风电数据

基于密度的风电场景生成代码，真的蛮实用的。DBSCAN 聚类用来自动识别风电和负荷数据里的高密度区域，场景划分效果还挺自然。你要是做电力系统建模、负荷预测，直接拿来改改就能用。 MATLAB 写的代码，逻辑比较清晰，从原始数据聚类，到后面场景削减那块都能看出作者经验还挺足。关键是削减策略也考虑到了代表性，适合拿来做优化输入，或者用来喂机器学习模型。 想自定义也不难，比如调整eps参数、最小样本数这类，都能根据你手上的数据量调节。响应也快，改起来也不复杂，蛮适合做原型开发。 如果你还不太熟 DBSCAN，推荐几个资源一起看看：Python 实现 DBSCAN比较基础，JCuda 加速版本也挺酷，

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

利用南京燕子矶及大厂区两个过江输电铁塔上的风速梯度观测数据，探讨了中性稳定条件下水陆临界地形对不同风向扇面的铁塔风场特征的影响。统计分析显示，在水平尺度2000米范围内，水陆临界地形对下风向铁塔风场特征的影响与铁塔距离水陆临界地形的水平距离之间存在一定的比例关系。根据所采集的资料和统计结果，这种比例约为1/10。

这款 MatlabSimulink 的实现挺适合做风电并网控制系统的建模与最大功率追踪。如果你正在直驱式永磁风电的优化问题，这个资源可以给你带来一些灵感。它详细了从建模到最大功率点追踪的每个步骤，清晰，操作性强。你可以参考这个方法来优化你的风电系统，提升转换效率，减少功率损失。 需要注意的是，风电系统的模型和控制策略设计涉及不少数学和物理原理，但这套资源了具体的实现方案，适合快速实现控制算法的工程师。如果你对这种风电控制算法的应用感兴趣，可以看看一些相关的优化技术，比如PID 控制、PSO等。

该资源包含博客《数据分析之MySql篇{电商数据处理案例}》中使用的数据库表数据以及详细的表结构分析，可用于学习和练习SQL技能，特别是针对电商场景的数据分析。

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。

配套无尘风软件使用的ACC数据库,可以提供下载

复现课堂电商场景，提供数据库结构参考，助力高效开发。 特点 涵盖典型电商业务场景 清晰的数据表关系 字段注释详尽 使用说明 了解数据库设计 根据实际需求调整 应用于电商系统开发

数据库挖掘的干货整理，适合做金融风控或用户行为的你参考。文章不啰嗦，讲得比较实在，从数据挖掘的基本概念、工具技巧到银行、电信的真实案例，全都有覆盖。还有不少模型验证和 CRM 结合的实战建议，思路比较系统，适合你用来构建完整的流程。

多种多样的电音软件供你选择，包括各种效果器和强大的合成器。