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hhaibin(小海) 请前来取分,谢谢。(3)
FAQit
2001-08-23 01:27:30
hhaibin(小海) 请前来取分,谢谢。(1) 60分
hhaibin(小海) 请前来取分,谢谢。(2) 60分
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hhaibin(小海) 请前来取分,谢谢。(4) 20分
http://www.csdn.net/expert/topic/240/240364.shtm 40分
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hhaibin(小海) 请前来取分,谢谢。(3)
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hhaibin
2001-08-25
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FAQit
2001-08-25
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TO :hhaibin(小海) ,对不起,上次您发给我的javabean由于硬盘故障给没了,能不能再发一编(只发这个javabean即可,不用发文本了),谢谢。另外请快来取分。
FAQit
2001-08-25
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给分!!!!
FAQit
2001-08-23
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谢谢。
lci21
2001-08-23
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to FAQit(-:):
可惜可惜!这只能怪我,发过贴直就不看了!
我写过对数据库连接、查询以及增删改的javabean,没看到你的贴子!
否则,我会给你讲得清清楚楚
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)
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
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