简介：介绍了多个效率矩阵的指派问题最优解的一般解法.

简介：基本矩阵包含了摄像机的所有内参数和外参数信息，求解基本矩阵是计算机视觉中的重要研究课题。在介绍极线几何和基本矩阵理论后，提出了一种基于Sampson距离的RANSAC（RandomSamplingConsensus）算法用于解决求解基本矩阵中误匹配问题。通过从图像的特征提取、特征点匹配到求解基本矩阵的完整的仿真实验，验证了该算法的有效性。

简介：利用t向量来求周期三对角矩阵之逆。求逆的运算量为2n2＋O（n）乘除法及n2＋O（n）加减法。该算法计算量小且计算精度高。若对t向量进行截断、快速求逆,则求逆的计算量仅与n成正比。与现有快速算法相比,清除了电脑内存溢出的情况。文末列出了部分数值算例。

简介：为了研究高开关速度下寄生参数对SiCMOSFET开关特性的影响,以双脉冲测试电路为平台,借助于LTspice软件,探讨了栅极寄生电阻RG、寄生电感以及寄生电容对SiCMOSFET开通和关断时间,开通和关断损耗,电压和电流尖峰的影响。结果表明：RG对寄生振铃有抑制作用,但需要以增大开关时间和开关损耗为代价;源极电感LS具有负反馈作用,其对寄生振铃的抑制也是以增大开关时间和开关损耗为代价;漏极电感LD和栅极电感LG的增加都会使电流和电压尖峰增大,LD的作用较LG明显;漏源极电容CDS是产生电压和电流尖峰的主要因素;栅漏极电容CGD的大小决定了漏源极电压uDS的变化速率;栅源极电容CGS主要决定了器件的开关延时时间和漏极电流的变化速率,对寄生振铃影响不大。

简介：MATLAB是美国MathWorks公司开发的优秀数学软件,从矩阵范数和条件数的计算上可以看出MATLAB强大计算功能之一斑.当我们逐步地学会用计算机来处理大型数据的时候,我们收获的可能不只是精确的计算结果和提高的效率,还有对数学传统教育的反思.

简介：光伏发电（Photo—voltageGeneration，PV）是新能源中最具规模开发和商业化发展前景的发电方式。从石化能源资源短缺出发阐述了光伏发电的意义，论述了光伏发电国内外发展的现状，重点讨论了现有光伏发电关键技术的优点和缺陷，分析了中国发展光伏发电的4个理由及其应用前景。

简介：介绍了利用光干涉法动态监控膜厚的原理，并介绍了对生产薄膜设备和镀膜设备在工作时对膜厚动态检测和控制。

简介：摘要：10kV变配电室的主要作用为将电网的电能输送至用户。变配电室的高低压开关以及电气设备的选择属于一项十分复杂的工作，对变配电室的高低压开关以及电气设备进行选择需全方位地掌握开关自身的功能以及各项参数，综合地分析配电网的现状以及发展趋势，并对电力系统的具体运行状况进行综合的选择，确保配电系统供电的可靠性，从而为用户提供更好的服务。基于此目的，本文主要对10kV变配电室高低压开关及电气设备进行了简要地分析，希望可以为相关工作人员提供一定的参考。

简介：用汽相传输法制备了氧化锌（ZnO）纳米线,并在室温条件下,测量了在不同波长光的激发下,样品的光致发光谱。实验结果表明,当用325nm的光激发ZnO纳米线时,观察到峰值波长约为392nm的紫光峰峰值强度强,峰值波长约为445nm的蓝光峰峰值强度较弱和峰值波长约为486nm的蓝绿光峰峰值强度弱当增加激发光波长到380nm时,发射光谱变成峰值波长约为520nm的半高宽较宽、峰值强度较强的带状光谱。同时对发光峰产生的机理进行了分析。

简介：针对银川某液压厂数控机床工作在保压阶段液压泵功率浪费严重的情况，提出了一种应用开关磁阻电动机调速系统（SRD）降低液压泵输出功率以达到节能的方法。该系统采用TI公司电动机控制专用数字信号处理器（DSP）TMS320LF2407A为核心控制器，经过软硬件综合设计，最终实现了液压泵进入保压阶段时快速且稳定的降速从而到达了减少功率浪费的效果，使整个液压系统更节能。该调速系统的设计对液压动力装置减少功率浪费、降低生产成本有一定的参考价值。

简介：对在硬-以及软-开关逆变器励磁下的感应电动机进行了轴承电流和轴电压的测量。其目的是为了调研软-开关技术是否能提供降低轴承电流和轴电压的办法。对谐振直流链路逆变器和准谐直流链路逆变器这两种主要的软-开关逆变器进行了测试，测试结果与使用常规的硬-开关逆变器所得到的结果进行了比较。为了保证得到软-和硬-开关逆变器之间的客观比较，在收集试验数据的时候，所有的逆变器都具有相同的配置，并且在相同的运行条件下，驱动相同的感应电动机，为有助于对在逆变器传动装置中产生的轴承电流和轴电压的机理的理解，还提供了对实验结果具有深刻见解的解释，对轴承电流理论和实验结果之间的一致性进行了论证，然后，作出了关于软-开关技术作为解决轴承电流和轴电压问题办法的有效性的结论。

简介：对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。