S32K142

利用S32K142微控制器的ADC模块，可实现精准的电流采集。该算法通过测量电流互感器或分流电阻上的电压，计算出流经系统的电流值。

K8s 应用部署监控实战指南 这份指南将引导您完成将应用程序部署到 Kubernetes (k8s) 监控平台的整个流程。 准备工作 确保已搭建 Kubernetes 集群并正常运行。 您的应用程序已容器化，并准备好 Docker 镜像。 选择并配置好 k8s 监控平台，例如 Prometheus 和 Grafana。 部署步骤 编写 Kubernetes YAML 文件: 定义 Deployment、Service 和 Ingress 等资源，描述应用程序的部署方式和访问方式。 部署应用程序: 使用 kubectl apply -f your_app.yaml 命令将 YAML 文件应

SPSS单样本K-S检验是统计分析中的一项重要内容，通过分析菜单中的非参数检验选项，可以对指定的变量进行正态、均匀、泊松或指数分布的检验。

在Excel统计分析中，进行K-S正态性检验的具体流程如下： 第一步：准备数据 确保数据已准备好，适合进行K-S检验，并验证数据格式是否符合要求。 第二步：设置公式和函数 在Excel中利用函数计算样本的累计分布函数（CDF），如使用NORM.DIST来确定数据的正态分布情况。 第三步：执行K-S检验 使用K-S统计量计算样本分布和正态分布的差异。 比较统计值与临界值，判断是否符合正态分布。 第四步：结果解读 根据计算结果判断是否拒绝正态性假设，从而分析数据是否为正态分布。 通过以上步骤即可在Excel中完成K-S正态性检验，帮助我们了解数据的分布特征。

Energy Control Problem Code in MATLAB: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) for HVAC Systems This repository contains the dataset we collected for HVAC energy disaggregation, as well as the source code and demonstrations from our paper in IEEE Transactions on Power Systems. To the best of our knowle

To install the NXP Vision Toolbox for S32V234 automotive vision processor in MATLAB, follow these steps: 1. Go to the MATLAB Add-On Manager and select the NXP Support Package S32V234 toolbox. 2. Choose the 'Open Folder' option to navigate to the installation path. 3. Run the NXP_Support_Package_S32V

本程序结合协同模糊聚类算法和G-K算法，利用Matlab实现了T-S模型的构建，并对输入的训练数据进行了测试。输入数据包括训练数据的实际输出和特征矩阵，以及测试数据的实际输出和特征矩阵。输出结果包括模型对训练数据和测试数据的均方根误差评估，最后生成模型对测试数据的拟合图。程序还考虑了交叉验证的影响，对测试数据进行了分组处理。

ODBC（开放数据库连接）是微软提供的标准接口，使应用程序能够统一访问各种不同的数据库系统。深入探讨了针对myODBC驱动的特定修复补丁myodbc5S5_1_7with56233patchR926win32，特别为32位Windows系统设计。该补丁解决了在修改ODBC数据源配置时可能遇到的错误问题。建议用户安全备份并替换驱动安装目录下的myodbc5S.dll文件，同时关闭所有依赖于myODBC驱动的程序，以避免潜在的数据丢失或程序崩溃。详细的安装步骤和注意事项可参阅补丁包中的README文件。

这是一个Matlab仿真程序，使用C语言编写的S函数实现SVPWM控制算法。该程序代码经过测试，可以正常运行。 初次使用S函数的用户，需要先打开S-Function Builder，点击右上角的“Build”按钮，然后运行Simulink模型。 该程序采用一种非常规的SVPWM实现方法，可以为SVPWM初学者和希望节省开发时间的工程师提供参考。

k-均值（k-means）算法是数据挖掘中常用的一种无监督学习方法，用于将数据点分组或聚类。它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，并更新这些中心为所在簇内所有点的平均值。在Matlab中实现k-均值算法可以方便理解其工作原理，利用Matlab强大的数值计算能力进行高效实现。算法步骤包括：1. 初始化：随机选择k个初始聚类中心。2. 分配：计算数据点到各聚类中心的距离，分配到最近的中心所在簇。3. 更新：更新每个簇的中心为该簇内所有点的平均值。4. 迭代：重复分配和更新步骤，直到收敛或达到最大迭代次数。Matlab中的实现优势在于其简洁的语法和丰富的内置函数，例如pdist2和kmeans