电压拟合

HPPC 工况下锂电池端电压的分段拟合和参数辨识这块，用 BayesGA 来优化，思路还挺巧的，尤其是在模型精度和收敛速度之间做了个不错的平衡。如果你平时搞电池建模或者 SOC 估计，拿这个思路来参考一下还挺有价值的，尤其是用在 Matlab 仿真里，直接能跑出效果。对了，文章里误差也做得比较细，有点意思。

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

该过电压继电器模块依据 ANSI/IEEE C37.2 标准 (设备编号 59) 设计，用于监测电压水平并在电压超过预设值时触发动作。模块参数包括： 过电压设定值: 用户可设置的过电压触发阈值，范围为标称电压的 1% 至 25%。 过电压延时: 设定时间范围为 0.1 秒至 30 秒，用于避免电压瞬变造成的误动作。 标称相地电压 (Vrms): 继电器正常工作时的标称 RMS 电压值。 基频 (Hz): 输入信号的基波频率 (单位为赫兹)，用于进行 RMS 电压计算。

上传'Sensor_MATLAB_INO'到Arduino板后，现在Arduino通过串行连接向MATLAB发送ADC值，从而实时显示电压表GUI的变化。

拟合与统计回归：区别与联系 拟合与统计回归，两者都涉及寻找一个函数来描述数据，但侧重点有所不同。拟合更关注函数对数据的逼近程度，力求找到一个函数，使函数曲线尽可能地接近数据点。统计回归则更关注数据背后变量间的关系，力求找到一个函数，解释自变量如何影响因变量。 统计回归 统计回归分析主要分为线性回归和非线性回归。 线性回归 线性回归假设自变量与因变量之间存在线性关系。在MATLAB中，可以使用regress命令进行线性回归分析。regress命令可以提供回归系数、置信区间等统计信息，帮助我们理解变量之间的关系。 非线性回归 当自变量与因变量之间关系复杂，无法用线性函数描述时，需要使用非线性回归。

过拟合：模型在训练集上的表现良好，但在新数据上表现不佳，泛化能力差。 欠拟合：模型未能从训练集中学习足够的信息，在新数据上表现不理想。 决策树的评估：使用交叉验证或划分数据集的方法来评估决策树的性能。

ME3255 计算力学 (2017 年春季) 课程简介: 本课程教授学生使用 Matlab/Octave 进行科学编程。内容涵盖数值方法、最佳编程实践和版本控制，并将这些方法应用于解决各种物理问题。 学习目标: 学生将能够创建线性和非线性问题的数值近似。 学生将理解由浮点运算和数值方法产生的近似值。 学生将学会使用数值微分和积分方法求解微分方程。 学生将学习 Git 版本控制、Matlab/Octave 函数和编程最佳实践。 课程安排: 时间：上午 9:30-10:45 地点：Francis L. Castleman bdg (CAST) 会议室 212 授课教师: Ryan C.

使用曲线拟合GUI工具，输入x、y数据和拟合阶数，即可计算各个点的拟合值，并显示拟合曲线的表达式。

这是一个高效的MATLAB代码，专门用于在图像中进行圆形拟合。

升压变换器是个挺常见的电力电子转换器，能把低电压提升到高电压。今天，我给一下如何用 Simulink 来实现它的电压控制。具体来说，就是通过一个 PI 控制器来调整占空比，从而保证输出电压稳定。简单点说，PI 控制器有两个部分，比例和积分，比例项反应快，积分项消除稳态误差。嗯，这个例子里，还模拟了负载的变化，看看控制器是怎么做出响应的。通过 Simscape 的模拟，你能直接看到输入电压、输出电压、占空比的变化以及负载电流的影响。说实话，这样的模拟对于理解电力系统的控制有，尤其是在优化控制器方面。如果你对 PI 控制器有兴趣，还可以参考一下这篇文章，了解更多控制策略。嗯，，这个模拟对于你深入了