蒙特卡罗方法模拟了超短脉冲在皮肤的四层模型中的传输的时间特性,给出不同时间的表面漫射强度随径向距离和角度的变化,用傅里叶变换给出了表面漫射强度时间响应的频域结果;结果表明漫射强度随时间的变化会有数量级的不同,漫射强度的时间分辨为ps量级,这要求选择大动态范围ps时间分辨率的探测设备,频域分析的结果表明在达到很高的频率下,幅度和相位才有变化,实际上硬件难以实现。

模拟光子在多层组织中传输的蒙特卡洛仿真，包括散射系数，吸收系数，光场分布等特性

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针对成像激光雷达的应用背景,利用Klett 迭代方法求解水平路程激光大气传播的消光系数,并采用Monte2Carlo 方法对典型应用背景下的接收信号进行了模拟,结果表明:采用该方法求解的消光系数的理论误差小于6 %;在考虑大气湍流起伏的情况下,消光系数的起伏变化明显,但是与理论模型的变化趋势吻合。

【资源内容】：Matlab实现光伏 【代码特点】：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细 【适用对象】：工科生、数学专业、信号处理专业学生等

光伏储能DC-DC变换器simulink

可以用来模拟改变相位的超构造表面，最终生成涡旋光

传统光伏发电功率预测存在因气象因素特征提取不综合不精确而导致预测精度不高的问题. 为了充分挖掘气象因素对光伏出力的影响, 并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势, 本文提出了一种基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆(Bi-directional Long Short Term Memory, BiLSTM)网络光伏发电短期功率预测方法. 在对原始数据进行异常值及标准化处理的基础上, 采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor, KNN)在外界温度、湿度、压强等诸多气象因素中充分挖掘影响光伏出力的关键因素, 重构多元数据序列, 并在探索输入层时间步长、模型层数及每层维数等超参数的合理设置方案的基础上, 构建BiLSTM网络模型, 实现光伏发电短期功率的高精度预测. 仿真结果表明, 与KNN、深度信念网络(DBN)、BiLSTM、PCA-LSTM等经典方法比较, 所提KNN-BiLSTM方法具有更高的预测精度.

本程序可以实现的功能是：建立直接驱动风力发电机、单级光伏发电系统和储能电池的风力发电和光伏混合微电网模型。通过平滑蓄电池的输出功率平滑风能和光伏功率来维持PCC的电压。

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