侧变流器

用户手册 融合方法：镜像、3D 插值、拉伸、水平设置 可应用于任何基于患者的全身模型和乳房模型 乳房位置预先确定，可旋转和缩放乳房模型

单相全变流器的 MATLAB 仿真模型，配置了 RL 负载，挺适合做电力电子系统的入门练习。用的是 Simulink 建模，电压源、二极管、PWM 控制器这些模块都配齐了，电路结构也比较清晰。想搞清楚变流器怎么在不同负载下工作，这个模型还蛮好用的。

风电侧变流器的控制研究你听过不少，但这篇文章讲得还挺细，尤其是PID 控制这块，讲原理也讲实操，配图和公式都比较清楚。直驱型风电机里头，侧变流器就像中枢神经，负责把风能变成靠谱的电力输出。文章还提到怎么调PID 参数来稳住电压电流，想搞清楚效率提升这块的朋友别错过。风电现场那种风力不稳的情况，你应该不陌生，文章就结合这类复杂场景说了下怎么结合嵌入式系统和实时监控，还蛮实用的。哦对了，后面还带了几个相关资源，像用PSO 算法来调 PID 参数，还有Matlab里实现控制逻辑的例子，都挺值得一看。如果你是搞风电控制、自动化或者对控制算法感兴趣的，这篇文章算是一个不错的切入点。建议你先看 PID 参

MATLAB开发：TSTAT3计算具有自由度“v”的单侧或双侧t概率和t统计量“tp”。此函数允许计算自由度“v”和给定概率“tp”的逆t分布（单侧t统计量），使用MATLAB内置的'betainc'函数计算t分布概率，并使用'fzero'函数计算逆函数。适用于MATLAB版本R2015b及以上。

连续点落在中心线同一侧的检测逻辑，挺适合做 SPC 自动化的。像你要判断过程是否有偏移，用这个规则就挺方便。只要连续 7 个点都在中心线上下同一边，就可以初步判断系统在飘了。 规则逻辑直白，不用复杂算法，判断方式写个函数就搞定。配合Matlab、Python甚至Excel都能实现，关键是思路清晰。你要是做工厂质量监控，或者图表监控稳定性，这个技巧还是蛮实用的。 另外我顺手翻了几个资源，像这篇SPC 过程统计的关键注意点，讲了不少实战要点；还有通过描点可见现在 R 图可判稳这篇，对 R 图稳定性判断也蛮细。 如果你想搞点数据可视化的活，可以看看KML 中心线转网格 Matlab 代码详解，那里面

MATLAB开发：单侧非稳定涡的实现方法。该代码描述了用于模拟机翼二维非定常气动的单侧涡，不包含用于显示减速带滚动的具体代码。

自由滚动轮胎的侧偏特性模拟，最麻烦的其实就是建模过程太啰嗦。但这个基于Simulink的仿真模型就挺方便，结构清晰，参数设置也直观，跑起来也不卡。 模型里对轮胎的侧偏刚度和滑移角的响应关系模拟得还不错，适合用来测试控制策略或者跑个动态场景。你要是平时搞车辆动力学建模，这个东西能省你不少时间。 嗯，而且它跟一些高级模型兼容也蛮好，比如七自由度模型、14 自由度车辆模型，甚至能搭配PAC 魔术轮胎那套搞精细仿真。 你可以配合这几个资源一起用：七自由度模型与魔术轮胎、14 自由度车辆动力学模型、PAC 魔术轮胎指南。资源都比较全，调试起来方便得多。 要提醒一句：模型本身偏基础，适合教学和原型开发。如

函数文件：ibootci自举置信区间 ci = ibootci(nboot, bootfun, ...) 计算 bootfun 计算的统计量的95%迭代（双）引导程序置信区间。 nboot 是一个标量，或最多两个正整数的向量，表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun 是用@指定的函数句柄，或表示函数名称的字符串。第三个及后面的输入参数是数据（列向量），用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数（必须具有相同大小）的行中采样来创建每个第一级引导程序。两侧区间的标称中心覆盖被校准，以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。然后使用 bootstat 的经验累积

基于图像识别的飞机侧倾角估算方法 该方法利用图像分类技术估算飞机相对于地平线的侧倾角。其核心原理是将图像分为天空和地面两部分，并通过分析二者分界线（即地平线）来确定飞机的姿态。 算法流程： 图像分类: 训练SVM分类器：使用包含天空和地面图像的数据集，提取颜色和纹理特征进行训练。 对输入图像进行分类：将图像像素分为代表天空的白色像素和代表地面的黑色像素。 地平线检测: 在分类后的二值图像中，提取分隔黑白像素的地平线。 侧倾角计算: 通过拟合地平线的多项式曲线，计算飞机相对于地平线的侧倾角。拟合优度可用于评估计算结果的准确性。 示例代码: 提供的MATLAB代码示例演示了如何训练SVM

网侧逆变器的信号和故障诊断，用模糊 PI 控制来搞，确实挺有意思的。整个控制逻辑放在 Simulink 里跑，建模和仿真一体化，调试起来方便，响应也快。用模糊逻辑补 PI 的短板，系统在外部扰动下更稳定，不容易炸。适合搞新能源、并网系统的朋友参考。模糊 PI 控制的好处就在于它能自适应调整，比如在启动或负载突变时，PI 单独搞跟不上，模糊控制能“看气氛”修正参数，挺灵活的。搭配 Simulink 模块，信号采集、滤波、控制输出整个流程都比较顺。故障诊断这块也整得挺细。像电压波动、电流异常这些情况，都能通过信号提前识别。你可以接入WVD或者用KPCA降维做分类识别，提升诊断准确率。和MATLAB