qingdarenkanyixia1

xinghua198709203515 2010-03-25 05:14:45
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import javax.swing.*;
public class ComboBoxText {
private String[][] xxx = {
{"浙江","杭州","温州","绍兴","舟山",},
{"江苏","南京","无锡","徐州","蒙眬",},
{"上海","闵行区","普陀区","金山区",},
};

private Object[] a(){
Object[] os = new Object[xxx.length];
for(int i=0; i<xxx.length; i++){
os[i]=xxx[i][0];
}
return os;
}
/*帮忙看一下下面红色的代码,详细讲解给我听*/
private Object[] b(Object a){
for(int i=0; i<xxx.length; i++){
if(xxx[i][0].equals(a)){
Object[] o = new Object[xxx[i].length-1];
for(int j=0; j<o.length; j++)
o[j]=xxx[i][j+1];
return o;
}
}
return new Object[]{};
}

public static void main(String[] args) {
final ComboBoxText ct = new ComboBoxText();
final JComboBox ca = new JComboBox(ct.a());
final JComboBox cb = new JComboBox();
ca.addActionListener(new ActionListener(){
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
cb.removeAllItems();
[color=#FF0000]Object selected = ca.getSelectedItem();
Object[] newItems = ct.b(selected);
for(int i=0; i<newItems.length; i++)
cb.addItem(newItems[i]);
}
});
ca.setSelectedIndex(-1);[/color]
JFrame f = new JFrame("华哥好帅");f.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
f.getContentPane().setLayout(new FlowLayout(FlowLayout.CENTER));
f.add(ca);f.add(cb);f.setVisible(true);
f.setSize(200,200);

}
}

...全文
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内容概要:本文系统研究了在电力系统负荷发生突变的动态环境下,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)与自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)进行三相状态估计的方法。通过Matlab平台实现了两种滤波算法的仿真模型,构建了包含三相电力系统建模、非线性状态方程推导、量测系统设计在内的完整状态估计框架。重点对比分析了UKF与AUKF在突变负荷扰动下的估计精度、收敛速度与鲁棒性,深入探讨AUKF通过实时调整噪声协方差实现自适应的能力,从而有效应对系统模型不确定性和外部动态变化,提升状态估计的可靠性。研究为智能电网在复杂动态工况下的实时监控、安全评估与优化控制提供了坚实的算法基础与仿真验证手段。; 适合人群:具备电力系统分析、现代控制理论基础及一定Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握UKF在非线性电力系统状态估计中的具体应用流程与实现细节;② 深入理解AUKF的自适应机制及其在负荷突变、模型失配等动态工况下提升估计性能的原理与优势;③ 为智能电网的状态监测、故障诊断、实时调度与主动防御等高级应用提供可靠的算法支持与可复现的仿真平台。; 阅读建议:建议读者结合电力系统状态估计的经典理论,仔细研读并运行所提供的Matlab代码,重点关注系统模型的建立、UKF/AUKF算法的参数初始化、负荷突变事件的建模方式,以及两种算法在电压、电流等状态变量估计误差上的对比分析,通过仿真结果的可视化深入理解算法差异与工程应用价值。

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