微 信小程序开发| “朝闻道”知识分享大赛

Thomas Wade 2024-12-31 23:50:22

这是我参加朝闻道知识分享大赛的105 篇文章

项目配置文件

每个小程序在新建时都会自动生成一个项目配置文件project.config.json,该文件直接位于项目根目录下。

 

其内部代码可用来定义小程序的项目名称、appid等内容。

 主体文件

主体文件名称均为app,根据后缀名不同包括3种类型: app.json:必填文件,用于描述小程序的公共配置; app.js:必填文件,用于描述小程序的整体逻辑; app.wxss:可选文件,小程序公共样式表。

 1. app.json

app.json文件是小程序的全局配置文件,主要包含了小程序所有页面的路径地址、导航栏样式等。

 由图可见,本次小程序项目主要包含了pages、window、style和sitemapLocation这四个属性。

其实app.json还可以配置tabBar、networkTimeout及debug等更多属性。

属     性

类    型

描    述

entryPagePath

String

可选属性,用于指定小程序默认启动首页。如不填,则默认启动首页为pages属性中的第一个元素。

pages

String[ ]

必填属性,用于记录小程序所有页面的路径地址。其中如果有多个页面地址,第一个将默认为小程序的初始页面

window

Object

可选属性,用于设置页面的窗口表现,例如导航栏的背景颜色、标题文字内容以及文字颜色等

tabBar

Object

可选属性,用于设置页面底部tab工具条的表现

networkTimeout

Object

可选属性,用于设置各种网络请求的超时时间

debug

Boolean

可选属性,用于设置是否开启调试模式

lazyCodeLoading

String

可选属性,用于配置自定义组件代码按需注入,取值只能是’requiredComponents’,最低开发基础库为2.11.1。

permission

Object

可选属性,用于设置小程序接口权限,例如是否允许开启定位等。需要微信客户端7.0.0及以上支持。

requiredBackgroundModes

String[ ]

可选属性,用于设置需要在后台使用的能力,目前只支持音乐播放audio和后台定位location,例如取值为[‘audio’,’location’]

sitemapLocation

String

必填属性,指明sitemap.json文件的位置

style

String

可选属性,用于指定升级后的weui样式,最低开发基础库要求为2.8.0

1) entryPage属性 entryPagePath属性为可选属性,取值为字符串形式的页面路径地址。该属性用于规定小程序启动时的默认首页。

  上述代码表示默认的启动页面是test页面。注意:如果没有声明entryPagePath属性,则pages属性中第一个元素的路径地址为默认的启动首页,这里就变成了index页面。

2) pages属性 pages属性对应的值是数组形式,数组的每一项都是字符串形式记录小程序页面的路径地址。

 3) window属性 window属性对应的值是对象形式,其中包括了小程序页面顶端导航栏的背景颜色、标题文字内容、以及文字颜色等属性内容。

 

 

 

 

 

 

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内容概要:本文围绕电力系统在负荷发生突变情形下的三相状态估计问题,深入研究了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的非线性状态估计算法。通过Matlab代码实现,构建了适用于动态负荷扰动场景的仿真模型,系统对比了UKF与AUKF在非线性、非高斯环境下的状态估计性能。研究表明,AUKF通过实时自适应调整过程噪声与观测噪声的协方差矩阵,显著提升了滤波器对突变工况的跟踪能力与鲁棒性,有效降低了估计偏差与均方根误差,在负荷突变条件下展现出更优的动态响应特性和估计精度。该方法为现代电力系统在高比例可再生能源接入、负荷波动剧烈等复杂运行环境下的实时状态感知提供了可靠的技术支撑。; 适合人群:具备电力系统分析、现代控制理论及状态估计基础知识,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事电力系统运行与控制、智能电网、状态估计算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例新能源、电动汽车等导致负荷剧烈波动的现代主动配电网状态估计;②提升配电管理系统(DMS)在非平稳、突发扰动工况下的态势感知与预警能力;③为故障诊断、系统恢复、优化调度等高级应用提供高精度、高鲁棒性的实时状态输入数据。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解UKF与AUKF的算法实现流程,重点剖析AUKF中噪声协方差的自适应更新机制与收敛判据设计,并通过设置不同类型的负荷突变场景(如阶跃、脉冲、斜坡变化)进行仿真对比,全面评估两种算法的性能差异与适用边界,进而掌握其在实际工程中的优化配置方法。

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