Setup Script Programming_SSP中Separator 的用法

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可以很方便的控制两个BIOS选项之间的间隙。

 

1、产生一个空白行

 

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  Type = BLANK_LINE
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如果要生成两个空白行,那么连用两条这样的语句就可以实现,以此类推,生成多条分隔线时也是同样的操作。

 

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  Type = BLANK_LINE
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  Type = BLANK_LINE
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2、生成一条线

 

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  Type = SINGLE_LINE
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
C:\Users\25792\PycharmProjects\PythonProject\.venv\Scripts\python.exe C:\Users\25792\AppData\Roaming\JetBrains\PyCharm2025.2\scratches\scratch.py ✅ 目录存在,包含以下文件: 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2015.nc (100 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2016.nc (95 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2017.nc (93 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2018.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2019.nc (102 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2020.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2021.nc (98 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2022.nc (99 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2023.nc (103 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2024.nc (90 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2025.nc (106 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2026.nc (101 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2027.nc (104 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2028.nc (106 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2029.nc (94 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2030.nc (107 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2031.nc (98 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2032.nc (105 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2033.nc (98 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2034.nc (96 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2035.nc (102 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2036.nc (99 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2037.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2038.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2039.nc (100 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2040.nc (96 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2041.nc (87 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2042.nc (94 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2043.nc (99 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2044.nc (88 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2045.nc (102 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2046.nc (89 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2047.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2048.nc (98 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2049.nc (95 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2050.nc (98 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2051.nc (108 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2052.nc (93 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2053.nc (99 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2054.nc (104 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2055.nc (99 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2056.nc (94 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2057.nc (93 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2058.nc (92 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2059.nc (105 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2060.nc (94 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2061.nc (91 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2062.nc (94 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2063.nc (96 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2064.nc (90 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2065.nc (95 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2066.nc (103 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2067.nc (102 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2068.nc (100 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2069.nc (96 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2070.nc (89 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2071.nc (101 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2072.nc (100 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2073.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2074.nc (98 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2075.nc (108 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2076.nc (91 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2077.nc (94 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2078.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2079.nc (93 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2080.nc (92 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2081.nc (104 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2082.nc (99 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2083.nc (99 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2084.nc (107 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2085.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2086.nc (97 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2087.nc (100 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2088.nc (105 MB) 📄 CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2089.nc (97 MB) 1.7.2 进程已结束,退出代码为 0
09-22
太好了!你已经成功执行了目录扫描,并确认: ✅ `CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2025.nc` 确实存在于该路径下! 并且你还打印出了 `netCDF4.__version__` 是 `1.7.2`,说明库也安装正确。 --- ## 🎉 那么问题来了:为什么之前会报错? 你的原始错误是: ```python FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:\\10KM中国全域数据\\CMCC_ESM2_SSP245_hurs\\CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2025.nc' ``` 但现在我们确认: - ✅ 文件存在 - ✅ 路径拼写一致 👉 **这说明最可能的原因是:Python 脚本运行时的工作目录或路径编码出现了细微偏差。** 但既然文件真实存在,我们可以直接测试打开它。 --- ## ✅ 第六步:现在立刻验证能否读取 `.nc` 文件 请运行以下完整测试脚本: ```python import xarray as xr import os # 正确的文件路径(复制粘贴自你列出的内容) file_path = r"D:\10KM中国全域数据\CMCC_ESM2_SSP245_hurs\CMCC_ESM2_SSP245_hurs_2025.nc" # 再次检查文件是否存在 if not os.path.exists(file_path): print(f"❌ 文件不存在!请检查:\n {file_path}") else: print(f"✅ 文件已找到,大小为 {os.path.getsize(file_path) // (1024*1024)} MB") try: # 显式使用 netCDF4 引擎打开 with xr.open_dataset(file_path, engine='netcdf4') as ds: print("\n🎉 成功打开 NetCDF 文件!") print("\n📌 文件基本信息:") print(ds.info()) # 类似 summary 的信息 # 打印变量名,确认是否有 'hurs' print("\n📊 变量列表:", list(ds.variables.keys())) # 打印经纬度和时间范围 if 'lat' in ds: print(f"📍 纬度范围: {ds['lat'].min().item():.2f} ~ {ds['lat'].max().item():.2f}°N") if 'lon' in ds: print(f"🌍 经度范围: {ds['lon'].min().item():.2f} ~ {ds['lon'].max().item():.2f}°E") if 'time' in ds: times = ds['time'] print(f"📅 时间范围: {times[0].values} 到 {times[-1].values}") except OSError as e: print(f"❌ NetCDF 文件损坏或格式不支持:{e}") except Exception as e: print(f"❌ 其他异常:{type(e).__name__}: {e}") ``` --- ### 🔍 预期输出示例(理想情况): ``` ✅ 文件已找到,大小为 106 MB 🎉 成功打开 NetCDF 文件! 📌 文件基本信息: <xarray.Dataset> Dimensions: (lat: 360, lon: 720, time: 365) Variables: ... ... 📊 变量列表: ['time', 'lat', 'lon', 'hurs'] 📍 纬度范围: 15.00 ~ 55.00°N 🌍 经度范围: 70.00 ~ 140.00°E 📅 时间范围: 2025-01-01 到 2025-12-31 ``` --- ## ⚠️ 如果仍然失败?常见原因如下: | 错误类型 | 解决方法 | |--------|---------| | `OSError: Invalid netCDF file` | 文件下载不完整或损坏,重新获取 | | `PermissionError` | 文件被其他程序占用(如 Panoply、MATLAB),关闭后再试 | | `ModuleNotFoundError: netCDF4` | 虽然你装了,但可能是虚拟环境错乱,重装:<br>`pip install --force-reinstall netCDF4` | --- ## ✅ 成功之后下一步建议 一旦你能读取这个文件,就可以进行后续操作,比如: ### 示例:提取某一点(如 35.23°N, 107.67°E)的湿度时间序列 ```python with xr.open_dataset(file_path, engine='netcdf4') as ds: hurs_point = ds['hurs'].interp(lat=35.23, lon=107.67, method='linear') df = hurs_point.to_dataframe()['hurs'] df.to_csv("hurs_35.23N_107.67E_2025.csv") print("✅ 插值完成并导出 CSV") ``` --- ## ✅ 总结:你现在要做的事 1. ✅ 运行上面的“完整测试脚本” 2. ✅ 观察是否能成功打开并显示变量、时空范围 3. ✅ 如果成功 → 开始提取数据 4. ✅ 如果失败 → 贴出新的错误日志,我帮你分析具体原因(很可能是文件损坏) --- 只要你运行完这个脚本,基本就能确定是“环境问题”还是“数据问题”。 期待你回复结果 👇 --- ###
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