EVC删除非空目录

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//TITLE:
//EVC删除非空目录
//AUTHOR:
//norains
//DATE:
//Thursday 22-June -2006
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采用的是MFC,如果需要移植到SDK,只要把CString换成相应类型即可。
代码比较简单,只简单做一下解释:
BOOL DeleteDirectory(const CString szDir)
{
CString szFindDir=szDir;
if(szFindDir.Right(1)!="//")
{
szFindDir+="//";
}
szFindDir+="*.*";

WIN32_FIND_DATA fd;
HANDLE hFind;
hFind=FindFirstFile(szFindDir,&fd);
if(hFind!=INVALID_HANDLE_VALUE)
{
do{
if(fd.dwFileAttributes==FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY)
{
//it must be directory,get into
DeleteDirectory(szDir+"//"+fd.cFileName);
}
else
{
//it is file ,delete it
if(DeleteFile(szDir+"//"+fd.cFileName)==FALSE)
{
return FALSE;
}
}

}while(FindNextFile(hFind,&fd));
}

//if you donot close the handle,the next step of Removing Directory would failed
CloseHandle(hFind);
//the root directory must be empty ,so remove it
if(RemoveDirectory(szDir)==FALSE)
{
return FALSE;
}

return TRUE;
}


由此也可引出一个判断目录是否为空的代码,也比较简单,如下:
BOOL IsDirEmpty(const CString szDir)
{
CString szFindDir=szDir;
if(szFindDir.Right(1)!="//")
{
szFindDir+="//";
}
szFindDir+="*.*";

WIN32_FIND_DATA fd;
HANDLE hFind;
hFind=FindFirstFile(szFindDir,&fd);
if(hFind!=INVALID_HANDLE_VALUE)
{
return FALSE;
}
else
{
//it is empty
return TRUE;
}
}
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
内容概要:本文研究在电力系统负荷发生突变的情况下,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)进行三相状态估计的方法。针对负荷突变带来的系统线性和不确定性,文章对比了UKF与AUKF在状态估计中的性能差异,重点分析AUKF通过自适应调整噪声协方差矩阵的能力,提升对突变工况的响应精度和鲁棒性。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖系统建模、量测方程构建、滤波算法设计及仿真验证流程,展示了在动态变化环境下实现高精度状态估计的有效途径。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力,从事电【状态估计】基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究(Matlab代码实现)力系统状态估计、智能电网监控或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例分布式电源和负荷波动剧烈的现代配电系统状态估计;②用于提升电力系统在突发事件下的实时监测与故障预警能力;③为高级能量管理系统(EMS)提供可靠的动态状态信息支持。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注AUKF中噪声协方差自适应机制的设计逻辑,并可通过修改负荷突变场景进行仿真实验,深入掌握不同滤波方法在动态环境下的适用性与局限性。
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