- 浏览: 68975 次
- 性别:
- 来自: 上海
-
最新评论
-
java苹果+番茄:
已经修改,感谢大家提的意见;有一年多没进来了,很惭愧;以后一定 ...
java设计模式笔记链接地址汇总 -
youthon:
命令(Command)模式【行为模式第九篇】的链接应为http ...
java设计模式笔记链接地址汇总 -
youthon:
你给的链接只有你自己才能打开,你改改吧
java设计模式笔记链接地址汇总 -
shaozhi_jinni:
[b][/b][i][/i][u][/u]引用引用
[img ...
模板方法(Template Method)模式【行为模式第十篇】 -
Tank03:
慢慢的走~
android开发学习中(已经学会了几个小玩意),兴趣大增
不变(Immutable)模式
一个对象的状态在对象被创建之后就不再变化,这就是不变模式。
一、不变模式有两种模式
1、弱不变模式
一个类的实例的状态是不可变化的,但是这个类的子类的实例具有可能会变化的状态。这样的类符合弱不变模式的定义。
要实现弱不变模式,一个类必须满足下面条件:
第一、所考虑的对象没有任何方法会修改对象的状态,这样一来,当对象的构造子将对象的状态初始化之后,
对象的状态便不再改变。
第二、所有的属性都应当是私有的。不要声明任何的公共的属性,以防客户端对象直接修改任何的内部状态。
第三、这个对象所引用到的其它对象如果是可变对象的话,必须设法限制外界对这些可变对象的访问,以防止外界修改
这些对象。如果可能,应当尽量在不变对象内部初始化这些被引用到的对象,而不要在客户端初始化,然后再
传入到不变对象内部来。如果某个可变对象必须在客户端初始化,然后再传入到不变对象里的话,就应当考虑
在不变对象初始化的时候,将这个可变对象复制一份,而不再使用原来的拷贝。
弱不变模式的缺点是:
第一、一个弱不变对象的自对象可以是可变对象;换言之,一个弱不变对象的子对象可能是可变的
第二、这个可变的子对象可能可以修改父对象的状态,从而可能会允许外界修改父对象的状态。
2、强不变模式
一个类的实例的状态不会改变,同时它的子类的实例也具有不可变化的状态。这样的类符合强不变模式。
要实现强不变模式,一个类必须首先满足弱不变模式所要求的所有条件,并且还要满足下面的条件之一:
第一、所考虑的类所有的方法都应当是final:这样这个类的子类不能够置换掉此类的方法
第二、这个类本身就是final的,那么这个类就不可能会有子类,从而也就不可能有被子类修改的问题。593P
二、不变模式的优缺点
不变模式有很明显的有点:
1、因为不能修改一个不变对象的状态,所以可以避免由此引起的不必要的程序错误;换言之,一个不变模式的对象要比可变的
对象更加容易维护。
2、因为没有任何一个线程能够修改不变对象的内部状态,一个不变对象自动就是线程安全的,
这样就可以省掉处理同步化的开销。一个不变对象可以自由地被不同的客户端共享。
不变模式唯一的缺点是:
一旦需要修改一个不变对象的状态,就只好创建一个新的同类对象。在需要濒繁修改不变对象的环境里,会有大量的不变对象
作为中间结果被创建出来,再被java语言的垃圾回收器收集走。这是一种资源上的浪费。
三、一个用来说明不变模式的复数类例子
一个对象的状态在对象被创建之后就不再变化,这就是不变模式。
一、不变模式有两种模式
1、弱不变模式
一个类的实例的状态是不可变化的,但是这个类的子类的实例具有可能会变化的状态。这样的类符合弱不变模式的定义。
要实现弱不变模式,一个类必须满足下面条件:
第一、所考虑的对象没有任何方法会修改对象的状态,这样一来,当对象的构造子将对象的状态初始化之后,
对象的状态便不再改变。
第二、所有的属性都应当是私有的。不要声明任何的公共的属性,以防客户端对象直接修改任何的内部状态。
第三、这个对象所引用到的其它对象如果是可变对象的话,必须设法限制外界对这些可变对象的访问,以防止外界修改
这些对象。如果可能,应当尽量在不变对象内部初始化这些被引用到的对象,而不要在客户端初始化,然后再
传入到不变对象内部来。如果某个可变对象必须在客户端初始化,然后再传入到不变对象里的话,就应当考虑
在不变对象初始化的时候,将这个可变对象复制一份,而不再使用原来的拷贝。
弱不变模式的缺点是:
第一、一个弱不变对象的自对象可以是可变对象;换言之,一个弱不变对象的子对象可能是可变的
第二、这个可变的子对象可能可以修改父对象的状态,从而可能会允许外界修改父对象的状态。
2、强不变模式
一个类的实例的状态不会改变,同时它的子类的实例也具有不可变化的状态。这样的类符合强不变模式。
要实现强不变模式,一个类必须首先满足弱不变模式所要求的所有条件,并且还要满足下面的条件之一:
第一、所考虑的类所有的方法都应当是final:这样这个类的子类不能够置换掉此类的方法
第二、这个类本身就是final的,那么这个类就不可能会有子类,从而也就不可能有被子类修改的问题。593P
二、不变模式的优缺点
不变模式有很明显的有点:
1、因为不能修改一个不变对象的状态,所以可以避免由此引起的不必要的程序错误;换言之,一个不变模式的对象要比可变的
对象更加容易维护。
2、因为没有任何一个线程能够修改不变对象的内部状态,一个不变对象自动就是线程安全的,
这样就可以省掉处理同步化的开销。一个不变对象可以自由地被不同的客户端共享。
不变模式唯一的缺点是:
一旦需要修改一个不变对象的状态,就只好创建一个新的同类对象。在需要濒繁修改不变对象的环境里,会有大量的不变对象
作为中间结果被创建出来,再被java语言的垃圾回收器收集走。这是一种资源上的浪费。
三、一个用来说明不变模式的复数类例子
//----- package day1114; @SuppressWarnings("serial") public final class Complex extends Number implements java.io.Serializable, Cloneable, Comparable { // 虚数单位 public static final Complex i = new Complex(0.0, 1.0); // 复数的实部 private double re; // 复数的虚部 private double im; // 构造子,根据传进的复数再构造一个数学值的复数 public Complex(Complex z) { re = z.re; im = z.im; } // 根据传进的实部和虚部构造一个复数对象 public Complex(double re, double im) { this.re = re; this.im = im; } // 构造子,根据一个实部构造复数对象 public Complex(double re) { this.re = re; this.im = 0.0; } // 默认构造子,构造一个为零的复数 public Complex() { re = 0.0; im = 0.0; } // 把本复数与作为参数传进的复数相比较 public boolean equals(Complex z) { return (re == z.re && im == z.im); } // 把本对象与作为参数传进的对象相比较 public boolean equals(Object obj) { if (obj == null) { return false; } else if (obj instanceof Complex) { return equals((Complex) obj); } else { return false; } } public int hashCode() { long re_bits = Double.doubleToLongBits(re); long im_bits = Double.doubleToLongBits(im); return (int) ((re_bits ^ im_bits) ^ ((re_bits ^ im_bits) >> 32)); } // 返回本复数的实部 public double real() { return re; } // 返回本复数的虚部 public double imag() { return im; } // 静态方法,返还作为参数传进的复数的实部 public static double real(Complex z) { return z.re; } // 静态方法,返还作为参数传进的复数的虚部 public static double imag(Complex z) { return z.im; } // 静态方法,返还作为参数传进的复数的相反数 public static Complex negate(Complex z) { return new Complex(-z.re, -z.im); } // 静态方法,返还作为参数传进的复数的共轭数 public static Complex conjugate(Complex z) { return new Complex(z.re, -z.im); } // 静态方法,返还两个数的和 public static Complex add(Complex x, Complex y) { return new Complex(x.re + y.re, x.im + y.im); } public static Complex add(Complex x, double y) { return new Complex(x.re + y, x.im); } public static Complex add(double x, Complex y) { return new Complex(x + y.re, y.im); } // 静态方法,返还两个数的差 public static Complex subtract(Complex x, Complex y) { return new Complex(x.re - y.re, x.im - y.im); } public static Complex subtract(Complex x, double y) { return new Complex(x.re - y, x.im); } public static Complex subtract(double x, Complex y) { return new Complex(x - y.re, -y.im); } // 静态方法,返还两个数的乘积 public static Complex multiply(Complex x, Complex y) { return new Complex(x.re * y.re - x.im * y.im, x.re * y.im + x.im * y.re); } public static Complex multiply(Complex x, double y) { return new Complex(x.re * y, x.im * y); } public static Complex multiply(double x, Complex y) { return new Complex(x * y.re, x * y.im); } public static Complex multiplyImag(Complex x, double y) { return new Complex(-x.im * y, x.re * y); } public static Complex multiplyImag(double x, Complex y) { return new Complex(-x * y.im, x * y.re); } // 静态方法,返还两个数的商 public static Complex divide(Complex x, Complex y) { double a = x.re; double b = x.im; double c = y.re; double d = y.im; @SuppressWarnings("unused") double scale = Math.max(Math.abs(c), Math.abs(d)); double den = c * c + d * d; return new Complex((a * c + b * d) / den, (b * c - a * d) / den); } public static Complex divide(Complex x, double y) { return new Complex(x.re / y, x.im / y); } public static Complex divide(double x, Complex y) { double den, t; Complex z; if (Math.abs(y.re) > Math.abs(y.im)) { t = y.im / y.re; den = y.re + y.im * t; z = new Complex(x / den, -x * t / den); } else { t = y.re / y.im; den = y.im + y.re * t; z = new Complex(x * t / den, -x / den); } return z; } // 静态方法,返还复数的绝对值 public static double abs(Complex z) { return z.re * z.re - z.im * z.im; } // 静态方法,返还复数的相位角 public static double argument(Complex z) { return Math.atan2(z.im, z.re); } // 返还复数的字符串 public String toString() { if (im == 0.0) { return String.valueOf(re); } if (re == 0.0) { return String.valueOf(im) + "i"; } String sign = ((im < 0.0) ? "" : "+"); return (String.valueOf(re) + sign + String.valueOf(im) + "i"); } @Override public double doubleValue() { // TODO Auto-generated method stub return 0; } @Override public float floatValue() { // TODO Auto-generated method stub return 0; } @Override public int intValue() { // TODO Auto-generated method stub return 0; } @Override public long longValue() { // TODO Auto-generated method stub return 0; } public int compareTo(Object o) { // TODO Auto-generated method stub return 0; } } //客户端 public class TestComplex{ public static void main(String args[]){ Complex c1 = new Complex(10,20); Complex c2 = new Complex(0,1); Complex res = Complex.mnltiply(c1,c2); System.out.println("Real part = " + res.real()); System.out.println("Imaginary part = " + res.imag()); } }
发表评论
-
java设计模式笔记链接地址汇总
2009-10-24 14:46 2314各位,这些笔记已经生成了pdf,如果有兴趣的可以在本文末尾下载 ... -
MVC模式【行为模式第十三篇】
2009-10-23 23:36 1539MVC模式:就是模型-视� ... -
状态(State Pattern)模式【行为模式第十二篇】
2009-10-23 23:35 1390状态(State Pattern)模式:又称为状态对象模式,状 ... -
责任链(Chain of Responsibility)模式【行为模式第十一篇】
2009-10-23 23:33 1268责任链(Chain of Responsibility)模式 ... -
模板方法(Template Method)模式【行为模式第十篇】
2009-10-23 23:32 1246模板方法(Template Method)模式 模板方法模式 ... -
命令(Command)模式【行为模式第九篇】
2009-10-23 23:31 1453命令(Command)模式: � ... -
解释器(Interpreter)模式【行为模式第八篇】
2009-10-23 23:29 1126解释器(Interpreter)模� ... -
观察者(Observer)模式【行为模式第七篇】
2009-10-23 23:28 1294观察者(Observer)模式 ... -
访问者(Visitor)模式【行为模式第六篇】
2009-10-23 23:26 1168访问者(Visitor)模式: 访问者模式是对象的行为模式。 ... -
迭代子(Iterator)模式【行为模式第五篇】
2009-10-23 23:25 1572迭代子(Iterator)模式: 迭代子模式又叫游标(Cur ... -
调停者(Mediator)模式 【行为模式第四篇】
2009-10-23 23:23 2707调停者(Mediator)模式 调停者模式是对象的行为模式。 ... -
策略(Strategy)模式 【行为模式第三篇】
2009-10-23 23:22 1564策略(Strategy)模式 策略模式属于对象的行为模式。其 ... -
备忘录(Memento Pattern)模式 【行为模式第一篇】
2009-10-23 23:19 2013备忘录(Memento Pattern)模式 备忘录模式又叫 ... -
适配器模式举例【结构模式第八篇】
2009-10-23 23:17 1075XMLProperties与适配器模式举例: //---- ... -
适配器模式【结构模式第六篇】
2009-10-23 23:12 1254适配器模式(Adapter Pattern)(另称-变压器模式 ... -
桥梁(Bridge)模式【结构模式第五篇】
2009-10-23 23:09 1397桥梁(Bridge)模式: 一、桥梁模式的用意 桥梁模式 ... -
门面(Facade)模式【结构模式第四篇】
2009-10-23 23:08 1256门面(Facade)模式: 是对象的结构模式。外部与一个子系 ... -
亨元(Flyweight Pattern)模式【结构模式第三篇】
2009-10-23 23:07 1238亨元(Flyweight Pattern)� ... -
合成(Composite)模型模式【结构模式第二篇】
2009-10-23 23:04 1433合成(Composite)模型模式: 属于对象的结构模式,有 ... -
代理(Proxy)模式 【结构模式第一篇】
2009-10-23 23:02 1426代理(Proxy)模式 是对 ...
相关推荐
《Effective Java》是Java编程领域的一本经典著作,由Joshua Bloch撰写,第二版针对Java 5.0及以后的版本进行了更新。这本书包含了369页的珍贵内容,旨在帮助开发者掌握编写高效、可维护和设计优良的Java代码的最佳...
如果希望整个对象保持不变,需要确保对象的所有属性都是`final`的,或者使用`Immutable`设计模式。例如: ```java public class ImmutablePoint { private final int x; private final int y; public ...
#### 2. 在 readonly 和 const 之间,优先使用 readonly `readonly`关键字用于声明只读字段,这些字段只能在声明时或对象构造函数内部初始化。而`const`用于声明常量,这些常量必须在声明时初始化,并且不能更改。在...
内容概要:本文深入探讨了空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)技术,特别是五段式和七段式的实现方法及其优缺点。首先介绍了SVPWM的基本原理,包括电压矢量的合成、扇区判断和矢量作用时间计算。接着详细解释了五段式和七段式的具体实现步骤,并提供了相应的Python和C语言代码示例。此外,还讨论了模块化搭建的方法,包括MATLAB/Simulink和C语言的实现。最后,分享了一些实用的调试技巧和注意事项。 适合人群:从事电机控制、电力电子领域的工程师和技术人员,尤其是对SVPWM技术感兴趣的初学者和有一定经验的研发人员。 使用场景及目标:帮助读者理解SVPWM的工作原理,掌握五段式和七段式的实现方法,能够在实际项目中应用SVPWM技术,提高系统的性能和可靠性。 其他说明:文中提供的代码示例可以帮助读者更好地理解和实践SVPWM技术,同时引用的相关文献也为进一步学习提供了参考资料。
该MATLAB Simulink模型提供了与太阳能集成的储能系统(ESS)的综合仿真。该模型是为旨在探索、研究或原型可再生能源解决方案的用户设计的。它包括模拟太阳能发电、电池存储和并网或独立系统的能源管理的组件。太阳能电池板的输入电压可以根据用户而改变 特征 太阳能发电:模拟具有不同太阳辐照度的光伏(PV)系统。 两个储能系统的集成:引入两个动态储能系统来储存能量,它们是锂离子电池和超级电容电池。超级电容器电池被引入来处理由可再生能源引起的波动,锂离子电池被用于支持电网 电池储能:为锂离子电池和超级电容电池实施高效的充电和放电机制 能量管理系统(EMS):平衡光伏系统、电池和负载之间的能量流动。 负载动力学:支持可变负载条件,以测试系统的健壮性。 用户友好的设计:模块化和可定制的模型架构,易于适应。 应用程序 可再生能源的电网整合。 离网储能系统的开发。 理解ESS和太阳能概念的教育目的。 可再生能源技术的研究和开发。
内容概要:本文详细探讨了新能源汽车VCU(整车控制器)电控开发的关键技术和应用场景。首先介绍了VCU的重要性和主要职责,强调它是汽车的大脑,负责处理驾驶员操作信号并协调多个子系统的工作。接着阐述了VCU电控开发的具体流程,包括需求分析、硬件设计、软件开发以及测试验证四个主要环节。在软件开发部分,着重讲解了控制算法实现和通信协议的设计,展示了具体的代码示例。此外,文中还提到了一些实际开发过程中遇到的技术难题及解决方案,如信号滤波、故障诊断等。 适合人群:从事新能源汽车行业研究和技术开发的专业人士,尤其是对VCU电控开发感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解新能源汽车VCU电控开发全过程的学习者;帮助开发者掌握从需求分析到最终产品落地的完整开发链路;提供实用的技术指导,提高开发效率和产品质量。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还有丰富的实战经验分享,对于理解和解决实际开发中的问题是很有价值的参考资料。
内容概要:本文详细介绍了信捷XD3 PLC驱动的六轴机器人项目,涵盖了硬件组合、梯形图编程、C语言编程以及维纶通触摸屏的应用。信捷XD3 PLC作为核心控制器,通过梯形图实现基本逻辑控制,如启动、停止、互锁等;C语言则用于处理复杂的运动轨迹规划和算法计算。维纶通触摸屏提供了友好的人机交互界面,便于参数设置和任务示教。文中还分享了许多实际项目中的经验和技巧,如梯形图的安全互锁设计、C语言中的浮点运算优化、触摸屏的通信配置等。 适合人群:具备一定PLC编程基础和技术背景的工程师,尤其是从事工业自动化领域的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC编程、C语言应用及人机交互设计的技术人员,帮助他们更好地理解和解决六轴机器人控制系统中的复杂问题。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还结合了大量的实际案例和代码示例,有助于读者在实践中快速上手并解决问题。
超过100个项目组成的项目资料
内容概要:本文详细介绍了西门子博途PLC中S型速度曲线加减速及其与位置轨迹规划相结合的技术。S型速度曲线通过平滑处理加速度,使得设备启动和停止时的速度变化更为柔和,减少了对机械设备的冲击。文中不仅解释了S型速度曲线的工作原理,还给出了具体的LAD语言和SCL语言代码示例,展示了如何在博途平台上实现这一功能。此外,文章还讨论了位置轨迹规划的具体方法,如利用目标位置数组和循环条件判断来实现多点位置的平滑过渡。最后,文章分享了一些调试技巧和实践经验,强调了参数选择和优化的重要性。 适合人群:从事自动化控制领域的工程师和技术人员,尤其是那些对PLC编程有一定基础的人群。 使用场景及目标:适用于需要高精度和平稳运动控制的工业设备,如包装机械、数控机床等。主要目标是减少设备启动和停止时的冲击,提高生产效率和产品质量。 其他说明:文中提供的代码示例和调试技巧可以帮助读者更好地理解和应用S型速度曲线加减速及位置轨迹规划技术。建议读者在实践中结合具体设备特性和需求进行参数调整和优化。
仿真
内容概要:本文详细介绍了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的15状态INS/GPS松组合导航系统的实现方法。首先定义了15个状态变量,包括位置误差、速度误差、姿态误差以及陀螺仪和加速度计的零偏。接着阐述了状态转移矩阵F的设计,重点讨论了速度误差与姿态误差之间的耦合关系,以及IMU零偏的建模。文中还探讨了GPS量测更新的具体实现,特别是在GPS信号丢失时的处理方法。此外,强调了协方差矩阵的初始化和调参技巧,如将GPS的HDOP融入观测噪声矩阵,以及处理姿态误差发散等问题。最后,提到了一些常见的调试陷阱,如姿态误差线性化范围和地理系更新周期的选择。 适合人群:从事导航系统开发的研究人员和技术工程师,尤其是对EKF、INS和GPS融合感兴趣的从业者。 使用场景及目标:适用于需要精确导航的应用场景,如无人机、自动驾驶汽车等。目标是通过EKF实现高精度的位置和姿态估计,确保在GPS信号不稳定的情况下仍能维持较长时间的导航精度。 其他说明:文章提供了大量代码片段作为辅助解释,帮助读者更好地理解和实现该系统。同时,文中提到的实际调试经验和常见错误也为初学者提供了宝贵的指导。
内容概要:本文详细介绍了一种适用于锂电行业分切机的三菱PLC张力控制通用程序模板。该模板涵盖锥度计算、模拟量输入输出、张力检测与PID调节、电气控制逻辑四大模块。通过动态调整伺服电机的转速和张力,确保材料收卷的均匀性和稳定性。文中提供了详细的代码示例和技术细节,如锥度计算中的加权平均滤波、模拟量处理中的非线性补偿、PID调节中的死区控制等。此外,还包括完整的程序注释和电气图纸,便于二次开发和实际应用。 适合人群:从事PLC编程和自动化控制的工程师,尤其是专注于锂电行业的技术人员。 使用场景及目标:① 锂电分切机的张力控制优化;② 提升材料收卷的质量和效率;③ 快速掌握张力控制的核心逻辑和实现方法。 其他说明:该模板不仅提供代码实现,还包含了大量实战经验和调试技巧,有助于解决实际应用中的常见问题。
内容概要:本文详细探讨了双极性SPWM控制的单相全桥逆变电路及其电压电流双闭环控制方法。首先介绍了电路的基本参数设定,如直流输入电压范围10-40V,输出交流峰值正负10-40V,频率可在1-200Hz之间调节。接着阐述了双极性SPWM控制原理,并提供了Python代码用于生成SPWM波形。随后深入讲解了电压电流双闭环控制的具体实现,包括电压环和电流环的PI调节器参数设置及优化方法。最后讨论了仿真过程中的一些注意事项和技术细节,如死区时间设置、滤波器参数选择、过流保护等。 适合人群:从事电力电子研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标:适用于需要进行逆变电路设计、仿真和优化的研究项目,旨在提高逆变电路的性能和稳定性,确保其能够适应不同应用场景的需求。 其他说明:文中提供的代码片段和参数配置有助于读者更好地理解和实践双极性SPWM控制及双闭环控制技术,同时也指出了常见问题及解决方案。
内容概要:本文探讨了市场模式下光伏用户群体的电能共享与需求响应模型。研究指出,通过集群方式实现电能共享能够为光伏用户提供更高的经济效益。文中介绍了基于光伏电能供需比(SDR)的内部价格模型,用于合理确定电能交易价格;以及用户参与需求响应(DR)的效用成本模型,旨在平衡经济性和舒适度。此外,文章还讨论了非合作博弈与分布式优化算法的应用,确保用户在现有电价机制下实现效用最大化。最终,通过实际算例验证了模型的有效性,结果显示整体用电成本降低,光功率互用水平提高。 适合人群:对光伏能源管理、智能电网、需求响应等领域感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于研究和开发光伏用户群的电能管理和需求响应系统,目标是提高清洁能源利用率,降低用电成本,增强系统的稳定性和效率。 其他说明:文章不仅提供了理论模型,还包括具体的Matlab代码实现,便于读者理解和实践。
基于51单片机protues仿真的烘干机控制系统(仿真图、源代码、AD原理图、流程图) 设计一款以单片机作为主控的便于携带的衣物快速烘干装置,具有定时烘干、过热保护等功能。 1、利用电机带动风扇,电热丝加热,实现热空气在烘干袋中流动,促进衣物快速干燥。 2、烘干袋中带有温度和湿度传感器,实时监测,保证安全的同时可以调节相关参数满足用户烘干需求。 3、设置一个总开关,有温湿度传感器,有显示屏可以实时监测数据 4、具有定时功能,温湿度超出范围自动断电。 5、仿真图、源代码、AD原理图、流程图;
内容概要:本文详细介绍了利用Matlab实现低秩矩阵分解的方法,特别针对图像和信号处理中的杂波去除问题。文中首先解释了为何选择低秩矩阵分解这一方法,即很多实际数据矩阵虽然看起来复杂,但实际上具有低维结构,可以通过分解为低秩矩阵和稀疏矩阵来分别表示主要结构和杂波。接着展示了具体的Matlab代码实现,包括参数设置、初始化、迭代更新规则以及收敛条件的检查。此外,还提供了多个应用场景的具体实例,如处理含噪图像、老照片修复等,并讨论了一些优化技巧,如采用随机SVD提高效率。 适合人群:从事图像处理、信号处理的研究人员和技术开发者,尤其是对低秩矩阵分解感兴趣的学者。 使用场景及目标:适用于需要从含噪数据中提取有用信息的各种场合,如医学影像、遥感图像、音频信号等领域。目的是通过去除杂波,提高数据质量,增强后续分析的有效性和准确性。 其他说明:文中不仅给出了完整的代码示例,还深入探讨了各个步骤背后的数学原理,帮助读者理解算法的工作机制。同时提醒使用者注意处理大规模数据时可能出现的问题及解决方案。
内容概要:本文详细介绍了利用LS-DYNA进行轿车碰撞仿真的方法和技术要点,特别关注安全气囊在碰撞过程中对驾驶员的保护作用。文章首先解释了K文件中关于气囊配置的关键参数设定,如气囊起爆逻辑、接触定义、摩擦系数等。接着探讨了如何通过特定的输出设置来获取驾驶员关键节点的速度、加速度以及力的变化情况,并展示了如何使用Python脚本处理仿真结果,评估头部伤害指数(HIC)和其他重要指标。此外,文中还提到了一些实际案例,比如调整气囊泄气孔尺寸对胸腔压缩量的影响,以及如何识别并解决仿真中可能出现的问题。 适合人群:从事车辆安全研究的专业人士、碰撞仿真工程师、汽车制造商的研发团队成员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解安全气囊工作原理及其对乘员保护效果的技术人员;旨在提高车辆安全性设计水平,优化安全气囊及其他被动安全系统的性能。 其他说明:文章不仅提供了理论指导,还包括了许多实用的操作技巧和注意事项,对于初次接触此类仿真的读者尤其有帮助。同时强调了参数选择的重要性,指出即使是细微的变化也可能导致显著不同的结果。
内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink和Matlab构建涡喷发动机动态模型,特别是采用容腔法对发动机各个关键部件进行建模。文章首先解释了容腔法的基本思想及其优势,接着展示了具体模块(如进气道、压气机、燃烧室、涡轮、尾喷管等)的数学模型和相应的Matlab函数实现。文中还探讨了扰动模拟的方法,包括高度、马赫数以及燃油量的扰动,并提供了具体的代码示例。此外,作者分享了一些调试技巧和常见错误,强调了模型参数调整的重要性。最后,通过一系列可视化图表展示了模型的动态响应特性。 适合人群:航空航天工程领域的研究人员和技术人员,尤其是从事航空发动机设计、仿真和优化工作的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要深入了解涡喷发动机构造及其动态特性的场合,帮助工程师们更好地理解和预测发动机在不同工况下的行为表现,从而改进控制系统的设计和提高飞行安全性。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括了大量的实用代码段和实践经验,使得读者能够动手实践并深入理解所讨论的内容。
内容概要:本文详细介绍了利用Matlab/Simulink进行LLC并网/离网逆变器的建模与仿真。主要内容涵盖主电路设计(LLC谐振腔、全桥逆变)、坐标变换(abc转dq)、双闭环控制(电流电压环)、调制方法(SVPWM vs SPWM)以及各种优化技巧。文中强调了锁相环(PLL)的应用、参数整定、死区时间设置、谐波抑制等关键技术点,并提供了具体的MATLAB代码示例。通过这些技术手段,实现了并网模式下THD小于3%,离网模式下电压畸变率不超过1.8%的优异性能。 适合人群:从事电力电子、新能源发电领域的研究人员和技术人员,尤其是对逆变器设计和仿真感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解LLC逆变器工作原理及其仿真优化的人群。目标是在实际应用中提高逆变器的效率和稳定性,减少谐波失真,确保系统的可靠性和高性能。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还分享了许多实际调试经验和代码片段,帮助读者更好地理解和掌握相关技术。
内容概要:本文详细介绍了基于STC8H1K08(8051内核)的无刷电机驱动方案,涵盖硬件设计和软件实现两个方面。硬件部分强调了PCB布局的优化,如三明治结构、2oz铜厚处理大电流路径以及霍尔接口设计。软件部分则深入探讨了GPIO初始化、状态机设计、霍尔信号处理、反电动势检测等关键技术点。此外,文中提供了详细的代码示例,展示了如何通过条件编译实现霍尔有感和无感模式之间的快速切换。 适合人群:具有一定电子电路和嵌入式编程基础的技术人员,尤其是从事电机控制系统开发的工程师。 使用场景及目标:适用于需要开发高效、可靠的无刷电机驱动系统的项目,旨在帮助开发者理解和掌握STC8H1K08在无刷电机驱动方面的应用,提高开发效率和产品质量。 其他说明:文中不仅分享了许多实践经验和技术细节,还提供了一些常见问题的解决方案,如ADC采样误差、MOS管发热等问题。这些内容有助于开发者避开常见的陷阱,顺利完成项目开发。