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针对多区域电-气综合能源系统(MIEGSs)优化调度策略求解过程中面临的区域子问题非凸的难点，提出一种能快速求解的改进二阶锥(SOC)松弛方法。构建MIEGSs的数学模型，将管道方程约束松弛为线性约束，通过求解松弛模型得到管道流量初值，由初值确定管道流向；根据管道流向采用SOC松弛方法，从而避免引入整数变量，并得到区域子问题的最优解；进而采用交替方向乘子法(ADMM)迭代求解各区域子问题，实现各区域间协同。所提方法无需引入整数变量，使得所求解问题均为凸优化问题，能够保证ADMM算法的收敛性，并具有较快的求解速度。最后，通过算例仿真验证了所提方法的有效性和快速性，并分析了算例参数对所提方法性能的影响。

锥齿轮和准双曲面齿轮术语 对于初步接触锥齿轮、准双曲面齿轮以及弧齿锥齿轮的人，是一个很好的入门学习资料，了解齿轮的各个部分术语及定义，包括设计方面的，加工方面的，比较全面而权威，很多书籍和材料上的说法纷纭

matlab由频域变时域的代码Prera​​u Lab多锥光谱图代码 Matlab，Python和R实现 目录 一般信息 该存储库包含论文1中描述的Multitaper频谱图分析的Matlab，Python和R实现。 多锥光谱估计是由David Thomson 2在1980年代初期开发的，与单锥光谱估计3,4相比，它具有更好的统计特性。 多锥方法通过将从单个数据段估计的多个独立光谱平均在一起来工作。 多锥度方法的创新之处在于，它不是使用单锥度函数来计算频谱，而是使用了多个称为离散长球体序列（DPSS）的锥度函数。 由于DPSS锥度彼此不相关，因此可以将它们平均起来，就好像它们是相同条件的独立试验一样，与周期图和单锥度估计相比，可以产生方差减小的光谱。 在Prera​​u Lab网站上可找到描述光谱估计理论并演示多锥光谱估计工作原理的视频。 Prera​​u MJ，Bianchi MT，Brown RE，Ellenbogen JM，Patrick PL。 通过多锥光谱分析镜头了解睡眠神经生理动力学。 生理学（贝塞斯达）。 2017年1月; 32（1）：60-92。 审查。 PubMed

球面渐开线齿形螺旋锥齿轮的精确建模，洪肇斌，杨兆军，基于齿面的产形线生成原理，提出了一种能精确地建立出球面渐开线螺旋锥齿轮模型的方法。并通过实例分析对此建模方法进行了具体的

基于弧齿锥齿轮啮合基本原理,给出了其三维精确建模的方法。借助于球面渐开线、基圆锥螺旋线的数学模型,根据弧齿锥齿轮基本参数,利用Matlab软件编程计算得到齿形、齿向数据点,在UG环境下完成弧齿锥齿轮的三维建模。通过对汽车后桥从动齿轮的实际建模,验证了该三维实体建模方法的可行性及其在弧齿锥齿轮误差检测与评定中的应用。

计算置信区间的matlab代码数据库管理系统 动态贝叶斯多锥估计MATLAB代码 说明：该存储库包含在动态贝叶斯多锥度估计范例中开发的算法的实现。 版权所有（c）2017 Proloy Das保留所有权利 接触： 引用：如果您发现这些代码对您的研究有帮助，请引用以下任何/两篇文章： （1） Das和B. Babadi，动态贝叶斯多锥光谱分析； IEEE Trans。 关于信号处理，第一卷。 66号2018年3月15日，第6页，第1394-1409页。（链接:) （2）页Das，B. Babadi，一种用于非平稳数据的贝叶斯多锥方法及其在EEG分析中的应用； 2017年12月2日，宾夕法尼亚州费城，IEEE医学和生物学信号处理研讨会（SPMB17）。 （关联： ） 日期：2017年6月5日 要求：在Matlab R2016b版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： 1. main.m: Master script. 2. TSpectrogram.m: genrates single taper sSpectrogram estimates. 2. MTSpectrogram.m:

这是 Feldkamp-Kress-Davis（也称为 FDK）算法的简单实现，用于从使用锥形束几何结构（即微焦点 X 射线源）拍摄的投影重建（即滤波反投影）切片。 在本演示中，我们仅重建投影的中心切片 (z=0)，即我们使用 FDK 作为具有扇形光束几何形状的采集反投影的代码。 这使我们能够利用 matlab phantom 例程来生成合成投影。 对于实际应用，必须编写自己的程序，根据合适的文件格式读取平面射线照片，并针对暗场图像（探测器在关闭 X 射线的情况下注册的图像）和平面场图像（打开 X 射线）校正这些射线照片并且没有对象）。 此外，归一化的射线照片必须对日志进行处理并转换为投影。 鉴于 Matlab 仅提供 iradon（用于同步加速器光束线产生的平行光束）和 ifanbeam 例程，我们的提交旨在为开发更优化的代码提供有用的概述。 该代码重建一个体积（而不是单个切片

权重系数确定matlab代码CNN锥检测 如果您使用此软件的任何组件，请引用本文：D. Cunefare，L。Fang，RF Coo​​per，A。Dubra，J。Carroll，S。Farsiu，“用于在自适应光学检眼镜中自动检测视锥光感受器的开源软件使用卷积神经网络”，科学报告，2017年7月66日。根据GPL v2许可发布。 笔记： •该代码已在MatLab 2016b中进行了测试，并使用了MatConvNet团队开发的MatConvNet-1.0-Beta23（请参阅参考资料）。 •由于文件大小的限制，修补程序数据库被分为几部分。 如果您希望使用与本文中相同的培训补丁，请运行“ Code \ Reassemble_IMDBs.m”。 之后，您可以删除文件夹“ IMDB组件”。 •坐标按列保存为（x，y）像素位置（在Matlab的默认坐标系中）。 •AFLD线保存在每个.mat文件的“ CombinedPos”变量中。 •CNN方法的结果保存在“图像和结果... \ Validation CNN Coord”文件夹中。 锥坐标保存为每个.mat文件中的“ CNNPos”变量。 •

基于PIC16F72_MCU设计的颈锥治疗器PDF原理图+ALTIUM设计PCB图,硬件PCB 2层板设计，大小为94mmx94mm，可以做为你的设计参考。