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hdlzl 2007-09-21 05:45:35

上回问你的财务数据转换求和问题的方法忘了,我想再向你请教

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蓝帆·雨轩 2007-11-25

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接分?ok,thanks

hdlzl 2007-11-06

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谁来接分??准备结贴了:)

hdlzl 2007-09-24

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问题解决了。
yigepure，好久不见了，还好吗？

如何把word文档中的图片另存出来？（我用copy,paste的方式行不通） 1 楼yigepure（EXCELPX高级讲师兼技术部顾问）回复于 2006-04-26 19:27:41 得分 0 将该文档另存为“web页”，确定。你会发现在你保存的目录下会新增一个目录。你保存的文件名.files，在里面你会找到你该文档里的所有图片。转载于:https://www.cnblogs.com/d...

基于扩展(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的电力系统动态状态估计(Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的电力系统动态状态估计展开，提供了完整的Matlab代码实现方案。重点介绍如何利用EKF与UKF算法对电力系统中的动态状态进行高精度估计，尤其适用于存在非线性特性和测量噪声的实际场景。文中详细阐述了两种滤波方法的理论基础、适用条件及在电力系统中的具体应用流程，并通过仿真验证其有效性。此外，文档还整合了多个相关科研方向的技术资源，涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、路径规划、电力系统优化等多个领域，突出Matlab在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事电力系统状态估计、动态建模与仿真研究的相关从业者；; 使用场景及目标：①掌握EKF与UKF在非线性系统状态估计中的实现原理与差异；②应用于含新能源接入的复杂电力系统动态状态估计；③为科研项目、论文复现或算法优化提供可运行的代码基础和技术参考；; 其他说明：文档内容高度聚焦科研实用价值，强调“借力”于成熟算法与工具提升研究效率，建议结合提供的网盘资源（含YALMIP等工具包）进行代码调试与扩展应用，同时按目录顺序系统学习以避免理解断层。

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）与模型预测控制（MPC）的多无人机避撞研究附Matlab代码.md

Jump Plus AM-FM模式分解JMD是将非平稳信号分解为振幅和频率调节AM-FM振荡和不连续组件新方法附matlab代码.md

【机器人】基于PD算法的独轮机器人的轨迹跟踪控制仿真，生成 “直线 + 圆周” 组合的期望轨迹附Matlab代码.md

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