pq法

pq 分解法的谐波检测，结合αβ变换，在 MATLAB/Simulink 里跑出来的波形还挺直观的，适合做电能质量方向的作业或者课设。变换逻辑比较清晰，核心就是先用 Clark 变换把三相量转成两相静止坐标，再搞个瞬时功率分解，谐波就能分离出来了。你要是做电能质量，这套流程实用，代码结构也不复杂，自己改着用也方便。

这个应用程序利用TensorFlow库训练神经网络，使用DFT中的单元作为键，解决PQ问题。训练数据存储在application文件夹的json2.txt中，将数据转换为TensorFlow可用格式，将问题转换为二进制矩阵。神经网络模型被设计为解决PQ问题，并提供了日志保存功能。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

PowerQuery 的自定义函数版汇总工具，专门搞定.xlsx格式的单文件、多工作表数据整合问题，真的是省心不少。文件路径一输，点一下，几秒钟就能把所有工作表的内容打包整理，适合经常要月报、周报的朋友。 自定义函数的用法也挺巧妙的，把平时用的步骤封装成一个函数，省得每次都从头点一遍，效率高了不止一点点。你只要搞清楚工作表的结构一致，基本上一次就能跑通。至于学习成本？蛮低的，看一眼就会。 嗯，有一点得提醒下，只能用在 Office 2016 以上，低版本的用不了，老机器上跑会遇到兼容问题。还有，只支持.xlsx 文件，像.xls 或老板改过名的文件，不太行，注意一下格式。 如果你是经常用 Ex

鉴别法与集群法有多相似之处，但又各有特点。鉴别法基于事先已知的类别，通过对已标记样本的属性，寻找最有效的分类函数。比如你手头有一些草本植物和木本植物的样本，鉴别法就能帮你通过它们的属性去推测分类。而集群法就不同了，它假设不知道分类，完全依靠样本的特征去自动分组，像是数据中没有任何标签的情况下，它能自己‘找’出类别。两者虽然都用于分类，但原理和应用场景完全不一样。如果你有分类任务，需要事先知道类别，选择鉴别法；如果没有预设类别，集群法是个更合适的选择。

交流微网逆变器的 PQ 恒功率控制和功率电流环并网仿真模型适合那些想深入理解逆变器控制原理的朋友，尤其是对于电力系统中的分布式能源设备。这个模型利用Matlab/Simulink仿真工具，你理解如何调节有功和无功功率，以保证微网的电压稳定。通过调节逆变器的输出电压和电流，控制系统可以确保电网的稳定运行。而且，仿真模型里有各种模块，像是PI 控制器、SPWM技术和并网监测，直观地展示了这些控制策略在实际应用中的运作。如果你想更好地掌握这些技术，使用这个模型进行仿真是一个不错的选择。实际操作中，可以轻松测试各种参数变化对系统的影响，你优化设计和提升性能。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

牛顿法在 MATLAB 中的实现

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系