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蜗居之家:
akka2.0的如何实现1.2的功能 onReceive中接收 ...
Akka2使用探索1(Remoting) -
chenyehui:
这有点像nio, read和write的动作不需要user进程 ...
使用Akka的Actor和Future简单地实现并发处理 -
chenyehui:
hi 请问下 你这种方式 看不出来和Java 多线程的区别在哪 ...
使用Akka的Actor和Future简单地实现并发处理 -
henry_wu001:
这种调用是不是同步的,会不会阻塞?
Akka2使用探索5(Typed Actors) -
ZZX19880809:
啥ji巴玩意,copy也不看下,这啥样子了
Akka2使用探索7——“云计算”示例(Actor、Future、Remoting、Router、Deploy、异步、并发使用Demo)
Future用来获取某个并发操作的结果,这个结果可以同步(阻塞)或异步(非阻塞)的方式访问。
执行上下文
Future 需要一个ExecutionContext, 它与java.util.concurrent.Executor 很相像. 如果你在作用域内有一个 ActorSystem , 它可以用system.dispatcher()作 ExecutionContext。你也可以用ExecutionContext 伴生对象提供的工厂方法来将 Executors 和 ExecutorServices 进行包裹, 或者甚至创建自己的实例.
//执行上下文可以自己指定线程池类型
ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool())
Future的创建方法 Future<String> f1 = Futures.successful("f1", ec); Future<String> f2 = Futures.future(new Callable() { @Override Object call() { return "f2" } }, ec) Future<String> f3 = Futures.successful("f3", ActorSystem.create("test").dispatcher());
//使用actor的ask方法发送消息是也能创建一个Future
Futuref4 = akka.pattern.Patterns.ask(actor, "msg", 1000 * 60)
函数式 Future
Akka 的 Future 有一些与Scala集合所使用的非常相似的 monadic 方法. 这使你可以构造出结果可以传递的‘管道’ 或 ‘数据流’.
map(对未来返回的结果进行处理)
让Future以函数式风格工作的第一个方法是 map. 它需要一个函数来对Future的结果进行处理, 返回一个新的结果。map 方法的返回值是包含新结果的另一个 Future:
static void map() throws Exception { ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Future<String> f1 = Futures.successful("fof1o", ec); //map的作用是:对Futrue:f1的返回结果进行处理,返回一个新的结果 Future<Integer> f2 = f1.map(new Mapper<String, Integer>() { public Integer apply(String s) { return s.length(); } }); //这里对未来f1返回的字符串计算其长度 对Future完成结果的处理方法
//System.out.println(Await.result(f2, Duration.create(5, "s"))); //阻塞式,当前线程在此等待 //下面是非阻塞式,异步返回 f2.onComplete(new OnComplete<Integer>() { @Override public void onComplete(Throwable failure, Integer success) { System.out.println("f2返回结果:" + success + ",failure:" + failure); } }); f2.onSuccess(new OnSuccess<Integer>() { @Override public void onSuccess(Integer result) { System.out.println("f2返回结果:" + result); } }); f2.onFailure(new OnFailure() { @Override public void onFailure(Throwable failure) { System.out.println("f2返回failure:" + failure); } }); }
flatMap(对多个Future返回的结果进行处理)
static void flatMap() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Future<String> f1 = Futures.successful("hello", ec); // Future<Integer> fr = f1.flatMap(new Mapper<String, Future<Integer>>() { public Future<Integer> apply(final String s) { return Futures.future(new Callable<Integer>() { public Integer call() { return s.length(); } }, ec); } }); // System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); //阻塞式 } //对两个Future的结果处理 static void flatMap_concat2() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); final Future<String> f1 = Futures.successful("hello", ec); final Future<String> f2 = Futures.successful("world", ec); //如果要对多个Future的结果进行处理,需要用flatMap //本例中对f1和f2返回的结果用空格连接成“hello world” Future<String> fr = f1.flatMap(new Mapper<String, Future<String>>() { public Future<String> apply(final String s) { return f2.map(new Mapper<String, String>() { @Override public String apply(String v) { return s + " " + v; } }); } }); System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); //阻塞式 } //对三个Future的结果处理 static void flatMap_concat3() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); final Future<String> f1 = Futures.successful("How", ec); final Future<String> f2 = Futures.successful("are", ec); final Future<String> f3 = Futures.successful("you", ec); //如果要对多个Future的结果进行处理,需要用flatMap //本例中对f1、f2、f3返回的结果用空格连接成“How are you” Future<String> fr = f1.flatMap(new Mapper<String, Future<String>>() { public Future<String> apply(final String s) { return f2.flatMap(new Mapper<String, Future<String>>() { @Override public Future<String> apply(final String s2) { return f3.map(new Mapper<String, String>() { @Override public String apply(String s3) { return s + " " + s2 + " " + s3; } }); } }); } }); /*用java写比较繁琐,用scala的话就简单多了 val future1 = for { a: String <- actor ? "How" // returns How b: String <- actor ? "are" // returns "are" c: String <- actor ? "you" // returns "you" } yield a + " " + b + "" + c*/ System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); //阻塞式 }
filter(对Future进行条件筛选)
static void filter() throws Exception { ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Future<String> f1 = Futures.successful("fof1o", ec); Future<String> f2 = Futures.successful("fo", ec); //map的作用是:对Futrue:f1的返回结果进行处理,返回一个新的结果 Future<String> fs = f1.filter(Filter.filterOf(new Function<String, Boolean>() { @Override public Boolean apply(String param) { return param.length() == 5; } })); System.out.println(Await.result(fs, Duration.create(5, "s"))); Future<String> ff = f2.filter(Filter.filterOf(new Function<String, Boolean>() { @Override public Boolean apply(String param) { return param.length() == 5; } })); //不匹配的话会抛scala.MatchError异常 System.out.println(Await.result(ff, Duration.create(5, "s"))); }
组合Futures
如果Future的数目较多,用flatMap组合的话代码就过于复杂。可以使用sequence和traverse。
sequence(将 T[Future[A]] 转换为 Future[T[A]])
public static void sequence() throws Exception { //将 T[Future[A]] 转换为 Future[T[A]] //简化了用flatMap来组合 final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); final Future<String> f1 = Futures.successful("How", ec); final Future<String> f2 = Futures.successful("are", ec); final Future<String> f3 = Futures.successful("you", ec); List<Future<String>> futureList = new ArrayList<Future<String>>(); futureList.add(f1); futureList.add(f2); futureList.add(f3); //这里将List<Future<String>> 组合成一个Future:Future<Iterable<String>> Future<Iterable<String>> future = Futures.sequence(futureList, ec); Future<String> fr = future.map(new Mapper<Iterable<String>, String>() { @Override public String apply(Iterable<String> parameter) { String result = ""; for (String s : parameter) { result += s + " "; } return result; } }); System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); }
traverse(将 T[A] 转换为 Future[T[A]])
public static void traverse() throws Exception { //将 T[A] 转换为 Future[T[A]] final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Iterable<String> list = Arrays.asList("How", "are", "you"); //这里将List<String> 组合成一个Future:Future<Iterable<String>> ,对list中的每个元素做加工处理 Future<Iterable<String>> future = Futures.traverse(list, new Function<String, Future<String>>() { @Override public Future<String> apply(final String param) { return Futures.future(new Callable<String>() { @Override public String call() throws Exception { return param.toUpperCase(); } }, ec); } }, ec); Future<String> fr = future.map(new Mapper<Iterable<String>, String>() { @Override public String apply(Iterable<String> parameter) { String result = ""; for (String s : parameter) { result += s + " "; } return result; } }); System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); }
fold(从一个初始值开始递归地对Future序列进行处理(它将sequence和map操作合并成一步了))
public static void fold() throws Exception { //fold从一个初始值开始递归地对Future序列进行处理(它将sequence和map操作合并成一步了) final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); final Future<String> f1 = Futures.successful("How", ec); final Future<String> f2 = Futures.successful("are", ec); final Future<String> f3 = Futures.successful("you", ec); List<Future<String>> futureList = new ArrayList<Future<String>>(); futureList.add(f1); futureList.add(f2); futureList.add(f3); //本例从初始值“Init”开始,递归地对futureList的返回值用"_"连接,返回“Init_How_are_you” Future<String> fr = Futures.fold("Init", futureList, new Function2<String, String, String>() { @Override public String apply(String arg1, String arg2) { System.out.println("arg1----" + arg1); //第一次为Init,第二次为Init_How ,第三次为Init_How_are System.out.println("arg2----" + arg2); //第一次为How ,第二次为are 第三次为you return arg1 + "_" + arg2; } }, ec); //如果futureList为空列表,则返回初始值“Init” System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); //结果为Init_How_are_you } reduce(如果不想从给定的初始值开始递归,而想从future序列的第一个开始,则用reduce(它将sequence和map合并成一步了))
public static void reduce() throws Exception { //如果不想从给定的初始值开始递归,而想从future序列的第一个开始,则用reduce(它将sequence和map合并成一步了) final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); final Future<String> f1 = Futures.successful("How", ec); final Future<String> f2 = Futures.successful("are", ec); final Future<String> f3 = Futures.successful("you", ec); List<Future<String>> futureList = new ArrayList<Future<String>>(); futureList.add(f1); futureList.add(f2); futureList.add(f3); //本例从初始值“How”开始,递归地对futureList的返回值用"_"连接,返回“How_are_you” Future<String> fr = Futures.reduce(futureList, new Function2<String, String, String>() { @Override public String apply(String arg1, String arg2) { System.out.println("arg1----" + arg1); //第一次为How ,第二次为How_are System.out.println("arg2----" + arg2); //第一次为are ,第二次为you return arg1 + "_" + arg2; } }, ec); //如果futureList为空列表,则返回初始值“Init” System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); //结果为Init_How_are_you }
andThen(由于回调的执行是无序的,而且可能是并发执行的, 当你需要一组有序操作的时候需要一些技巧。)
public static void andThen() throws Exception { //如果要对Future的结果分多次依次处理,需要使用andThen final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Future<String> future = Futures.successful("hello", ec).andThen(new OnComplete<String>() { @Override public void onComplete(Throwable failure, String success) { System.out.println("先收到:" + success); } }).andThen(new OnComplete<String>() { @Override public void onComplete(Throwable failure, String success) { System.out.println("又收到:" + success); } }).andThen(new OnSuccess<Either<Throwable, String>>() { @Override public void onSuccess(Either<Throwable, String> result) { System.out.println("收到onSuccess:" + result); } }); }
fallbackTo(将两个 Futures 合并成一个新的 Future,
如果第一个Future失败了,它将持有第二个 Future 的成功值)
public static void fallbackTo() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Future<String> f1 = Futures.failed(new RuntimeException("ex1"), ec); Future<String> f2 = Futures.failed(new RuntimeException("ex2"), ec); Future<String> f3 = Futures.successful("ok", ec); //fallbackTo 将两个 Futures 合并成一个新的 Future, 如果第一个Future失败了,它将持有第二个 Future 的成功值 Future<String> fr = f1.fallbackTo(f2).fallbackTo(f3); System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(5, "s"))); }
zip(操作将两个 Futures 组合压缩成一个新的Future,返回的新的Future持hold一个tuple实例,它包含二者成功的结果)
public static void zip() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Future<String> f1 = Futures.future(new Callable<String>() { @Override public String call() throws Exception { System.out.println("f1---" + Thread.currentThread().getName()); Thread.sleep(1000 * 10); return "hello"; } }, ec); Future<String> f2 = Futures.future(new Callable<String>() { @Override public String call() throws Exception { System.out.println("f2---" + Thread.currentThread().getName()); Thread.sleep(1000 * 5); return "world"; } }, ec); //zip操作将两个 Futures 组合压缩成一个新的Future,返回的新的Future持hold一个tuple实例,它包含二者成功的结果 Future<String> fr = f1.zip(f2).map(new Mapper<Tuple2<String, String>, String>() { @Override public String apply(Tuple2<String, String> ziped) { System.out.println("zip---" + Thread.currentThread().getName()); return ziped._1() + " " + ziped._2(); //f1和f2的返回结果包含在zipped对象中 } }); System.out.println("主线程----" + Thread.currentThread().getName()); System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(15, "s"))); } public static void zip2() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); Future<String> f1 = Futures.successful("hello", ec); Future<String> f2 = Futures.future(new Callable<String>() { @Override public String call() throws Exception { System.out.println("f2---" + Thread.currentThread().getName()); Thread.sleep(1000 * 10); return (1 / 0) + ""; } }, ec); //zip操作将两个 Futures 组合压缩成一个新的Future,返回的新的Future持hold一个tuple实例,它包含二者成功的结果 Future<String> fr = f1.zip(f2).map(new Mapper<Tuple2<String, String>, String>() { @Override public String apply(Tuple2<String, String> ziped) { System.out.println("zip----" + Thread.currentThread().getName()); return ziped._1() + " " + ziped._2(); //f1和f2的返回结果包含在zipped对象中 } }); System.out.println("主线程----" + Thread.currentThread().getName()); System.out.println(Await.result(fr, Duration.create(15, "s"))); }
recover(对Future的异常进行处理,相当于try..catch中对捕获异常后的处理)
public static void recover() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); //recover对Future的异常进行处理,相当于try..catch中对捕获异常后的处理 Future<Integer> future = Futures.future(new Callable<Integer>() { public Integer call() { return 1 / 0; } }, ec).recover(new Recover<Integer>() { public Integer recover(Throwable problem) throws Throwable { System.out.println("捕获到异常:" + problem); // if (problem instanceof RuntimeException) { // return 0; // } else { // throw problem; // } return -2; //这里捕获到异常后直接返回新值了,并没有再抛出异常,所以后面的recover不会再收到异常 } }).recover(new Recover<Integer>() { public Integer recover(Throwable problem) throws Throwable { System.out.println("捕获到异常:" + problem); if (problem instanceof ArithmeticException) { //捕获异常并处理,捕获到后,后面得到的result将会是-1 return -1; } else { throw problem; } } }); int result = Await.result(future, Duration.create(1, TimeUnit.SECONDS)); System.out.println("result----" + result); }
recoverWith(和recover很类似,只是捕获到异常后返回Future,使其能够异步并发处理)
public static void recoverWith() throws Exception { final ExecutionContextExecutorService ec = ExecutionContexts.fromExecutorService(Executors.newCachedThreadPool()); //recoverWith和recover很类似,只是捕获到异常后返回Future,使其能够异步并发处理 Future<Integer> future = Futures.future(new Callable<Integer>() { public Integer call() { return 1 / 0; } }, ec).recoverWith(new Recover<Future<Integer>>() { @Override public Future<Integer> recover(Throwable failure) throws Throwable { if (failure instanceof ArithmeticException) { return Futures.future(new Callable<Integer>() { @Override public Integer call() throws Exception { return 0; } }, ec); } else throw failure; } }); int result = Await.result(future, Duration.create(1, TimeUnit.SECONDS)); System.out.println("result----" + result); }
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Command.h库文件
基于Python+OpenCV的全景图像拼接系统设计与实现 本系统的设计与实现基于Python和OpenCV,旨在提供一个高效、准确的全景图像拼接系统。系统的前台界面使用了最新的HTML5技术,使用DIV+CSS进行布局,使整个前台页面变得更美观,极大的提高了用户的体验。后端的代码技术选择的是PYTHON,PYTHON语言是当下最常用的编程语言之一,可以保证系统的稳定性和流畅性,PYTHON可以灵活的与数据库进行连接。 系统的数据使用的MYSQL数据库,它可以提高查询的速度,增强系统数据存储的稳定性和安全性。同时,本系统的图像拼接技术以OpenCV为核心,最大化提升图片拼接的质量。 本系统的设计与实现可以分为以下几个部分: 一、系统架构设计 本系统的架构设计主要基于Python和OpenCV,使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术,后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库,实现图像拼接功能。 二、图像拼接算法 本系统使用OpenCV库实现图像拼接,OpenCV库提供了丰富的图像处理功能,可以实现图像拼接、图像识别、图像处理等功能。通过OpenCV库,可以实现高效、准确的图像拼接。 三、系统实现 本系统的实现主要基于Python和OpenCV,使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术,后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库,实现图像拼接功能。同时,本系统还实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能,以确保系统的安全和稳定性。 四、系统优点 本系统的优点有: * 高效:本系统使用OpenCV库实现图像拼接,可以实现高效的图像拼接。 * 准确:本系统使用OpenCV库实现图像拼接,可以实现准确的图像拼接。 * 安全:本系统实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能,以确保系统的安全和稳定性。 * 灵活:本系统使用PYTHON语言,可以灵活的与数据库进行连接,实现灵活的图像拼接功能。 本系统的设计与实现可以提供一个高效、准确的全景图像拼接系统,为用户提供了一个方便、快捷的图像拼接体验。
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C#课程设计大作业,基于ASP.NET的文件管理系统源码及数据库。该项目已获得老师指导并通过,成绩优秀。。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。
内容概要:本文探讨了在热风作用下多孔介质(如土壤、岩石等)的温湿度变化规律。利用COMSOL Multiphysics软件,通过建立几何模型、设置材料属性、定义边界条件并选择合适的物理场,进行了详细的数值模拟。研究结果显示,在热风的影响下,多孔介质内部的温度和湿度呈现出特定的变化趋势,这对物质传输、流体流动和能量传递等过程有着显著影响。 适合人群:从事环境科学、地质学、土木工程等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要理解和预测多孔介质在热风作用下的温湿度变化的实际工程项目,如地下工程、土壤修复等。通过本研究可以为相关领域的设计和优化提供理论依据和技术支持。 其他说明:文中提供了部分关键代码片段和模拟结果展示,有助于读者深入了解COMSOL的具体操作流程和模拟效果。未来研究方向包括探索更多不同条件下的多孔介质行为以及优化设计方案以提升性能。
内容概要:本文介绍了一款基于MATLAB的数字信号处理(DSP)工具,该工具采用MATLAB App Designer构建了一个带有图形用户界面(GUI)的四模块系统。这四个模块分别是:基本信号绘制(如抽样、正弦、矩形、方波)、卷积计算(包括线性卷积、圆周卷积及其优化方法)、傅里叶变换(涉及幅频响应和相频响应的正确绘制),以及IIR滤波器的设计(涵盖低通、高通、带通、带阻滤波器)。文中详细解释了各模块的关键技术和实现细节,提供了具体的代码示例并分享了一些实践经验和技术要点。 适用人群:对数字信号处理感兴趣的研究人员、工程师及学生,尤其是那些希望深入了解MATLAB在DSP领域的应用的人群。 使用场景及目标:本工具适用于教学演示、实验研究和工程开发等多种场合。它可以帮助用户更好地理解和掌握数字信号处理的基本概念和技术,同时为实际工程项目提供有效的支持。 其他说明:作者强调了在实现过程中的一些注意事项,如时间向量的精确表示、圆周卷积的正确实现方式、频谱图的正确绘制以及IIR滤波器设计中的稳定性问题。此外,还提到了使用MATLAB App Designer进行GUI开发的优势,特别是在数据传递方面相比传统GUIDE更为可靠。
内容概要:本文详细介绍了锂离子电池恒流恒压充电(CC-CV)的Simulink仿真模型及其电路结构。首先解释了锂离子电池的基本概念以及CCCV控制系统的作用。接着,文章详细描述了恒流恒压充电的两个主要阶段——恒流(CC)阶段和恒压(CV)阶段,在这两个阶段中,分别施加恒定电流和恒定电压以确保电池安全快速充电。文中还展示了如何使用Simulink进行仿真建模,包括直流电压源、DC/DC变换器等组件的功能和性能。最后,提供了2000多字的说明文档和相关参考文献,帮助读者深入了解锂离子电池的充电过程和技术细节。 适合人群:从事电力电子、电池管理系统设计的研究人员和工程师,以及对锂离子电池充电技术感兴趣的高校学生。 使用场景及目标:适用于需要掌握锂离子电池恒流恒压充电原理和技术实现的专业人士,旨在提升他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明:附赠详细的说明文档和参考文献,有助于进一步探索和研究锂离子电池的充电机制。
在统计学和金融工程领域,Copula函数是一种强大的工具,用于建立不同随机变量之间的依赖关系。Copula理论允许我们独立地处理每个变量的边际分布,同时保持它们之间的联合分布。在给定的压缩包文件中,我们可以看到一系列与Copula函数相关的MATLAB脚本,这些脚本主要用于估计Copula参数和构建混合Copula模型。 标题“copula_wireo3t_估计copula参数_混合copula函数_matlabcopula_matlabcopula函数”表明了这个项目的核心内容,它涉及到了一个特定的Copula类型——Wireo3t Copula,以及如何在MATLAB环境中使用内置的`matlabcopula`函数库进行参数估计和混合Copula的构建。 描述提到的“基于EM估计”(Expectation-Maximization算法)是统计学中的一种常用参数估计方法,尤其适用于处理数据不完整或者存在缺失值的情况。EM算法通过迭代过程来最大化似然函数,从而估计模型参数。 以下是各文件的简要介绍: 1. `copula1.m`: 这可能是一个主程序或示例,用于调用其他函数并执行混合Copula的建模和参数估计过程。 2. `cmlstat.m`: CML(Covariance Matrix Likelihood)统计量通常用于检验Copula函数的适用性,此函数可能是计算这一统计量的实现。 3. `coop.m`: 可能包含了各种Copula函数的定义,包括Wireo3t Copula,以及其他可能用到的Copula类型。 4. `mcopulacml.m`: 这个函数可能是用来计算混合Copula的CML似然函数,用于EM算法的E(期望)步骤。 5. `copux.m`: 这个函数可能是用于计算特定Copula类型的联合累积分布函数(CDF)或其逆函数,这是进行依赖结构分析的关键部分。 6. `mcopula.m`: “混合Copula”的实现,它可能包括了如何结合多个Copula模型以构建更复杂的依赖结构。 在实际应用中,混合Copula模型能够更好地捕捉数据中的复杂依赖模式,因为它允许使用多种Copula类型来描述不同部分的依赖性。MATLAB的`matlabcopula`库提供了丰富的函数,使得用户能够方便地进行Copula建模和分析。 为了详细理解这些脚本,你需要具备MATLAB编程基础,对Copula理论有深入理解,并了解EM算法的工作原理。通过运行这些脚本,你可以估计Wireo3t Copula或其他Copula模型的参数,评估不同 Copula 函数的适用性,并构建混合Copula模型,以适应不同数据集的依赖特性。这些工具和方法在风险管理和金融工程中非常有用,因为它们可以帮助我们更准确地理解和模拟随机变量间的复杂关系。
内容概要:本文详细介绍了三相维也纳整流器的设计与控制仿真,涵盖了主电路电感电容参数设计、负载参数设计及其对稳定性的影响、双闭环电压电流控制策略(含双PI调节)等方面。文中强调了仿真分析在优化设计方案、提升系统稳定性和动态性能方面的重要作用,并讨论了负载突变时输入电流的变化及电压恢复特性,还提出了在直流侧接入蓄电池以增强系统稳定性的可能性。 适合人群:从事电力电子、电力系统设计与控制领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解三相整流器设计原理、掌握双闭环控制策略、进行仿真分析优化设计的专业人士。目标是在实际项目中提高整流器的性能和可靠性。 其他说明:文章不仅提供了理论依据,还结合具体案例进行了详细的仿真分析,有助于读者将理论应用于实践。
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内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL进行层合材料超声波仿真的方法和技术要点。首先讲解了材料层设置的高效方法,特别是使用'层压板'功能提高建模效率并正确处理各向异性材料的问题。接着讨论了边界条件设置的关键,强调了完美匹配层(PML)的作用及其衰减系数的设定。然后探讨了网格划分的原则,指出高频情况下适当放宽网格密度有助于减少数值振荡并加快计算速度。此外,还分享了求解器设置的经验,包括时间步长的手动设定和启用'渐进波'选项的重要性。最后讲述了后处理阶段的数据处理技巧,如使用Hilbert变换提取包络线以及调整材料阻尼参数以提高仿真结果的准确性。 适合人群:从事复合材料无损检测研究的技术人员,尤其是有一定COMSOL使用经验的研究者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解和掌握COMSOL软件在层合材料超声波仿真领域的应用,旨在提升仿真的精确性和效率。 其他说明:文中提供了具体的参数配置示例和代码片段,便于读者理解和实践。同时提醒注意一些常见的错误和陷阱,帮助用户避开这些问题,获得更好的仿真效果。
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内容概要:本文详细介绍了如何使用COMSOL软件对变压器绝缘油中的流注放电现象进行仿真。文中首先解释了流注放电在电力系统中的重要性和复杂性,然后重点讲解了COMSOL软件的功能及其在流注放电仿真中的应用。特别强调了PDE模块的作用,通过建立MIT飘逸扩散模型来更精准地描述电场中电荷的传输和扩散过程。最后,文章提供了MIT鼻祖论文的中文版及相关学习笔记,帮助读者从理论到实践全面掌握这一领域的知识和技术。 适合人群:从事电力系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对变压器绝缘油流注放电仿真感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标:适用于需要深入了解变压器绝缘油中流注放电机理的研究项目,旨在提高电力传输的安全性和稳定性。通过学习和应用COMSOL仿真技术和PDE模块,可以优化变压器的设计和维护方案。 其他说明:提供的学习资料包括MIT鼻祖论文中文版和详细的仿真操作指南,有助于快速上手并深入理解流注放电的仿真过程。
内容概要:本文详细介绍了如何在MATLAB中实现最小二乘递推算法,用于生成M序列并进行参数估计和误差分析。首先,文章解释了最小二乘估计递推算法的基本原理及其优势,如处理速度快和实时更新数据的能力。接着,展示了如何用MATLAB生成M序列的具体方法,包括初始化和递推生成过程。随后,讨论了如何使用lsqcurvefit函数对M序列数据进行参数辨识,并提供了详细的代码示例。最后,介绍了如何计算估计误差,以便评估参数估计的准确性。 适合人群:具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师以及学生。 使用场景及目标:适用于需要处理大量数据并进行参数估计和误差分析的场合,如信号处理、通信系统等领域。通过学习本文,读者可以掌握最小二乘递推算法的应用技巧,提高数据处理效率。 其他说明:文中提供的代码已经过测试,可以直接运行。此外,文章还探讨了该算法在未来可能的应用和发展方向。