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Gauss-Seidel Power Flow Solution with MATLAB: An Overview of the Methods Implementation...

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简介：
本文概述了使用MATLAB实现高斯-赛德尔电力潮流计算方法的过程与技巧，适合对电力系统分析感兴趣的工程师和研究人员参考学习。 在 MATLAB 中实现 Gauss Seidel 潮流解决方案的通用程序如下：只需输入数据（如 linedata 和 busdata），即可获得准入矩阵及解题结果。若遇到任何问题，可通过电子邮件与我联系：kashiflu@yahoo.com。 哈菲兹·卡西夫·哈利勒

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  • Gauss-Seidel Power Flow Solution with MATLAB: An Overview of the Methods Implementation...
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    本文概述了使用MATLAB实现高斯-赛德尔电力潮流计算方法的过程与技巧，适合对电力系统分析感兴趣的工程师和研究人员参考学习。 在 MATLAB 中实现 Gauss Seidel 潮流解决方案的通用程序如下：只需输入数据（如 linedata 和 busdata），即可获得准入矩阵及解题结果。若遇到任何问题，可通过电子邮件与我联系：kashiflu@yahoo.com。 哈菲兹·卡西夫·哈利勒
     
  • An Overview of Support Vector Machines and Related Kernel-based Methods
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    本文概述了支持向量机(SVM)及其相关的基于核函数的方法，探讨了SVM在机器学习中的理论基础和广泛应用。 《支持向量机及其他基于核函数的学习方法入门》由Nello Cristianini 和 John Shawe-Taylor 编著，ISBN：0521780195，出版社为Cambridge University Press, 2000年出版（共190页）。这是第一本全面介绍支持向量机的书籍，这是一种基于统计学习理论最新进展的新一代学习系统。本书将帮助读者理解该理论及其在实际应用中的作用。
     
  • FCN-TensorFlow-ADE20k: An Implementation of FCN8s on the ADE Dataset...
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    本项目是基于TensorFlow实现的FCN8s模型在ADE20K数据集上的应用，旨在推动场景解析领域的研究进展。 FCN8s张量流ADE20k 1. 简介：这是使用tensorflow在数据集ADE20k上的全连接网络（跨8步）实现。该实现主要基于其他GitHub中的两个开源项目。 资料集竞赛框架arXiv论文以及相关文献为本项目的参考依据，具体包括“FCN tensorflow 1.4”和“python 3.6”。 2. 如何运行 - 下载并提取数据集：下载ADE20k的.zip文件。将此压缩包放置在./Data_zoo/MIT_SceneParsing/目录下，并解压。 - 开始训练：只需执行FCN_train.py脚本即可开始模型训练过程。 - 测试模型：通过运行FCN_test.py来测试已有的模型性能，默认情况下，它会自动测试前100个验证图像。由于验证数据集包含2000张图片，因此如果需要进行更多数量的图像测试，请调整变量TEST_NUM（例如将其设置为1000）。 - 使用模型预测：将要推断分析的.jpg格式图像放入./infer文件夹中，并确保存在一个名为./output的目录以保存输出结果。
     
  • CBOC: An Implementation of MBOC
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    本文介绍了CBOC信号作为MBOC信号的一种实现方式，详细阐述了其设计原理和技术特点，探讨了它在卫星导航系统中的应用前景。 ### CBOC作为一种MBOC实现方式的关键知识点 #### CBOC调制概念与特性 CBOC（Code-Phase BOC）调制是MBOC（Multiplexed Binary Offset Carrier）调制的一种具体形式，它在卫星导航系统中扮演着重要角色。其主要目的是提高信号的抗干扰能力、降低多路径效应的影响以及提升整体性能。通过结合传统的BPSK（二进制相移键控）和BOC（Binary Offset Carrier），CBOC能够提供更好的接收机性能与用户定位精度。 #### 技术背景与应用场景 随着卫星导航技术的发展，对信号质量的要求越来越高，传统调制方法难以满足高精度需求。因此，作为先进信号调制技术的代表之一，CBOC被广泛研究和应用，在现代卫星导航系统如欧洲伽利略项目中扮演着重要角色。 #### CBOC与MBOC的关系 MBOC是一种复合调制技术，能够同时传输多个独立数据流，并通过不同载波频率实现频谱资源的高效利用。而作为特定应用场景下的优化方案，CBOC主要用于高精度定位需求场景中的信号传输。相比标准MBOC，它具备更强抗干扰能力和更低多路径效应影响。 #### CBOC的技术特点 1. **抗干扰能力**：通过特殊编码和调制技术提高信号稳定性与可靠性。 2. **多路径效应抑制**：减少因多径造成的定位误差，提升精度。 3. **兼容性设计**：确保新旧系统间平滑过渡。 4. **高效频谱利用**：在有限资源内提供更大数据传输能力。 #### CBOC的实际应用 1. **伽利略卫星导航系统**：采用CBOC技术提高信号质量和定位精度，实现复杂环境下的稳定可靠性能。 2. **军事和安全领域**：由于高抗干扰特性，在军事及国家安全方面有广泛应用前景。例如战场环境中提供更准确的指挥控制信息。 3. **自动驾驶汽车**：随着自动驾驶对更高位置感知能力的需求增加，CBOC技术有助于提高车辆的安全性和定位精度。 #### CBOC的研究进展 由Jose-Angel Avila-Rodriguez、Stefan Wallner和Guenter W. Hein等学者进行的多项研究工作集中在以下几个方面： 1. **优化信号设计**：深入分析不同类型的BOC信号，提出改进方案以增强抗干扰能力和定位精度。 2. **结构特征解析**：详细探讨了CBOC信号特性及其对性能的影响，为后续研究提供理论依据。 3. **高效接收机算法开发**：基于特定特点研发高性能的处理算法，进一步提升效率与准确性。 #### 结论 作为一种高效的MBOC实现方式，CBOC在卫星导航领域展现出巨大潜力。通过对其技术的研究与发展不仅能提高系统的整体性能，还能推动相关领域的进步，并为智能交通、精准农业等应用提供有力支持。
     
  • An Overview of HFSS-ANSYS Electronics Desktop
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    本课程提供了一次全面的HFSS-ANSYS电子桌面概览，涵盖了该软件的核心功能与应用，帮助用户掌握电磁场仿真设计。 HFSS18是一款功能强大的电磁仿真软件，在被ANSYS Electronics收购后，其性能得到了显著提升，并且与其它工具的整合更加完善。现提供HFSS18版本供大家下载交流使用。
     
  • An Overview of Deep Learning in Neural Networks
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    本文综述了深度学习在神经网络中的应用与发展，涵盖了从基础理论到高级技术的全面内容。通过分析最新的研究趋势和实际案例，探讨了深度学习如何推动人工智能领域的进步，并展望未来的研究方向。 一篇关于神经网络深度学习方面的综述性文章，对深度学习初学者具有参考价值。该文全面介绍了神经网络的基本概念、发展历程以及当前的研究热点，并提供了大量实例来帮助读者理解和应用这些理论知识。此外，文章还探讨了未来可能的发展方向和挑战，为从事相关领域研究的人员提供了一定程度上的指导和支持。
     
  • Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists: An Applied Approach
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    这本书《工程与科学中的数值方法及其MATLAB应用》采用实用的方法介绍了如何使用MATLAB解决工程师和科学家面临的各种数值问题。 Title: Applied Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists, 4th Edition Author: Steven Chapra Length: 720 pages Edition: 4 Language: English Publisher: McGraw-Hill Education Publication Date: February 6, 2017 ISBN-10: 0073397962 ISBN-13: 9780073397962 Table of Contents: **Part One: Modeling, Computers, and Error Analysis** Chapter 1. Mathematical Modeling, Numerical Methods, and Problem Solving Chapter 2. MATLAB Fundamentals Chapter 3. Programming with MATLAB Chapter 4. Roundoff and Truncation Errors **Part Two: Roots and Optimization** Chapter 5. Roots: Bracketing Methods Chapter 6. Roots: Open Methods Chapter 7. Optimization **Part Three: Linear Systems** Chapter 8. Linear Algebraic Equations and Matrices Chapter 9. Gauss Elimination Chapter 10. LU Factorization Chapter 11. Matrix Inverse and Condition Chapter 12. Iterative Methods Chapter 13. Eigenvalues **Part Four: Curve Fitting** Chapter 14. Linear Regression Chapter 15. General Linear Least-Squares and Nonlinear Regression Chapter 16. Fourier Analysis Chapter 17. Polynomial Interpolation Chapter 18. Splines and Piecewise Interpolation **Part Five: Integration and Differentiation** Chapter 19. Numerical Integration Formulas Chapter 20. Numerical Integration of Functions Chapter 21. Numerical Differentiation **Part Six: Ordinary Differential Equations** Chapter 22. Initial-Value Problems Chapter 23. Adaptive Methods and Stiff Systems Chapter 24. Boundary-Value Problems Appendices: A. MATLAB Built-In Functions B. MATLAB M-File Functions C. Introduction to Simulink
     
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    本文章概述了模拟集成电路分析与设计的基本原理和方法，涵盖了电路结构、性能优化及最新技术进展。适合电子工程专业读者参考学习。 《模拟集成电路原理设计》是由保罗-格雷编著的第五版教材。该书详细介绍了模拟集成电路的设计原理和技术，是学习模拟电路领域的经典之作。书中涵盖了从基本概念到高级技术的各种内容，并提供了丰富的实例分析与实验指导，帮助读者深入理解并掌握模拟集成电路的设计方法和技巧。
     
  • Implementation-of-5G-NOMA-Power-Allocation-Simulation-Source_Code.zip
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    本资源为实现基于5G NOMA技术的功率分配模拟源代码，适用于研究与教学用途，帮助用户深入理解NOMA在功率优化中的应用。 5G NOMA功率分配源码实现 该标题描述的内容主要涉及5G技术中的NOMA（非正交多址接入）功率分配的源代码实现。如果需要进一步的技术细节或具体分析，可以参考相关的学术论文和技术文档。
     
  • The Intrinsic Estimator in Age-Period-Cohort Analysis: An Overview...
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