仿真软件MATLAb搭出来的一个光伏电池并入微电网模型.

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利用蚁群算法得到模糊聚类的初始值，再利用FCM对样本数据进行分类。

分数阶傅里叶变换作为一种线性变换, 能够实现线性调频信号检测与分离。而多项式相位信号在短时间内可以由线性调频信号提供良好的近似, 故可以采用短时分数阶傅里叶变换实现多线性调频分量的检测与分离。对每个短时信号的时频分析进行叠加组合, 即得到多个多项式相位信号的时频分析检测。计算机模拟仿真证明了此方法的有效性。

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【实例简介】1. 前言 4 2. 缩略语 4 3. 测试概述 5 3.1. 网络结构 5 3.2. 测试场景 6 3.3. 测试工具 6 3.4. 系统基本配置 6 3.5. 测试条件说明 7 3.6. 测试其他约定 8 4. 测试用例 9 4.1 基本功能与配置测试 9 4.1.1 系统带宽与参数集 9 4.1.2 帧结构配置 10 4.1.3 下行同步和小区搜索 10 4.1.4 SSB的配置与传输 11 4.1.5 PDCCH的配置（CORESET） 12 4.1.6 自适应调制与编码 13 4.1.7 灵活调度 14 4.1.8 URLLC业务和eMBB业务的复用功能测试 15 4.1.9 三种RRC状态 16 4.1.10 NSA上行功率控制 16 4.1.11 NSA终端自干扰解决方案 18 4.2 吞吐量性能测试 19 4.2.1 单用户吞吐量 20 4.2.2 小区峰值吞吐量 23 4.2.3 小区平均吞吐量和小区边缘速率 24 4.3 移动性功能测试 25 4.3.1 RRC_CONNECTED状态下移动性 25 4.3.2 基于SSB的小区级测量 26 4.3.3 基于CSI-RS的小区级测量 27 4.4 时延测试 28 4.4.1 eMBB用户面时延测试 28 4.4.2 URLLC用户面时延及可靠性测试 30 4.4.3 IDLE到CONNECTED控制面时延测试 31 4.4.4 INACTIVE到CONNECTED控制面时延测试 32 4.5 NSA双连接功能测试 33 4.5.1 Option 3/3A/3X场景测试 33 4.5.2 Option 7/7A/7X场景测试 36 4.6 上行覆盖增强功能测试 39 4.6.1 低频上行共享 39 4.6.2 NR载波聚合 42 4.7 CU-DU分离测试 43 4.7.1 接口功能测试 43 4.7.2 基本业务流程测试 46 4.7.3 移动性测试 47 4.7.4 性能测试 50 4.7.5 NSA场景测试 53 4.7.6 CU动态资源调整 59

ATR-FNN基于模糊神经网络的目标自动识别，在这个实现中，我们已经对2种神经网络进行了多类分类任务的比较研究。使用的数据集 - MSTAR SAR DATA

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