不对称故障

永磁直驱风机的低电压穿越（LVRT）场景仿真，Simulink建模挺成熟的一个案例。模型设计考虑了不对称故障的干扰，加入了电流限幅、虚拟阻抗等控制手段。嗯，挺适合做论文实验或二次开发参考的，整体结构也清晰，调试起来不怎么费劲。 模型里的电机控制逻辑还原得比较到位，响应也快。是故障瞬间的动态变化，仿真细节做得蛮细，你能直接看到系统从跌落到恢复的过程。适合想搞清楚 LVRT 控制机制的朋友。 另外，如果你之前搞过DFIG或者光伏逆变器方向的项目，对这类仿真会比较熟，多控制策略是可以通用的。链接里还有一些类似项目，像DFIG 低电压穿越模型、光伏逆变器策略也值得一看。 建议你用Matlab 2020

学习数据间有效距离度量已在多个任务（如人脸验证、零镜头学习和图像检索）中显示出优异性能。我们专注于使用丰富关系挖掘的框架，即深度非对称度量学习（DAMLRRM），以在数据子集中发现重要信息。与传统硬数据挖掘不同，DAMLRRM结合两个结构不同且长度不等的数据流，通过最小生成树连接相关区域，有效提升泛化能力。在CUB-200-2011、Cars196和Stanford Online Products三个数据集上的实验显示，DAMLRRM显著改善了现有深度度量学习方法的性能。

matlab开发，针对三相逆变器的正弦不对称测量进行优化，调整载波的正负峰定期采样。

图像里的对称变换，Matlab 其实做起来挺顺手的。用 Matlab 搞图像的水平或垂直对称变换，基本就几个函数配合数组操作，代码简单，响应也快。你只要稍微熟点flip、transpose这些函数，上手快。想系统点的话，推荐你看看 MATLAB 图像变换工具集，里面功能挺全，基本上你想做的各种空间变换、频域变换它都带。还有个 GUI 界面，操作起来不费劲。如果你对变换背后的数学原理感兴趣，像傅里叶、DCT 那些，可以看看这两篇：FFT 与 DCT 的第 8-9 讲和DCT 在 Matlab 中的实现，讲得比较细，代码也贴了。对了，如果你在做图像增强或空间几何，比如仿射、逆变换那些，也有现成的例

电力系统里的故障，多时候都得靠仿真模型来搞清楚电流、电压到底发生了啥变化。正负零序这个词听起来有点吓人，其实就是帮你拆分出不同对称分量，看清楚电力系统在各种故障下是怎么“受伤”的。嗯，用对模型，结果一目了然。 推荐你用这个模型研究不同故障状态下的电流电压变化，还能顺带看看短路、电弧、接地这些场景下系统表现。数据直观，图像展示也挺全，响应也快，比较适合刚入门或者需要快速出结果的场景。 要是你平时用MATLAB或者Simulink比较多，那这类资源就友好了。像这个matlab 开发电路故障对电压和电流的影响，就可以搭配主模型看效果，节省不少调参时间。 另外，类似的仿真资源也挺多，像电流逆变器 MA

某些灯具的设计并非对称结构，为了准确描述这类灯具的光强分布，需要借助多个截面的配光曲线。这些曲线以灯具轴线为基准，展示光线在不同方向上的强度变化，从而全面反映其空间照度特性。

在MATLAB中处理对称实矩阵A时，需注意其特性，即满足A^T = A。对于2×2矩阵，要求A(1,2) = A(2,1)。例如，给定A=[1,2;2,2]，使用eigshow(A)可以观察到其特征值λ和相应的椭圆轨迹，其中特征值分别为-0.5616和3.5616，与椭圆轨迹的主轴对应。这种对称实矩阵的处理方式能够直观地通过图形展示其特性。

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。

解决非对称微分Riccati矩阵方程的方法，通过后向微分公式法。给定初始条件和参数，该方法在Matlab环境中实现。输入包括矩阵A、B、C、D以及初始矩阵Y0，输出包括方程在特定时间范围内的解Y和特定时间点tf的解Ytf。作者为拉赫利法·萨德克，最后修改日期为2019年9月29日，联系邮箱为lakhlifasdek@gmail.com。

对称双线性函数与数域上的对称方阵一一对应。这种对应关系可以将双线性函数表示为方阵形式，方便计算和分析。