python爬虫 网络爬虫,是一种按照一定规则,自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如:传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等,作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性,通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,返回的结果包含大量用户不关心的网页,为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性,根据用户需求定向抓取网页并分析,已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取,爬虫的本质是模拟浏览器打开网页,获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性,python易于配置,对字符的处理也非常灵活,加上python有丰富的网络抓取模块,所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页文档的接口更简洁;相比其
2024-10-25 08:56:30 15KB
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python爬虫 网络爬虫,是一种按照一定规则,自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如:传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等,作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性,通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,返回的结果包含大量用户不关心的网页,为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性,根据用户需求定向抓取网页并分析,已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取,爬虫的本质是模拟浏览器打开网页,获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性,python易于配置,对字符的处理也非常灵活,加上python有丰富的网络抓取模块,所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页文档的接口更简洁;相比其
2024-10-25 08:55:29 13KB
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超宽带无线通信技术以其低功耗、高带宽、低复杂度等优点而倍受重视,使用蝶形结构设计了一种新的平面超宽带天线。该天线由同轴馈电,天线的制作是通过在介质基板上下面上分别印刷一个半圆形金属,在上层刻蚀掉2个正方形图案,下层刻蚀掉2个半圆形图案实现。仿真和实物实测结果都可以证实,天线的工作频带为3.1~10.6 GHz,有很好的全向辐射方向图和良好的线性相位响应。因此,该天线的特性能够满足超宽带的要求,可用于无载波超宽带无线数据通信系统。
2024-10-24 15:34:44 692KB
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随着电网接入的风机容量越来越大,电网对风力发电系统提出了严格的要求,其中包括低电压穿越的要求。而对于永磁直驱风力发电系统,在电网电压跌落时,直流侧电压的控制是其实现低电压穿越的关键。本文在基于机侧变流器稳定直流侧电压,网侧变流器控制最大输出功率的控制结构上,通过在机侧控制中引入网侧功率前馈,改善对直流侧电压的控制。在系统简化数学模型的基础上,对直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时的响应进行了小信号分析,分析表明直流侧电压会存在较大波动,引入网侧功率前馈能够明显改善直流侧电压的响应。通过仿真验证了所提方法的有效性,结果表明网侧功率前馈能够抑制直流侧电压在风速变化时的波动和电网电压跌落时的上升。 永磁直驱风力发电系统在现代电力网络中扮演着重要的角色,因其高效、可靠而备受青睐。然而,随着接入的风力发电机容量不断增加,电网对这类系统的性能要求也越来越高,尤其是在低电压穿越(Low Voltage Ride Through, LVRT)方面。低电压穿越是指在电网电压发生异常时,风力发电系统仍能保持并网运行的能力,这是确保电网稳定性不可或缺的一环。 对于永磁直驱风力发电系统,其关键在于直流侧电压的精确控制。在电网电压下降时,如果直流侧电压控制不当,可能导致系统无法满足LVRT要求。传统的控制策略通常包括机侧变流器稳定直流侧电压,而网侧变流器则负责追踪最大功率输出。然而,这种结构可能导致直流侧电压的不稳定,特别是在风速变化和电网电压跌落的情况下。 为了改善这种情况,本文提出了一种创新方法,即在机侧变流器的控制中引入网侧功率前馈。这种方法旨在通过实时获取网侧功率信息,提前调整机侧变流器的行为,以更好地匹配网侧功率的变化,从而减少直流侧电压的波动。通过对系统进行简化的数学建模和小信号分析,研究发现直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时会出现显著的波动。通过引入网侧功率前馈,可以有效地抑制这些波动,提高系统的电压稳定性。 具体来说,系统模型包括风机机械传动链、永磁同步发电机和全功率变流器(分为机侧和网侧)。机侧变流器采用转子磁场定向矢量控制,通过控制永磁电机的电流来产生转矩,进而捕捉风能。网侧变流器则负责将直流侧的能量转换为交流电注入电网。直流侧电压的稳定性直接影响整个系统的运行,因此控制策略的核心是确保机侧和网侧功率的平衡。 小信号分析揭示了在电网电压跌落时,由于网侧功率的瞬间变化,导致直流侧功率失衡,进而影响电压稳定。而加入网侧功率前馈可以提升机侧变流器的响应速度,使其能够更快地适应网侧功率的波动,从而降低直流侧电压的波动。 仿真结果进一步证实了这种方法的有效性,表明网侧功率前馈能够显著抑制直流侧电压在风速变化时的不稳定性,并在电网电压跌落后防止电压的过快上升。这种改进的控制策略不仅有助于提高永磁直驱风力发电系统的LVRT能力,还为未来风力发电技术的发展提供了新的思路。 总结来说,本文提出了一种针对永磁直驱风力发电系统的直流侧电压控制优化策略,通过引入网侧功率前馈,提升了系统的电压稳定性,尤其是在电网电压波动和风速变化的复杂环境下。这一方法有望进一步提升风力发电系统的整体性能,增强其在电网中的兼容性和可靠性。
2024-10-14 21:58:15 66KB
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GB28181客户端SDK使用手册,一种基于GB28181协议的国标客户端实现
2024-09-12 09:31:46 196KB GB28181
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一种学生兼职平台的设计.pdf
2024-09-10 16:30:09 1.22MB
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针对矿井巷道断面人工测量方式费时费力、误差大以及现有巷道断面测量仪检测速度慢、无法实现上位机实时监测等问题,提出了一种基于PLC和ZigBee网络的矿井巷道断面瞬时监测系统的设计方案。该系统中,PLC输出2个6 400个/s的高速脉冲序列,分别用于控制步进电动机旋转和驱动脉冲式激光测距仪测距;HC0,HC1高速计数器分别对2个脉冲序列计数;步进电动机步进角设置为0.45°;激光测距仪旋转1周后,PLC计算出巷道断面的周长和面积,并将计算结果通过ZigBee网络发送至上位机进行实时显示。实验结果表明,该系统每隔10s更新显示巷道断面的周长和面积,周长测量的相对误差不超过0.5%,面积测量的相对误差不超过0.9%。
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对Buades等人提出的非局部均值图像去噪算法进行改进。传统的方法在滤波参数定义上存在缺陷,为了解决这个问题,通过建立噪声方差与滤波系数的关系,提出解决噪声估计的方法。另外,根据小波系数的分布特点,利用GGD模型参数(尺度和形状参数)对系数进行拟合,并用GGD模型参数提出一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,该噪声方差估计算法不仅能有效地估计噪声方差大小,而且使原有的非局部均值算法具有自适应性。这种自适应的非局部均值算法可以达到近似最优,具有鲁棒性和快速性,且算法精度高。
2024-09-05 10:57:57 825KB
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ORB-SLAM是一个精确的多功能单目SLAM系统,它的全称是ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System,其研发者是Taylor Guo,发布于2015年的《IEEE Transactions on Robotics》。单目SLAM指的是使用单个相机进行同时定位与建图的技术,而ORB-SLAM是其中的一个开创性工作,它具有处理剧烈运动图像的能力,并可自动处理闭环控制、重定位、甚至全自动位置初始化。 SLAM系统主要分为单目SLAM和多目SLAM,其中单目SLAM仅使用单个相机作为传感器输入,难度较高,因为单个视角的信息有限,但它的应用场景更加广泛。而ORB-SLAM正是在单目SLAM领域的重大突破。它在各种场合,无论是室内的小场景还是室外的大场景,都显示出强大的鲁棒性。 系统架构方面,ORB-SLAM具有三个主要功能模块,包括特征提取、追踪、局部地图构建和闭环控制,这三个模块通过三个线程并行运行,它们分别是:追踪线程、局部地图构建线程和闭环控制线程。特征提取使用的是ORB特征,它是一种旋转不变的特征,即使在没有GPU的情况下也能够实现实时的图像处理。 关于系统的关键创新点,其一是在于对所有任务使用相同的ORB特征进行追踪、地图构建、重定位和闭环控制,这样系统效率高、稳定可靠。ORB-SLAM可以进行实时的全局优化处理,包括位置地图和闭环回路。它还采用了一种基于位置优化的实时闭环控制,称为Essential Graph,该图通过生成树构建,包含了系统、闭环控制链接和视图内容关联强边缘。 此外,ORB-SLAM还包含全自动地图初始化,这意味着它可以在没有人工干预的情况下,自动开始地图构建过程。在初始化地图的过程中,ORB-SLAM能够选择不同的模型创建平面或者非平面的初始化地图,并且这个过程是自动的,具有良好的鲁棒性。 在地图构建方面,ORB-SLAM使用了云点(地图点)和关键帧(关键图像帧)技术,它们在地图重构中起到了重要的作用。通过严格的筛选,去除冗余的关键帧,系统能够增强追踪的鲁棒性,并提高程序的操作性。 ORB-SLAM还具备实时相机重定位功能,具备良好的旋转不变特性。即使在追踪失败后,系统也可以重新进行定位,且地图能够被重复使用。此外,ORB-SLAM能够处理大量地图云点和关键帧,并通过合适的方法进行挑选,以优化地图的质量。 在实验方面,ORB-SLAM在多个图像数据集上进行了测试,包括New College、TUMRGB-D和KITTI等,表现出了其精度和性能优势。相比于其他最新的单目SLAM系统,ORB-SLAM的性能优势是显而易见的。 ORB-SLAM的结论和讨论部分提到,它基于离散/特征方法与稠密/直接方法对比,并指出了后续工作的方向。论文还包含了一个附录,介绍非线性优化和捆集调整等内容,并列出了参考文献。 ORB-SLAM是一个功能全面、具有创新性的单目SLAM系统,它的出现极大地推动了单目视觉SLAM技术的发展,使其在实时性和准确性方面都达到了新的高度。它为未来研究提供了宝贵的经验和启示,尤其在处理复杂场景以及优化系统性能方面,为SLAM技术的发展奠定了重要的基础。
2024-08-30 13:43:19 2.01MB 单目SLAM
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在探讨极化敏感均匀线阵的新盲波达方向(Direction of Arrival, DOA)和极化估计算法之前,有必要对涉及的几个关键概念进行阐述。 极化敏感阵列是一种利用阵列中各个天线单元对信号极化的敏感性来处理信号的阵列系统。极化敏感阵列与传统阵列的不同之处在于,它能够基于信号的极化特征进行信号分解和检测。极化敏感阵列天线可以对具有不同极化特征的信号表现出良好的检测能力,广泛应用于通信、无线电、导航等多个领域。 波达方向(DOA)估计是指确定信号波达方向的过程,这对于雷达、声纳、无线定位等领域至关重要。传统的DOA估计算法如ESPRIT、MUSIC等,都有各自的使用场景和局限性。ESPRIT算法特别适用于均匀线阵,并且能够利用均匀线阵的特性进行参数估计。 接下来,三线性分解是一种信号处理方法,其在ESPRIT和联合近似对角化方法的基础上,能够提供一种概括性的参数估计手段。三线性分解方法在处理具有三线性模型特征的信号时,表现出其独特的优势。 在论文中,作者张小飞和是莺提出了针对极化敏感均匀线阵的一种新的盲DOA和极化估计算法。盲算法指的是不需要或仅需要极少的先验信息即可进行估计的算法。该算法的核心在于对接收信号进行分析,并显示出三线性模型的特性。基于三线性分解,作者建立了一种新的联合估计算法,即极化敏感均匀线阵盲DOA和极化联合估计算法。 算法的性能通过仿真得到验证,结果显示该算法在DOA和极化估计方面具有较好的性能,并且支持小样本情况。这表明算法具有高效性和鲁棒性,尤其适合样本数量有限的情况。 文中还提到的Kruskal关于低阶三线数据分解唯一性的理论基础,为该算法的提出提供了数学支持。在数据模型方面,张小飞和是莺考虑了一个由M个正交偶极子对构成的均匀线阵,阵元间距为半波长,沿着Y轴正半轴均匀排列。该均匀线阵的信号接收模型基于球坐标系,考虑到入射波仅位于YOZ平面,从而简化了模型的复杂度。 极化敏感阵列的接收模型能够进行空域采样并检测目标信号。通过极化矢量的表达式,可以进一步分析信号的极化信息。该模型对于理解算法如何从接收到的信号中提取出DOA和极化特征具有重要意义。 在研究的背景和方法部分,论文提到了当前通信和无线领域中极化敏感阵列的重要性,以及多种DOA和极化估计算法的研究现状。新的算法能够结合极化敏感阵列的优势和三线性分解的特点,为极化敏感均匀线阵的参数估计问题提供了一种新的解决途径。 张小飞和是莺的研究为我们提供了一种新的视角和方法来处理极化敏感均匀线阵的信号,并通过三线性分解技术提出了一种有效的盲DOA和极化估计算法。该算法不仅适用于大规模阵列,同样能够处理小样本情况,具有一定的普适性和应用潜力。随着进一步的研究和仿真验证,这种新算法有望在通信、雷达和无线定位等领域得到广泛应用。
2024-08-29 16:24:50 528KB 极化敏感阵列
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