空间域图像增强技术主要通过直接处理图像像素来改进图像的质量，这是数字图像处理领域中重要的技术手段之一。该技术主要包括点处理和掩模处理两种方法。点处理涉及单个像素的运算，比如直方图均衡化，这是一种调整图像对比度的方法，通过扩展图像的直方图分布来使图像的对比度更佳。而掩模处理涉及使用一个模板或掩模（通常是一个子图像），根据这个掩模在图像的每个像素周围进行局部操作，典型的掩模处理方法之一是邻域平均法，它主要用于图像平滑，去除噪声。 直方图均衡化原理涉及到图像的统计特性，通过统计原图像的像素分布，再通过灰度变换函数对像素进行重新映射，使得原图的直方图分布更加均匀，从而达到增强图像对比度的效果。尽管直方图均衡化在视觉效果上有很大提升，但均衡化后的直方图并不一定完全均匀分布，原因在于图像像素值和灰度级是离散的，且均衡化处理时可能会造成灰度级的合并。 邻域平均法是图像平滑的一种常用技术，其基本思想是用像素及其邻域内像素的平均值来替换该像素的值。这种方法可以有效地去除图像的随机噪声，但同时也可能使图像边缘变得模糊。为了克服这一缺点，引入了加门限法，这种改进方法通过判断邻域像素值与中心像素值之间的差异，并设置一个阈值，只有当差异小于这个阈值时才进行平均处理，从而可以更好地保留图像的边缘信息。 在实验中，使用了MATLAB这一强大的科学计算工具来实现上述算法。MATLAB内置了各种函数，如“histeq”用于直方图均衡化处理，而“imhist”则用于显示图像的直方图。除了内置函数，MATLAB也支持用户自定义程序，通过编写相应代码来实现更复杂的图像处理功能。 通过本实验的学习与实践，可以深刻理解空间域图像增强的原理，掌握直方图均衡化和邻域平均法等常用图像处理技术，并通过编写和运行MATLAB程序来加深对理论知识的理解和应用能力。 实验分析部分，通过对原图像的直方图均衡化处理，可以观察到处理前后的图像及其直方图变化，从视觉效果上比较图像的亮度、对比度及细节信息的增强。此外，通过在图像中加入高斯噪声，再进行4-邻域平均平滑处理，可以观察到噪声消除效果及边缘的模糊和改善情况。实验结论部分则对实验结果进行了总结，解释了图像处理前后效果的差异以及产生的原因。 附件部分则包含了实验设计的结果和程序清单，提供了实验操作的具体细节和代码。这些附件是实验报告的重要组成部分，能够让读者了解实验的具体操作步骤，也为其他研究人员提供了参考和借鉴的可能。 本实验报告通过理论学习和MATLAB编程实践，深入探讨了空间域图像增强技术，不仅让读者学习到了基本的图像处理知识，而且通过实验加深了对相关技术的理解和应用能力。

利用MATLAB程序代码对西储数据轴承进行动力学建模与仿真的方法。首先阐述了轴承动力学建模的基础理论，包括力学特性和运动规律等关键要素。接着展示了具体实现步骤，从读取西储数据开始，经过定义模型参数、构建动力学方程到最后使用Simulink工具箱完成仿真，并输出结果图表。文中不仅强调了MATLAB提供的强大计算能力和丰富工具箱对于简化建模流程的作用，同时也指出了这种建模方式能够帮助工程师们深入理解轴承的工作机制及其性能特征，进而提升产品设计质量和效率。 适合人群：从事机械工程相关领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望借助先进的数学建模手段改进现有工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对机械设备特别是旋转部件（如轴承）进行性能评估、故障诊断或者优化设计的研究项目中。通过对轴承动力学行为的模拟，可以提前发现潜在问题并提出解决方案，减少实验成本和时间消耗。 其他说明：文中给出了一段简化的MATLAB代码示例用于演示整个建模过程，但实际应用时还需根据具体情况调整参数配置。此外，掌握一定的MATLAB编程技能将会极大地方便用户操作和理解本文所涉及的技术细节。

在现代机械工程领域中，轴承作为支撑旋转轴并减小摩擦的关键零部件，其性能直接影响整个机械系统的稳定性和使用寿命。随着机械工业的发展，对轴承性能的要求越来越高，因此轴承动力学的研究逐渐成为热点。轴承动力学建模是研究轴承在动态工作条件下，其内部力和运动状态变化规律的基础性工作。通过建立准确的轴承动力学模型，可以在设计阶段预测和优化轴承的性能，减少后期的维护成本和故障发生概率。 Matlab作为一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于科学研究和工程计算中。利用Matlab进行轴承动力学建模和仿真，可以方便地实现复杂的数值计算和动态仿真。Matlab提供了丰富的函数库和工具箱，其中就包括了用于动力学分析和仿真的工具箱，如Simulink。这使得研究者和工程师能够更高效地进行轴承动力学的建模工作，以及进行相应的仿真分析。 西储数据（Purdue University Rolling Element Bearing Data Center，简称Purdue Data）是一个在轴承数据研究方面具有权威性的数据库，提供了大量的实验数据和轴承动力学相关的理论研究资料。通过使用西储数据，研究者可以在更为详实的数据基础上进行轴承动力学的建模和仿真工作，提高模型的准确性和可靠性。西储数据驱动的轴承动力学建模与仿真，将实验数据和仿真结果相结合，为轴承设计和故障诊断提供了强大的技术支持。 在轴承动力学建模的具体实施过程中，首先需要定义轴承的几何参数和材料属性，如内圈、外圈、滚动体的尺寸和材料，以及接触刚度、阻尼等参数。然后根据牛顿第二定律或拉格朗日方程，建立轴承的动力学方程。接下来，可以运用Matlab中的数值计算方法，如欧拉法、龙格-库塔法等，对动力学方程进行求解。通过编写Matlab程序代码，可以实现轴承动力学模型的建立、求解以及动态响应的仿真分析。 在实际应用中，轴承动力学模型可以用于分析轴承在不同工况下的力学行为，如载荷分布、应力应变状态、振动特性等。此外，还可以利用仿真技术进行轴承故障的预测和诊断，提高轴承维护的效率和可靠性。通过Matlab程序代码实现的轴承动力学仿真，能够帮助工程师直观地理解轴承的动态性能，并为轴承的设计优化提供指导。 文章标题基于西储数据的轴承动力学建模与仿真，以及相关的文件名，都表明了本研究的主题和重点。通过这些文件，我们可以看到研究者们是如何利用西储数据进行轴承动力学建模，并利用Matlab工具进行仿真分析的。这些研究成果不仅可以应用在新型轴承的设计开发中，也对现有轴承的故障分析和改进提供了科学依据。 在轴承动力学研究中，仿真的重要性不容忽视。仿真技术可以在不进行实物实验的情况下，对轴承在各种复杂条件下的行为进行模拟。这样不仅可以节省大量的实验成本，还可以在短时间内获得大量数据进行分析。通过仿真，可以对轴承的动态响应进行全面的评估，包括在不同转速、不同载荷、不同润滑条件下的性能变化。这对于轴承的设计优化和性能提升具有重要的意义。 轴承动力学建模与仿真是一项综合性强、应用广泛的研究课题。它结合了材料学、力学、计算数学等多学科知识，是机械工程领域内一个重要的研究方向。借助于Matlab的强大计算和仿真能力，结合权威的西储数据，研究者可以更加精准地进行轴承动力学的研究工作，推动轴承技术的发展和应用。未来，随着仿真技术的不断完善和提高，轴承动力学的研究将更加深入，轴承的性能也将得到进一步的提升。

自适应波束形成与Matlab程序代码 1.均匀线阵方向图 2.波束宽度与波达方向及阵元数的关系 3. 当阵元间距时，会出现栅瓣，导致空间模糊 4. 类似于时域滤波，天线方向图是最优权的傅立叶变换 5.最大信噪比准则方向图和功率谱 6.ASC旁瓣相消----MSE准则 7.线性约束最小方差(LCMV)准则 8.Capon beamforming 9.不同方法估计协方差矩阵的Capon波束形成 10．多点约束的Capon波束形成和方向图 11．自适应波束形成方向图 ### 自适应波束形成与Matlab程序代码 #### 1. 均匀线阵方向图 在信号处理领域，尤其是雷达和通信系统中，**均匀线阵**是一种常见的天线配置方式。它由一系列等间隔排列的阵元组成，通过调整阵元之间的相位差可以实现对电磁波的定向发射或接收。对于一个具有`N`个阵元的均匀线阵，当阵元间距`d`与波长`λ`满足一定关系时，能够形成特定的方向图。 **MATLAB示例程序**： ```matlab clc; clear all; close all; imag = sqrt(-1); element_num = 32; % 阵元数 d_lamda = 1/2; % 阵元间距d与波长λ的关系 theta = linspace(-pi/2, pi/2, 200); % 角度范围 theta0 = 0; % 来波方向 w = exp(imag * 2 * pi * d_lamda * sin(theta0) * (0:element_num-1)'); for j = 1:length(theta) a = exp(imag * 2 * pi * d_lamda * sin(theta(j)) * (0:element_num-1)'); p(j) = w' * a; end patternmag = abs(p); patternmagnorm = patternmag / max(patternmag); patterndB = 20 * log10(patternmag); patterndBnorm = 20 * log10(patternmagnorm); % 绘制方向图 figure(1) plot(theta * 180 / pi, patternmag); grid on; xlabel('θ (deg)') ylabel('Amplitude') title(sprintf('%d 阵元均匀线阵方向图, 来波方向为 %d°', element_num, theta0 * 180 / pi)); figure(2) plot(theta, patterndBnorm, 'r'); grid on; xlabel('θ (rad)') ylabel('Amplitude (dB)') title(sprintf('%d 阵元均匀线阵方向图, 来波方向为 %d°', element_num, theta0 * 180 / pi)); axis([-1.5 1.5 -50 0]); ``` **仿真结果**： - **来波方向为 0°** - **不归一化** - **归一化** - **来波方向为 45°** - **不归一化** - **归一化** **结论**：随着阵元数的增加，波束宽度变窄，分辨力提高。 #### 2. 波束宽度与波达方向及阵元数的关系 波束宽度是衡量波束集中程度的一个重要指标。波束宽度越小，意味着方向图主瓣越窄，系统的方向性和分辨能力越强。波束宽度与阵元数`N`、阵元间距`d`以及波达方向`θ`有关。 **MATLAB示例程序**： ```matlab clc; clear all; close all; imag = sqrt(-1); element_num1 = 16; element_num2 = 128; element_num3 = 1024; lambda = 0.1; d = 0.5 * lambda; theta = 0:0.5:90; % 以下代码用于计算不同阵元数下的方向图 % 请注意，为了保持简洁，这里省略了具体的循环计算部分 % 实际操作时应补充完整计算过程 ``` **结论**：阵元数增加时，波束宽度显著减小；波达方向改变时，波束的主瓣位置随之移动。 #### 3. 当阵元间距时，会出现栅瓣，导致空间模糊 当阵元间距`d`接近或超过半个波长时，即`d > λ/2`，方向图上会出现多个副瓣（称为栅瓣），这些副瓣可能会与主瓣重叠，从而导致信号的空间分辨能力下降。 **解决方法**：通常可以通过增加阵元间距或采用其他阵列结构（如非均匀线阵）来减少栅瓣的影响。 #### 4. 类似于时域滤波，天线方向图是最优权的傅立叶变换 在自适应波束形成中，天线阵列的方向图可以视为输入信号经过一系列权重（权向量）调整后的输出。这种调整类似于时域滤波器中的加权求和过程。利用傅立叶变换理论，可以有效地分析和设计最优的权向量。 #### 5. 最大信噪比准则方向图和功率谱 最大信噪比（Maximun Signal-to-Noise Ratio, MSNR）准则是一种广泛使用的优化目标，旨在最大化信号相对于噪声的比值。该准则下得到的方向图能够有效抑制噪声干扰，提高信号质量。 #### 6. ASC旁瓣相消——MSE准则 ASC（Adaptive Sidelobe Cancellation）技术是一种有效的旁瓣抑制手段。最小均方误差（Minimum Square Error, MSE）准则则是ASC中常用的优化目标之一，旨在最小化输出信号与期望信号之间的均方误差。 #### 7. 线性约束最小方差(LCMV)准则 LCMV（Linearly Constrained Minimum Variance）准则是在限制条件下的最小方差优化问题。这种准则可以在满足某些约束条件的同时，使得输出信号的方差最小化。 #### 8. Capon波束形成 Capon波束形成是一种基于最小均方误差估计的方法。与传统的MSNR准则不同，Capon波束形成考虑了信号的协方差矩阵，并以此为基础来确定最优权向量。这种方法可以有效抑制旁瓣并增强主瓣。 #### 9. 不同方法估计协方差矩阵的Capon波束形成 在实际应用中，由于信号的真实协方差矩阵通常是未知的，因此需要通过不同的方法来估计这个矩阵。这些方法包括样本协方差矩阵法、最小二乘法等。根据不同的协方差矩阵估计方法，Capon波束形成的性能也会有所不同。 #### 10. 多点约束的Capon波束形成和方向图 多点约束Capon波束形成允许在多个指定方向上同时施加约束，例如要求在某些方向上保持高增益，在其他方向上进行抑制。这种方法可以更加灵活地控制方向图的形状。 #### 11. 自适应波束形成方向图 自适应波束形成是一种能够自动调整方向图的技术，它可以根据接收到的信号动态地改变阵列的权向量。这种方式不仅能够提高系统的抗干扰能力，还能适应不断变化的工作环境。 自适应波束形成技术在现代雷达和通信系统中扮演着极其重要的角色。通过合理选择算法和优化准则，可以有效提升系统的性能，满足复杂的应用需求。

电动汽车充电站多目标规划选址定容的Matlab程序代码实现：结合PSO与Voronoi图联合求解策略,电动汽车充电站选址定容Matlab程序代码实现。 在一定区域内的电动汽车充电站多目标规划选址定容的Matlab程序 使用PSO和Voronoi图联合求解。 ,关键词：电动汽车充电站；选址定容；Matlab程序代码实现；多目标规划；PSO；Voronoi图；联合求解。,Matlab程序实现电动汽车充电站多目标规划选址定容与PSO-Voronoi联合求解 在当代社会，随着环境问题的日益严峻和能源危机的逐步凸显，电动汽车作为新能源汽车的重要组成部分，得到了快速的发展和广泛的应用。然而，电动汽车的大规模普及离不开完善的充电基础设施，尤其是充电站的合理规划和建设。因此，电动汽车充电站的多目标规划选址定容问题，成为了学术界和产业界关注的焦点。 本研究提出了一种基于多目标规划的电动汽车充电站选址定容方法，并通过Matlab程序代码实现了这一策略。研究中引入了粒子群优化算法（PSO）和Voronoi图的联合求解策略，旨在实现充电站的最优布局。PSO算法是一种高效的群智能优化算法，通过模拟鸟群的觅食行为，实现问题的快速求解。Voronoi图是一种几何结构，能够在给定的空间分割中，找到每个充电站服务区域的最佳划分，从而保证服务覆盖的均匀性和连续性。 研究中还考虑了多目标规划的需求，即在满足电动汽车用户充电需求的同时，还需考虑充电站建设的经济性、环境影响以及社会影响等多方面的因素。通过构建一个综合评价体系，将这些目标统一在优化模型中，从而实现对充电站选址和定容的综合优化。 为实现上述目标，研究者编写了一系列Matlab程序代码，这些代码以模块化的方式组织，便于理解和应用。程序的编写基于Matlab强大的数学计算能力和数据处理能力，使得模型的求解更加高效和准确。在代码的实现过程中，研究者详细阐述了每一部分的功能和实现逻辑，确保了整个程序的可读性和可维护性。 此外，本研究还提供了相关的文献综述，对当前电动汽车充电站规划的理论和实践进行了深入分析。研究指出，现有的充电站规划研究大多集中在单目标优化上，而忽视了实际应用中的复杂性。本研究正是针对这一不足，提出了多目标规划的解决方案，强调了在充电站选址和定容时，必须考虑多种因素的综合影响。 本研究通过引入PSO算法和Voronoi图的联合求解策略，结合Matlab程序代码实现，为电动汽车充电站的多目标规划选址定容提供了一种新的思路和方法。该研究不仅具有重要的理论意义，也具有较强的实践应用价值，对于推动电动汽车产业的可持续发展具有积极的促进作用。

《基于MATLAB的学生体重指数BMI管理系统》 在健康科学领域，身体质量指数（BMI）是衡量个人体重与身高比例的一个重要指标，常用于评估一个人是否处于健康的体重范围。本系统利用MATLAB编程语言，旨在为学生群体提供一个简单、直观且实用的BMI计算和管理系统。以下是对该MATLAB程序代码的详细解析： 一、BMI计算原理 BMI是通过体重（kg）除以身高（m）的平方得到的，公式为：BMI = 体重（kg）/ 身高^2（m）。根据BMI值，可以将个体分为以下几个类别：偏瘦（BMI<18.5）、正常（18.5≤BMI<24）、超重（24≤BMI<28）和肥胖（BMI≥28）。 二、MATLAB程序结构 在提供的压缩包中，主要包含了一个名为“BMI.m”的MATLAB文件。这个文件通常包含了程序的主要逻辑，包括用户输入处理、BMI计算以及结果输出等功能。 1. 用户输入：MATLAB程序首先会提示用户输入他们的身高和体重数据。这可能通过MATLAB的input函数实现，用户可以在命令窗口中输入数值。 2. 数据处理：输入的数据会被转换为合适的单位（体重转为千克，身高转为米），然后代入BMI公式进行计算。 3. BMI分类：计算出的BMI值会与预设的阈值进行比较，以确定用户的体重状态，并输出相应的信息。 4. 结果输出：MATLAB程序会将计算结果和体重状态显示在命令窗口中，以便用户了解自己的健康状况。 三、MATLAB编程特点 MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，具有以下优势： - 语法简洁：MATLAB的语法易于理解，适合快速开发原型系统。 - 功能丰富：内置大量数学函数，方便进行各种计算。 - 可视化：MATLAB可以轻松创建图表，对于数据展示和分析非常有利。 四、系统拓展 尽管该系统仅实现了基本的BMI计算和分类，但可以通过以下方式进行扩展： - 增加数据存储功能：保存用户的BMI记录，形成个人健康档案。 - 用户界面：设计图形用户界面（GUI），提高用户体验。 - 数据分析：集成数据分析功能，如绘制BMI随时间的变化趋势图，预测未来体重状态等。 总结，这款MATLAB编写的BMI管理系统为学生群体提供了一种便捷的健康管理方式。通过学习和理解这个程序，不仅可以提升MATLAB编程技能，也能进一步了解BMI的计算与应用，对健康教育和自我健康管理具有积极意义。

NURBS曲线，全称为非均匀有理B样条曲线（Non-Uniform Rational B-Spline），是一种强大的数学工具，广泛应用于计算机图形学、CAD和工程设计等领域，能够精确表示复杂几何形状。MATLAB作为强大的数值计算与可视化工具，提供了创建和操作NURBS曲线的接口。在相关MATLAB程序代码中，有以下关键文件： nurbsfun.m：这是主函数，负责NURBS曲线的定义、参数化和绘制等操作。通过输入控制点、权重值和knot向量等参数，该函数可以生成并显示NURBS曲线。其中，控制点决定了曲线的基本形状，权重值影响曲线的平滑度，而knot向量则用于控制曲线的局部细节。 basisfunction.m：该文件用于计算NURBS基函数。NURBS曲线基于B样条基函数构建，这些基函数由knot向量确定，具有局部支持和线性组合的特性。此函数会根据输入的knot向量和索引，计算特定位置的B样条基函数值。 nurbs_example.m：这是一个示例文件，展示如何使用nurbsfun.m函数。它通常包含创建NURBS曲线的具体步骤，例如设置控制点数组、权重向量和knot向量，然后调用nurbsfun函数进行绘制。该文件对于初学者理解NURBS曲线的构造和使用非常有帮助。 license.txt：这是一个标准的许可文件，包含代码的授权信息和使用条款，确保用户对代码的合法使用。 NURBS曲线的核心概念包括： 控制点（Control Points）：控制点决定了曲线的形状，曲线会尝试“靠近”这些点。 权重值（Weights）：每个控制点都有一个权重值，权重越大，对应的控制点对曲线的影响越显著。 knot向量（Knot Vector）：用于定义B样条基函数的分布，影响曲线的局部性质。例如，重复的knot值会导致基函数的重复，从而产生曲线的尖角或平滑转折。 B样条基函数（B-S

自适应波束形成是一种先进的信号处理技术，广泛应用于雷达、声纳、无线通信和医学成像等领域。其核心目的是在接收信号时，动态调整阵列天线的方向图，以增强特定方向的信号，同时抑制其他方向的干扰和噪声。Matlab作为一个强大的数学软件工具，常用于模拟和分析自适应波束形成的算法。 在这份文件中，首先介绍的是均匀线阵方向图的Matlab仿真程序。均匀线阵（ULA）由多个等间距的阵元组成，在水平或垂直方向上排列。仿真程序通过设置阵元数目、阵元间距与波长的比例（d_lamda），以及来波方向（theta0），计算了均匀线阵的方向图。程序中使用了复指数函数来模拟信号的传播，并通过不同角度theta的计算，得到了阵列因子（patternmag）和归一化后的波束图案（patterndBnorm）。这些参数可以用来评估波束的宽度和方向性。 在仿真结果部分，通过改变来波方向（如0度和45度）和阵元数目（如8阵元和32阵元），展示了波束宽度和分辨率的变化。波束宽度随着阵元数量的增加而变窄，表明分辨率得到提高。这说明阵元数的增加有助于提高系统的空间分辨率。 接着文档讨论了波束宽度与波达方向及阵元数的关系。波束宽度是衡量波束形成性能的重要参数，它决定了系统对空间中信号源方向的分辨能力。波束宽度的大小与阵元间的相对间距（d/λ）有关，同时也受到波达方向的影响。文中通过改变阵元数目并进行仿真，直观展示了这一关系。 自适应波束形成技术的优点在于能够根据实时信号环境动态调整天线阵列的加权系数，从而优化接收信号的性能。这种技术在多径环境或者复杂信号场景中特别有用，可以显著提高系统对目标信号的检测能力和抗干扰能力。Matlab代码注解为我们理解这一过程提供了便利，通过Matlab的计算和可视化功能，我们可以直观地看到不同参数对波束形成性能的影响。 文档中的Matlab程序提供了自适应波束形成的基础框架，通过具体的参数设置和计算流程，展示了如何在Matlab环境下对均匀线阵的波束形成进行模拟。这种模拟不仅可以用于理论分析，也可以作为实际工程设计的参考。 这份文档详细介绍了自适应波束形成的原理，并通过Matlab仿真对均匀线阵的方向图进行了分析。它不仅阐述了波束宽度与阵元数目、波达方向的关系，还展示了如何利用Matlab进行相应的仿真实验。这些内容对于从事相关领域研究的技术人员来说，具有很高的实用价值和参考意义。无论是对于学术研究还是实际工程应用，这份文档都能提供有益的帮助和启发。

如何编写matlab程序代码Butterworth_filter_coefficients-MATLAB-in-C 动机 为了获得与MATLAB中的函数'butter'相同的结果，例如使用'high'和过滤器阶数4 [BB, AA] = butter( 4 ,freq, ' high ' ) 如何使用 只需包含头文件，然后根据示例程序编写自己的代码即可。 bwlp.c-低通滤波器系数计算器 bwhp.c-高通滤波器系数计算器 bwbp.c带通滤波器系数计算器 bwbs.c带阻滤波器系数计算器 这些是官方指南，但我建议您查看我的示例代码butter.cpp ！ 有用的提示 实际上，如果您完成了程序，则可能会发现结果与MATLAB中的结果不同。 就像中的问题一样。 该兄弟确实具有解决此问题的出色能力，但我强烈建议您使用一种更简单的方法。 问题是您从代码中获得的结果尚未标准化，请注意在我的示例代码或bwhp.c中有一个变量sff 。 如果将其设置为1，则将解决问题。 int sff;  // scale flag: 1 to scale, 0 to scale ccof 顺便提一句。 有人可

锅matlab程序代码碳排放时代的蒸汽电厂设计 对于这个项目，作为说明碳费影响的学术练习，我设计了一个 20 兆瓦的蒸汽发电厂，假设 20 年的生命周期可以最大限度地提高效率，并说明碳费对工厂盈利能力的影响。 假设燃料使用和发电均采用 (24-7) 连续运行。 一个 MATLAB 代码被通用化，以便它可以计算和绘制给定不同的开放式给水加热器和涡轮机所需的循环。 限制如下： Tmax：600 C，Pmax：30 MPa（注：这些值与现代超临界蒸汽发电厂一致。） 最大涡轮效率：92.5% 最大泵效率：86% 最大锅炉效率：88% 最小给水加热器数量（打开或关闭）：1 给水加热器的最大数量（打开或关闭）：6 入门 对于该程序的其他文件，请给我发电子邮件，说明您需要该程序的原因。 将程序名称放在主题和 GITHUB 中。 先决条件 需要使用才能运行此程序。 运行程序 运行将提供的 MATLAB 脚本。 您可以在脚本中更改打开的给水加热器和涡轮机的数量，以计算发电厂的最佳循环。 作者 该程序由 Joanel Vasquez 编写