该程序可以离线辨识HPPC工况下的电池数据，只需要批量导入不同SOC所对应的脉冲电流电压数据，就可以瞬间获得SOC为[100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%]的所有电池参数,迅速得到参数辨识的结果并具有更高的精度，可以很大程度上降低参…

【扩展卡尔曼滤波算法EKF估计SOC】 基于二阶RC锂电池模型，利用扩展卡尔曼滤波器EKF在线估计HPPC工况和复杂电流工况下SOC变化，EKF滤波器估计效果比较理想。 【仿真模型、配套理论视频、配套相关文献、word文档解释说明】 【纯simulink基础模块】 ID:6…

不同工况DST FUDS HPPC电池参数在线辩识，包括一阶模型，二阶模型，带ocv同时参数辩识，EKF ffrls两种在线辩识算法。 参数辩识加容量同时在线辩识，附赠simulink模型用于仿真验证。 ID:75200681215323098 我本俗人。。 不…

本文由 ImportNew - 郭楚沅 翻译自 java-performance。欢迎加入 翻译小组。转载请见文末要求。 这篇文章对常见HashMap实现进行了性能评估。以JDK HashMap为基线，涵盖了5个知名的函数。用原始类型、对象分别作为key和Value组合进行测试，并给出测试报告…

HPPC的设想和目标 设想 程序员知道自己在做什么，并可能希望直接访问特定集合的类的内部存储(例如，不使用预定义的迭代器)绝大多数情况下程序使用单线程访问。例如，有一个在并发修改的重复验证的小点。使用原始集合的程序在开发期间使用单元测…

不同工况DST FUDS HPPC电池参数在线辩识，包括一阶模型，二阶模型，带ocv同时参数辩识，EKF ffrls两种在线辩识算法。 参数辩识加容量同时在线辩识，附赠simulink模型用于仿真验证。 ID:75200681215323098

HPPC（高性能的原始集合）库专注高性能和高存储效率优化，提供了经典Java集合的高性能实现，支持所有原生类似，包括List、Set 和Map等。 为什么要使用HPPC Java集合包在许多方面是完美的，它不能用于JDK1.5中开…

锂电池Matlab仿真二阶RC等效电路模型 用m代码编写 两个工况：HPPC CC YID:8349774087161004 粉巷知足的主任 锂电池在现代社会的发展中扮演着重要的角色，其性能和可靠性对各个领域的应用起着决定性的作用。在锂电池的研究过程中，通过建立准…

锂离子电池充放电状态校准 实验一：锂离子电池充放电状态校准 电池类型 锂离子电池 测试项目 充放电测试 试验步骤 设定40℃，静置3h；CC-CV充电，CC放电，静置，循环此过程。 备注 锂离子电池循环充放电…

HPPC 开源项目指南 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hp/hppc 项目介绍 HPPC（High-Performance Primitive Collections）是一个专为Java设计的高性能原生数据结构库。它提供了对基本类型（如int、long等）以及对象数组的高…

高性能原始类型集合库(HPPC) - Java的强力工具箱 hppc High Performance Primitive Collections for Java 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hp/hppc 项目基础介绍及编程语言 高性能原始类型集合库（High Performance Primitive Collections&#x…

HPPC实验针对的是锂电池 电芯级别的测试，主要目的是为了测试得出锂电池的直流内阻，这里锂电池的内阻包含了欧姆内阻与极化内阻。HPPC实验常用的测试方法标准有三种： 美国《FreedomCar电池测试手册》的HPPC方法，测试持续时间为10s&…

1. 简述 开发V2X模组。 2. 通信系统架构 通信系统架构 C-V2X模组 C-V2X模组内置应用处理器，不仅可以单独用作通信模组，还可以进行二次开发。这个和ESP8266差不多，既可以连接到STM32作为通信模组，也可以直接进行开发。 定位系统…

一、AutoDL 1.1 注册 进入AutoDL官网 注册完成之后选择控制台 1.2 租用服务器 进入算力市场选择合适的服务器，我这里选择的是RTX 4090 选择基础镜像为：Miniconda / conda3 / 3.8(ubuntu20.04) / 11.3(cudagl) 选择立即创建，容器示…

基本的时间同步机制 1588V2 提供了一套时间同步的方案PTP，可以提供亚微秒级的时间同步精度。 1588V2时间同步过程分为偏移测量阶段和延迟测量 2个阶段。偏移测量阶段用来修正主、从属时钟的时间差。如图 1所示 ,在该偏移修正过程中 ,主时钟周期性发出一个确定的同…

论文名称：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.11164 目前，CNN网络在图像识别领域大放异彩，从最初的AlexNet到后面的GoogLeNet,ResNet,识别精度越来越高，但是除了精度之外，模型的计算复杂…

论文地址：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 1.改进 MobileNet V2是Google继V1之后提出的下一代轻量化网络，主要解决了V1在训练过程中非常容易特征退化的问题，V2相比V1效果有一定提升。 2.核心 v2沿用v1的Depthwis…

深度学习论文: Depth Anything V2 Depth Anything V2 PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.09414v1 代码:https://depth-anything-v2.github.io/ PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks …

MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer 摘要 提出了一种新的基于transformer的conditional UNet框架一种新的Spectrum-Space Transformer(SSFormer)来建模噪声和语义特征之间的交互 引言 将基于transformer的UNet(如TransUNet)与DPM…

文章目录 一：YOLO_v2的改进二：网络细节【BN层取代了Dropout】【高分辨率分类器】【Anchor思想】【K-means选定先验框】【预测坐标相对于Grid Cell的位置】【细粒度的特征】【多尺度训练】 三：损失函数四：YOLO_v2的不足 一&#xf…