测试可以实现512Byte 60000包/秒，CPU 10%,单线程，性能已经很好，对代码进行了X64修改，已全面支持X64，准备进一步优化。

基于定子磁链定向矢量控制的DFIG空载并网模型，目的是实现定子电压跟随电网电压变化，减小并网冲击电流。 在基础的PI控制基础上加入了模糊控制，动态响应速度快了许多，误差也有所减小。 （传统模型+改进模型+结果比较程序）

包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括： 多尺度时间编码器和解码器：Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构，可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制：Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制，可以根据序列长度自动调整注意力范围，从而很好地处理长序列。 门控卷积单元：Informer模型采用了一种新的门控卷积单元，可以减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理：Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值，使用了一种新的掩码机制，可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果，包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129

visio-itil-v3-整体模型示意图

针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。

实用 ATP 测距模型 从中国电力研学论坛里下载到的 不可多得的好东西

30kw三相PFC充电电源模块1000V30A输出电源 采用了PFC技术，即功率因数校正技术，它可以改善交流电源的功率因数，提高交流电源的利用率，降低交流电源的失真度，从而提高交流电源的质量。 在输出电源的设计上，它采用了三相电源输出，使其输出稳定，并且输出功率高达30kw，电压为1000V，电流为30A，适用于大功率电力设备的充电。 关键技术方面，这个电源模块采用了多项技术来保证其性能优异，其中包括： PFC技术：功率因数校正技术可以使交流电源的功率因数接近1，从而提高交流电源的利用率及质量。 三相电源输出：采用三相电源输出，使其输出稳定。 大功率输出：输出功率高达30kw，电压为1000V，电流为30A，适用于大功率电力设备的充电。 智能控制技术：采用智能控制技术，可以对电源的输出进行精准控制和监测，保证其性能的稳定与可靠性。 总之，30kw三相PFC充电电源模块1000V30A输出电源采用了众多先进的技术，可以为大功率电力设备的充电提供高效稳定的输出电源，是一种优秀的充电电源模块。

车辆路径优化问题（VRP）变体及数学模型

基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】 基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本