离子探空仪

使用方法：SAOExtractor(FILENAME)，其中FILENAME为文件名。此函数输出一个结构变量，包含SAO文件中的所有可用信息。每个字段最多可达60个，最小为4个。详情请参见SAO-4.3版本说明文档表1（https://ulcar.uml.edu/~iag/SAO-4.3.htm）。输出的\"Scaled\"字段包含所有缩放参数。

利用自行研制的湍流气象探空仪，对西藏拉萨地区的温度、风速、风向等常规气象参数的垂直分布和Cn2湍流强度进行详细探测。研究发现，夜晚和早晨在8~15 km高度范围内均存在强湍流层，且早晨湍流强度明显高于夜晚。同时，根据Hufnagel-Vally 5/7模式，结合探空数据，开发了适用于拉萨地区的Cn2湍流经验模式，经过统计验证，该模式有效估算了拉萨地区的湍流强度。最后，与高美谷地区的探空数据对比分析表明，拉萨地区的风速较小有利于天文观测，但强湍流对观测有一定影响。该研究为未来拉萨地区湍流廓线的进一步研究和天文台选址提供了重要参考，也为光电工程的应用提供了技术支持。

针对电动汽车，开展了锂离子电池容量衰减仿真研究。

使用单片机开发的一款RCL测试仪

逻辑分析仪是一款先进的数字信号测试工具，广泛应用于复杂电子系统的设计、调试和故障排查。它能够捕获并显示数字系统的时序信息，帮助工程师深入理解系统行为并解决潜在问题。本指南将详细介绍如何安装KingstVIS逻辑分析仪的软件，并有效使用设备。 一、软件安装 1. 下载安装软件：从官方或可信赖的资源网站下载最新版本的KingstVIS软件，适合你的操作系统（Windows、MacOS或Linux）。 2. 验证文件完整性：下载后，检查文件MD5或SHA校验值，确保安装文件未被篡改。 3. 运行安装程序：双击.exe文件启动安装向导，按照提示选择安装路径并同意许可协议。 4. 安装依赖项：如果安装过程中需要，安装必要的依赖项如.NET Framework。 5. 完成安装：安装完成后，桌面通常会出现快捷方式，点击启动KingstVIS软件。 二、连接设备 1. 硬件连接：通过USB接口将逻辑分析仪连接到电脑，确保设备已开启并成功识别。 2. 驱动安装：如果系统未自动安装驱动程序，根据附带的驱动安装指南手动安装。 3. 软件识别：启动KingstVIS软件，程序应自动识别连接的逻辑分析仪。如未能识别，检查USB连接并重启软件。 三、设置与配置 1. 通道设置：在软件界面配置每个通道的输入电平和触发条件，根据测试需求调整。 2. 采样率设置：选择合适的采样率以确保数据捕获效率和信息完整性。 3. 触发模式：根据测试要求选择适当的触发模式，如边沿触发或脉宽触发。 四、数据捕获与分析 1. 开始捕获数据：配置完参数后，点击“开始”按钮实时捕获信号波形。 2. 冻结和回放：捕获过程中，可冻结数据并回放，帮助进一步分析和故障排查。

这份数据集源自NASA艾姆斯卓越预测中心（PCoE）的定制电池预测测试台，记录了锂离子电池在不同温度下通过充电、放电和电化学阻抗谱三种操作曲线的运行情况。在不同电流负载水平下进行放电，直至电池电压降至预设的电压阈值。一些电池甚至低于OEM建议的2.7V阈值，引发深层放电老化效应。通过重复的充电和放电循环，电池加速老化，直至达到使用寿命（EOL）标准，即额定容量降低30%（从2 Ah降至1.4 Ah），实验终止。

MATLAB仿真QEM_光谱仪用于模拟和设计SEM光谱仪的代码。包括Lorentz文件，用于射线追踪各种组件，包括EELS光谱仪预处理镜片系统导流板枪。初始化电子束轨迹的MATLAB文件用于解析表达式（如偏斜和透镜变形），以及从Lorentz提取参数和曲线图，计算系数。

混合噪声Matlab代码 StoBifAn / TPA：- 随机分叉分析仪- 张量结构参数分析 主要功能：- 组装高维随机生化系统的化学主方程（CME）和化学Fokker-Planck方程（CFPE）。- 求解CME/CFPE，获得稳态分布。- 研究模型参数的可识别性和估计参数值。- 计算随机反应系统的分叉结构。- 耦合内部和外部噪声，进行鲁棒性分析。- 参数平稳分布的灵敏度分析。 更多详细信息请参阅：Liao et al., arXiv:1406.7825 使用须知：- 本代码仍在更新中。- 如有疑问，请联系作者。 许可：- MIT许可证

利用中国105站探空资料和NCEP/NCAR、ERA、JRA三种再分析资料，通过线性趋势、标准差、相关系数、EOF分析等方法，对比分析了三种再分析资料在中国区域年均高空温度的可靠性。结果显示，三者高空温度值均低于探空资料，NCEP/NCAR资料在对流层上层更接近探空资料，ERA和JRA资料则在对流层中下层与探空资料更为接近。在年际变化和长期变化趋势方面，ERA资料在我国北方对流层上层的再现能力较好，NCEP/NCAR资料在我国南方对流层上层的再现能力较好。

本项目探索有效的功能选择方法，以提高锂离子电池健康状况评估的准确性。为此，项目采用相关系数分析、主成分分析和数据整理等方法构建新的特征指标，并利用这些指标预测电池容量衰减趋势。 方法 项目主要采用 C# 和 MATLAB 语言进行数据提取和自动化处理。特征工程主要采用以下算法和方法： 皮尔逊相关系数 主成分分析 数据整理 构建的预测模型采用以下算法： 支持向量回归 决策树 随机森林 K 最近邻 极限学习机 注意事项 在进行主成分分析之前，务必对数据进行标准化处理。 根据容量标签列对数据进行降序排序至关重要，以确保模型能够预测电池容量的平滑衰减曲线，避免出现容量预测值在高低值之间频繁波动的情况。 由于该项目受工业保密协议约束，具体结果不予公开。