2 canshu:在吗?向你道歉!前几天回复的关于坐标系统的问题有误,特更正如下:()

_STLer 2001-07-28 02:38:34
(好象反了!,如果你看过本帖,请留言,谢谢!)

设备坐标(系统)(Phsical Coordinate):


该坐标以视窗中客户区的左上角为原点(设备原点,Phsical Origin),坐标用来计算装置,设备所使用的坐标系统,设备是实体,具物理属性!


逻辑坐标(系统)(Logical Origin):


以整个Document可存储的数据范围的左上角为原点(逻辑原点Logical Origin),由于存储的数据范围是虚拟的空间,并变化,坐标实际上由设计者(程序员)思维,是为逻辑!


共同点:x轴:向右为正,y轴:向下为正

资料来自:《精通windows视窗程序设计(vc++6.0)》(文魁出版社)(郭尚君著)

(如有错误请指出!)
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louifox 2001-12-31
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up
_STLer 2001-08-03
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up the last.
_STLer 2001-07-31
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up!
_STLer 2001-07-30
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flush & InvalidateRect(hDestop,NULL,TRUE);
内容概要:本文研究了基于元胞神经网络配流与DQN强化学习的公交线网扰动韧性恢复方法,提出了一种协同模型,通过元胞神经网络进行交通流量分配,并结合DQN(深度Q网络)强化学习优化调度策略,以应对公交网络中突发扰动(如线路中断、客流突变等)下的系统恢复问题。该模型在Matlab平台上实现了仿真验证,结果表明其在提升公交线网运行韧性、加快系统恢复速度、优化资源配置方面具有显著效果。研究涵盖模型构建、算法设计、仿真实验与结果分析全过程,体现了智能算法在城市交通管理中的深度融合与应用价值。; 适合人群:具备一定交通工程、智能优化算法或强化学习基础知识,从事智慧交通、城市规划、运筹优化等相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决城市公交网络在突发事件下的快速恢复与调度优化问题;②探索元胞神经网络与DQN强化学习在复杂交通系统建模与决策中的协同机制;③为智能公共交通管理系统提供算法支持与仿真验证工具。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与文中模型框架同步阅读,重点关注元胞神经网络的配流机制与DQN奖励函数的设计逻辑,通过调整扰动场景参数进行仿真实验,深入理解算法在不同工况下的适应性与优化效果。
内容概要:本文针对传统三电平并网逆变器存在的谐波含量高、电网不平衡工况适应性差及动态响应慢等问题,提出一种基于有源中点箝位(ANPC)三电平逆变器的高性能并网控制策略。该策略融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相技术与电网电压馈控制,构建了一体化复合控制体系。通过深入分析ANPC拓扑的结构优势,充分发挥其在开关损耗均衡、中点电位稳定和低谐波输出方面的硬件性;结合DPWMA调制实现等效开关频率倍增,显著优化输出波形质量;利用正负序分离技术精准提取电网正序分量,确保在电压不平衡条件下的精确锁相与对称并网;引入电网电压馈控制提补偿扰动,有效提升系统动态响应速度与抗扰能力。多工况仿真结果表明,该方案在稳态运行、电网不平衡及动态扰动等场景下均表现出优异的电能质量、运行稳定性与工况适应性,具备良好的工程应用景。; 适合人群:具备电力电子与电力系统基础知识,从事新能源并网、逆变器控制策略研究或相关领域开发工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于大功率并网逆变器的高性能控制设计;②解决电网电压不平衡、谐波畸变等复杂工况下的并网稳定性问题;③提升新能源发电系统电能质量和动态响应性能。; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink仿真平台进行模型复现,重点理解DPWMA调制原理、正负序分离锁相算法与馈控制的协同机制,并通过多工况仿真对比验证控制策略有效性。

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