如果你正在做 PWM 整流器的仿真，是电压电流双闭环控制的实现，那这篇文章就挺合适你了。文章了基于 Simulink 的离散化 PWM 整流器仿真，可以你实现电压电流双闭环控制、同相位运行以及单位功率因数等功能。嗯，这些技术听起来有点复杂，但实际上通过 Simulink 可以让你更轻松地实现。另外，
Actionscript 0 次浏览
分解因数工具是我的一个用来练习Delphi所编的软件，以前曾用VB编过这样一个软件，但是效果不理想。关键是速度太慢，这回用Delphi编写，速度提升了很多。但是由于我充其量只能算是Delphi的入门者，软件也难免有不足，还望大家指点。r r软件主要是将一个合数分解成两个整数乘积的形式。使用非常简单。
Delphi 19 次浏览
本驱动可调节蹭网卡功率，降低辐射，增强安全性，支持win7 32/64位系统，兼容8187l系列网卡。
C++ 18 次浏览
质因数分解是指将一个合数分解为若干个质数的乘积的过程。在计算机编程中，质因数分解算法是一种常见的练习，涉及循环和条件判断等基本编程结构。实现质因数分解算法需要解决两个关键问题：如何判断一个数是否是质数以及如何有效地找出它的质因数。
C 21 次浏览
以周期图法与Burg算法为例，比较功率谱估计的古典与现代算法。
C 25 次浏览
嘿，如果你在学习电功率或者教学设计方面，绝对不能错过这份资源。它从电功率的概念到计算方法，再到实际应用，得蛮详细的。尤其是在教学设计上，通过与日常生活的结合，能让学生更容易理解和掌握。你可以用它来学生理解电流、电压与功率之间的关系，结合实验设计，激发学生的学习兴趣。挺实用的，适合物理教学和电工基础知
C++ 0 次浏览
Pandas 的数据文件读写能力一直都挺强，但要大规模遗传数据，原生功能就有点吃力了。pandas_plink-2.2.8这个库就蛮实用，专门用来.bed、.bim、.fam这些 Plink 格式的二进制文件，读得快、用起来也顺手。 pandas_plink的亮点是和 Pandas 无缝衔接，数据读
Python 0 次浏览
大数据里的 plinker 神器，非 pandas_plink 莫属。这个 .whl 包，版本是 2.2.1，专门对接 Plink 基因型数据，底层读写效率挺高，大规模基因数据时速度也不错。你要是搞 GWAS 或基因，用它配合 Pandas，能把原来那堆让人头疼的.bed文件，秒变 DataFram
Python 0 次浏览
光探测器输出功率信噪比（SNR）公式：接收信号光的光功率 * 外差量子效率（有效量子数）/ 量子效率
bada 11 次浏览
基因数据的高效读取，一直是数据里的老大难。pandas_plink的2.2.2版本专门这个问题，直接用Pandas操作.bed、.bim、.fam这些 Plink 文件，速度挺快，还能配合常见库玩出不少花样。你要是做过遗传相关的数据，应该对 Plink 文件格式不陌生。pandas_plink直接把
Python 0 次浏览