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电气工程_基于Matlab环境用于配电网拓扑与参数识别的工具._Electrical Engineering_A Matlab基 电气工程_基于Matlab环境用于配电网拓扑与参数识别的工具._Electrical Engineering_A Matlab基

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简介:
电气工程领域开发的一个基于Matlab的工具用于分析配电网的结构和参数。

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  • WebTopo:VUE编辑
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    WebTopo是一款采用Vue框架开发的高效网页设计软件,专为用户简化网站配置和网络拓扑图绘制流程而设计。它提供直观的操作界面,助力快速构建复杂拓扑结构,优化网站布局与性能。 WEB组态基于vue+quasar的web组态开发,核心代码采用vue框架,并使用quasar简化构建流程。 功能清单: - 功能状态面板:完成。 - 标尺:完成。 - 拖曳添加组件:完成。 - 组件位置移动(鼠标操作):完成。 - 组件位置批量移动:完成。 - 拖动磁性吸附功能:未实现。 - 尺寸锚点(8个方向调整):已完成。 - 旋转控制锚点:尚未开发。 - 选中效果展示:已实现。 - 层叠顺序管理:完成。 - 面板比例缩放操作:支持使用鼠标进行缩放,功能已完善。 - 复制粘贴(Ctrl+C/V快捷键):已完成。 - 批量选择(Ctrl+A组合键):已经开发完毕。 - 框选组件:实现通过鼠标框选多个组件的功能,完成度100%。 - 删除操作(包括批量删除支持DELETE按键):功能已上线并验证无误。 样式配置: - 字体大小、位置及颜色调整等基本属性设置已完成; - 边框定制与旋转效果控制也已经实现; 其他特性: - 组件继承体系设计:该部分开发完成。 - DOM组件(包括文字和图片)的创建功能已上线,支持灵活多样的布局需求。 - canvas图形绘制能力进一步增强,新增圆形、三角形及矩形等形状,并对线段进行重写优化。
  • SNMP检测
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    本工具利用简单网络管理协议(SNMP)自动探测并绘制网络设备连接图,帮助管理员全面掌握和优化网络架构。 用C++实现基于SNMP的网络拓扑探测器界面。
  • MATLAB克牌
    优质
    本项目为一款基于MATLAB开发的扑克牌识别程序,通过图像处理技术自动识别桌面放置的扑克牌,适用于游戏娱乐、AI研究等多种场景。 扑克牌识别的MATLAB程序可以用于识别全套高清52张扑克牌,并且易于理解,能够准确地辨别出每张牌上的字符与花色。
  • MATLAB台区仿真
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    本研究利用MATLAB软件对配电台区的网络结构进行建模仿真,旨在优化配电网的设计和运行效率。通过详细的电路布局分析与数据处理,为电力系统的规划提供科学依据和技术支持。 使用MATLAB进行配电台区的拓扑情况模拟仿真,包括总开关、分支开关、表箱以及负载。
  • ArcGIS一键三调
    优质
    本工具集为ArcGIS用户设计,提供高效的一键式拓扑处理功能,并专为第三次全国国土调查定制,旨在简化数据编辑,确保地图要素间的空间关系准确无误。 ArcGIS一键拓扑工具和三调拓扑工具。
  • speech recognition.zip_MATLAB语音_MATLAB语音
    优质
    本项目为基于MATLAB开发的语音识别工具包,能够实现高效的语音信号处理与模式识别。用户可利用该工具进行语音数据采集、预处理及特征提取,并训练模型以提高识别准确性。此资源适用于学术研究和工程应用。 在MATLAB里进行语音识别训练程序的运行过程。
  • 校园设计和Cisco技术
    优质
    本书专注于校园网络的设计与实施,结合了网络工程的基本原理及Cisco公司的先进技术。通过详尽讲解网络架构、协议配置以及安全策略等关键领域,为读者提供了一套全面的解决方案,旨在帮助学习者和专业人士构建高效稳定的校园网环境。 网络工程设计中的校园网设计包括使用Cisco设备构建校园网拓扑结构。
  • HTML5Canvas技术绘图图中
    优质
    本研究探讨了利用HTML5 Canvas技术开发电力系统拓扑图绘制工具的方法与实践,旨在提升电力网络图形化展示的效率和交互性。 基于 HTML5 的 Canvas 技术的绘图工具,在电力和电信领域被称为拓扑图。
  • SVM人脸序(MATLABLIBSVM)- 模式作业.zip
    优质
    本项目为模式识别课程作业,采用MATLAB结合LIBSVM库实现基于支持向量机(SVM)的人脸识别程序。代码详细注释,便于学习和理解人脸识别技术。 模式识别课程作业要求使用MATLAB与libsvm环境编写基于SVM的人脸识别程序,并利用PCA与SVM进行人脸识别。
  • MATLAB神经手写字母包.zip
    优质
    这是一个使用MATLAB开发的手写字母识别工具包,集成了多种神经网络模型以提高字母识别的准确率和效率。 基于MATLAB和神经网络的手写字母识别系统可以有效地提高字母图像的分类准确性。该系统利用了深度学习技术来训练模型以更好地理解手写的复杂性,并能够准确地对手写字母进行识别。通过使用MATLAB提供的工具箱,开发者可以方便地设计、实现并测试不同的神经网络架构,从而优化系统的性能和效率。