自动跟踪式独立太阳能光伏发电系统

本文着重分析了现阶段我国的发电技术的应用现状,然后结合目前主要的发电方式,提出了光伏发电方式,并针对当前应用现状提出改善措施,希望能够最大化的提升太阳能的利用率。总的来说,通过本文的研究可以有效的提高光伏发电率,促进光伏发电的广泛和推广,从而促进该领域的可持续性发展。

基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别

在当前科学技术快速发展的大背景下,通过应用卷积神经网络原理,能够将表面肌电信号的手势通过一维多通道的方式识别出来,避免在前期采用复杂的方法对表面信号进行预处理以及对信息采用手工提取方法所花费的时间。基于此,以右手为活动手,分析了握拳、向左、向右以及展拳4种手势时的表面肌电信号。将不同手势的肌电信号进行标记,生成信号长度不同的8通道信号训练集和测试集,并借助卷积神经网络的相关原理分析了卷积状态下的采样。借助相关研究后通过卷积神经网络的应用,能够实现卷积神经网络表面肌电信号的高效处理,从而实现对手势信号的识别,且识别率能够满足具体使用需求,因此其在实际工作中应用是有价值的。

独立光伏发电系统控制器

本文就以独立光伏发电系统控制器为主做了介绍,详细分析了控制器对进行光伏阵列最大功率跟踪时的工作方式,并以这些研究救过作为基础,分析了如何进行控制器的设计,以及如何进行电池组件效率的提升。