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TEP仿真数据(部分).rar

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简介:
此文件包含TEP仿真的相关数据集的部分内容,适用于科研和工程分析。适合进行技术评估、教学演示及实验验证等场景使用。 此数据集包含田纳西-伊斯曼过程仿真在不同状态下的数据,包括正常状态的训练集d00.csv和测试集d00_te.csv、故障5状态的训练集d05.csv和测试集d05_te.csv。

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  • TEP仿).rar
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    此文件包含TEP仿真的相关数据集的部分内容,适用于科研和工程分析。适合进行技术评估、教学演示及实验验证等场景使用。 此数据集包含田纳西-伊斯曼过程仿真在不同状态下的数据,包括正常状态的训练集d00.csv和测试集d00_te.csv、故障5状态的训练集d05.csv和测试集d05_te.csv。
  • 田纳西开端曼仿TEP).rar
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    田纳西开端曼仿真数据(TEP)是一套用于电力系统分析与研究的标准测试案例集,广泛应用于学术及工业界,以评估电网运行性能和新算法的有效性。 TE过程数据用于故障检测与诊断,包括建模数据、21个纯故障数据和21个测试数据,在MATLAB下直接导入。
  • 股市.rar
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    部分股市数据文件包含了特定时间段内的股票市场关键信息和趋势分析,适合投资者参考研究。包含开盘、收盘价及交易量等核心指标。 数据直接使用xls格式; 股票的历史数据可以从搜狐财经网页获取(例如:https://q.stock.sohu.com/cn/601988/lshq.shtml)。 prac1包含了中国石化2006年7月1日至2014年6月30日的日收盘价数据; prac1_m是中国石化同一时间段的月度收盘价数据; prac2为中国银行在相同日期范围内的日收盘价数据; prac2_m是该期间内中国银行的月度收盘价格信息; prac3记录了中金黄金同一天到同一年时间的日收盘价数据; prac3_m则是这段时间里中金黄金的月平均股价。 xls文件中的每一列的数据表示请参考【数据注释.png】。
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    TDOA仿真数据包包含用于时间到达差定位技术的模拟数据集,适用于研究和开发无线通信系统中的定位算法。 我在学习TDOA定位算法,并计划比较Chan(查恩)算法和Taylor(泰勒级数)算法的定位效果。最近在使用MATLAB进行相关仿真研究。
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    本资源包含Multisim 12至14版本的部分电路仿真文件,适用于电子工程学习与教学,帮助用户更好地理解和设计复杂的电路系统。 双音调电子门铃 多谐振振荡器MS12555 直流扫描电阻伏安特性测试 设计文件1 LC串联谐振回路特性测试 MOSFET器件分析 一阶有源滤波电路设计 三极管互补振荡器研究 三极管放大应用案例 二极管混频技术探讨 二端口网络参数仿真模型建立 互感耦合回路仿真分析方法介绍 低通滤波器的设计与实现 单管放大原理及应用场景解析 单谐调放大器工作特性说明 双谐调回路设计要点详解 变压器反馈振荡电路构造指南 多级放大技术的应用探讨 射极跟随电路的性能优化策略研究 差分放大电路的工作机制分析报告撰写技巧分享 电压控制电压源的设计思路与实现方案探索 电容反馈式振荡器原理及应用案例解析 电容特性仿真软件使用教程编写建议提出 电感特性的测量方法探究与实践总结归纳 电流控制电压源的构建方式探讨及注意事项提醒 石英振荡电路的工作机制及其优化策略讨论分析报告撰写指南分享 移相电路设计技巧与应用场景介绍讲座举办策划方案制定思路探索 西勒振荡器工作原理解析及相关应用案例研究论文写作建议提出 触摸开关的设计要点详解及实际操作指导手册编写建议提供
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    HJ212数据仿真工具是一款专为环境监测行业设计的数据模拟软件,用于测试和验证HJ212通讯协议的兼容性和稳定性。此资源以压缩包形式提供,内含详细的使用文档及示例代码。 HJ212-2005协议调试软件可以生成部分污水和废气的数据。
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    本资源为《有关SimMechanics机械仿真的部分中文资料》系列的第三部分,提供SimMechanics在机械仿真领域的应用详解与案例分析,适合深入学习和研究。 关于SimMechanics机械仿真的中文资料 - simmechanics机械仿真.part3.rar 出自《机械原理创新设计》,主编为强建国。
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    SAR成像仿真数据包RAR包含用于合成孔径雷达(SAR)系统仿真的各类数据文件。这些资源支持算法开发与性能评估,适用于研究和教育领域。 FMCW雷达使用MATLAB进行SAR成像仿真的自编写代码已经测试有效并适用。
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    本研究利用MATLAB进行仿真,提出了一种结合局部和全局一致性约束的数据分类方法,有效提升了分类精度。 版本:MATLAB 2021a 我录制了仿真操作的视频,在该视频中详细演示如何使用局部和全局一致性算法对数据进行分类,并以不同颜色显示分类结果。 此内容适用于本科教研学习,帮助学生理解并实践数据分类的相关知识。