共形映射 保形映射工具包 (CMToolkit) 版权所有 Toby Driscoll，2014。根据 BSD 3 条款许可获得许可。 请参阅许可证。

具有各种输入输出信号详细的Name、Units、类型、部件、全名、图例标签、描述 在做其他软件的联合仿真的时候，需要用到一些Carsim的IO接口，该文档可以有效的帮助刚学习Carsim的同学认识并分别这些信号。

多配送中心选址问题可以描述为：某个地区内有若干个需求点，已知各个需求点的需求量，现欲在该区域内若干个配送中心备选点中选择一部分，建立配送中心，以满足该地区需求点的需求，并使得包括固定费用、运输费用以及存储费用在内的总费用最少。 为了简化问题，我们先做出如下假设： 1）仅在给定的配送中心备选点中选择一部分建立配送中心。 2）运输费用与运量成正比。 3）配送中心容量足够大，可以满足所有需求。 4）各需求点的需求量已知。 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其冷却。加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大；而冷却时粒子渐趋有序，在每个温度上都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词：k-means 光伏聚类 聚类 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 标题：改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词：K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》（部分参考） 简介： 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型，采用了改进后的 K-means 算法，以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台，并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法，我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集，同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见，求解效果更佳

给出了三个函数 TRIangles、QUADangles 和 FindAngles，用于在顶点已知时求三角形和四边形的角度。 TRIangles 需要顶点以便 3X2 来计算它的三个角度。 QUADangles 需要 4X2 顺序的顶点来计算它的四个角度。 顶点以逆时针方向输入。 输出是一个行向量。 当需要计算许多三角形和四边形的角度时，使用 FindAngles，它将取顶点并根据顶点的顺序给出角度。 向量之间的点积用于计算角度。 theta = arc((ab)/(|a|*|b|)) 找到角度后，使用 sum(angles) 检查角度。 如果顶点是三角形的总和将为 180，四边形的总和将为 360。 感谢下载。 不要忘记评价或评论。

这是一种快速且非迭代的椭圆拟合。 用法： A = EllipseDirectFit(XY) 输入：XY(n,2)是n个点的坐标数组x(i)=XY(i,1), y(i)=XY(i,2) 输出：A = [abcdef]' 是系数向量最佳拟合椭圆的方程： ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0， 要将此向量转换为几何参数（半轴、中心等），请使用标准公式，例如 Wolfram Mathworld 中的 (19) - (24)： http://mathworld.wolfram.com/Ellipse.html 这种椭圆拟合是在文章中提出的AW Fitzgibbon, M. Pilu, RB Fisher “椭圆的直接最小二乘拟合” IEEE 翻译帕米，卷。 21，第 476-480 页（1999 年） 作者将其称为“直接椭圆拟合”。 我的代码基于数

仿真了扩展卡尔曼滤波在轨迹预测中的应用，成功预测了匀速直线运动的3维轨迹并做了误差分析，如需相关定位，跟踪代码代做或相关毕设可联系xdmsj8，标注来意

matlab中频谱与功率谱密度代码obmMatlab工具 我多年来为自己的工作编写的Matlab函数。 该存储库正在不断开发中，并包含我的其他存储库所调用的几个功能。 此外，还有一个文件夹（byOthers）具有其他人编写的常规功能，我决定将其包含在我的个人编码工具包中。 尽管这些功能在设计时主要考虑了海洋数据分析，但是其中大多数功能都是相当通用的，可以通过多种方式组合起来以帮助您实现目标。 请参阅一些我发现的函数示​​例，这些示例在各种情况下特别有用，希望它们对那里的许多人有所帮助。 插值： 假设您要线性插值（在1D中）在t处指定的变量（数据）。 你可以做： datainterp = interp1overnans(t, data, tinterp, maxgap) 可变数据可以是向量或矩阵，在这种情况下，每列都单独插值。 该函数会处理NaN，以便用内插值填充间隙（NaN位置）。 上面函数的最后2个输入是可选的。 输入tinterp明确定义了要插入的位置， maxgap定义了可以插入的间隙长度的上限。 简介：此函数无视NaN（而interp1则不这样做），而maxgap避免了在我们不

matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应

双碳目标下综合能源系统低碳运行优化调度Matlab程序 包含光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能、碳捕集设备，考虑碳交易 以系统运行成本最小为目标进行调度 需要安装Yalmip＋Cplex求解器进行求解 图像分别是 新能源出力曲线 成本比例以及电热功率平衡曲线