U-P曲线
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Matlab/Simulink光伏电池U-I与U-P曲线仿真分析
光照强度的调节、温度的变化,这些因素对光伏电池的输出到底有多大影响?用文字说不清楚,不如直接上手跑一遍仿真。Matlab/Simulink的这个模型就挺合适的,界面直观,操作也不复杂,调参数、看曲线,一气呵成。
模型里的U-I 和 U-P 曲线模拟做得比较扎实,调光照和温度的时候反馈也蛮快的,适合研究光伏电池性能时反复测试各种场景。你想看最大功率点变化、还是开路电压怎么漂,都能搞出来。
代码结构也是比较清爽的模块化设计,每一块功能都拆得挺清楚的,逻辑也容易跟。尤其是你要做一些二次开发或教学展示,直接拿来就能改。
教学场景下用这个讲课也挺省事的,学生一看仿真图,什么MPP 追踪、电池输出特性,马
Hive
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2025-06-14
Matlab Simulink光伏电池I-U/P-U特性仿真模型
光伏电池的电压电流特性仿真代码,挺适合做入门建模的例子。用的是 Matlab 里的 Simulink 来跑模型,温度和光照强度的设置比较灵活,模拟不同环境下的表现。你只要改下sim('aa.slx')那个路径就能直接跑起来,画图也全自动,输出电压电流的曲线一目了然,适合做课题展示或项目初稿。
Matlab
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2025-06-13
R语言P3曲线参数转换对比分析
不同 R 包里的P3 曲线参数,还真不是一个路数。像用lmom包的,你会习惯用 L 矩,换成fitdistrplus就得改成 MLE 的方式了。嗯,这种转换如果不搞清楚,后面拟合和可视化全是坑。
参数名也不统一,有的叫shape,有的干脆来个skew。其实意思差不多,就是你得知道怎么从一个包的格式转到另一个,不然模型结果对不上,还以为自己算错了。
我整理了几篇相关的资料,像那篇关于三参数韦伯分布曲线拟合的,就挺有参考价值,基本能看出曲线参数在不同平台的共性。
顺手也翻了下一些matlab和ARIMA相关的文章,虽然不是一模一样的领域,但思路差不多——清楚每个方法背后的计算逻辑,才能对参数有感觉
统计分析
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2025-06-16
U872_to_U8120_Upgrade_Script_Procedure
执行文件夹下的U872升级U8120脚本.sql文件(注意帐套名称)。
对帐套进行升级,点击完升级后,在系统准备升级环境期间,使用文件夹下的data_PRV_qm_mix_nl.sql替换如下文件夹中的文件路径:
E:yonguu8U8SOFTAdminSQLFILE8900MainUfdataStructuredata_PRV_qm_mix_nl.sql
SQLServer
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2024-11-01
P2P优化工具 - 反终结者p2p详解
“反终结者p2p”是一款专门针对P2P技术的优化工具,保护用户的P2P活动免受限制,并提供网络性能优化。它包括“ap2pover.exe”等核心功能组件,通过WinPcap库实现对网络流量的精确管理与分析。用户可通过详细说明和教程学习如何使用,以实现更高效的P2P体验。相关资源还包括2345软件站,提供更多关联工具和信息。
Access
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2024-07-28
p2psearcher P2P网络优化工具
P2P 优化工具 p2psearcher 是一个挺有用的工具,专门开发者在 P2P 环境中快速进行网络优化。它不仅能提升传输速度,还能在网络负载高时进行合理分配,保证每个节点的流畅体验。使用时,你只需要简单配置,就能看到效果,响应也蛮快的。如果你正在做 P2P 相关的开发,真的挺推荐试试这个工具的。除了这个工具本身,相关的 MATLAB、Access 和其他网络优化工具也能带来不少。如果你碰到一些问题,或者想深入了解这些技术,可以参考一些相关文章,像是“P2P 优化工具 - 反终结者 p2p 详解”或者“LTreg.m 搜索线性回归的 p 值和系数-MATLAB 开发”。这些内容能为你更多的背
DB2
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2025-06-23
P2P聊天程序优势与实现
P2P(点对点)聊天程序采用对等网络技术,每个用户节点既是数据的提供者又是消费者,无需中心服务器中介。该架构具备负载均衡、去中心化和弹性扩展等优势,提升了系统稳定性和可扩展性。用户通过DHT或NAT穿透技术连接,实现消息传递和安全加密通信,尽管面临隐私保护、网络稳定性和NAT穿透等挑战。封包文件“聊天程序”中可能含源代码、配。
SQLServer
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2024-08-25
保禄曲线MATLAB曲线颜色代码
PAUL框架用于曲线特征的实现,在低信噪比图像中进行子像素曲线特征的预先提供的无监督学习。
Matlab
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2024-05-27
VB绘制曲线
在 PictureBox 中绘制曲线,使用 Line 等函数生成曲线。
Access
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2024-05-13
非线性回归模型的拟合曲线Logistic曲线
非线性拟合的 Logistic 曲线,蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景,像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的,是配合fminspleas这种函数,拟合效果不错,收敛也快。
Logistic 模型本身就不算复杂,核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点,用最小二乘法一拟,拟出来的曲线贴合度还挺高的。
想系统了解的,推荐看看Logistic 回归那篇,讲得清楚,代码也直白;还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合,对非线性优化做了比较细的拆解,适合搞深入点的同学。
用 MATLAB 跑起来的速度也挺快,
统计分析
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2025-06-14