專輯類-網絡及電腦相關專輯-114冊-4.31G ip地址管理與子網劃分-5.3M-PDF.zip
上傳時間： 2013-07-21
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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隨著電力電子技術的飛速發展,越來越多的電力電子裝置被廣泛應用到各個領域,其中相當一部分負荷具有非線性或具有時變特性,使電網中暫態沖擊、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴重,給電網的供電質量造成嚴重的污染和損耗.因此,對電力系統進行諧波抑制和無功補償,提高電網供電質量變得十分重要.電力有源濾波器(Active Power Filter,簡稱APF)與無源濾波器相比,APF具有高度可控制和快速響應特性,并且能跟蹤補償各次諧波、自動產生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統影響,無諧波放大威脅.并聯型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡稱SAPF)更是得到了廣泛的應用. 近年來,自適應算法中的遞推最小二乘法(簡稱RLS)應用越來越廣泛,該算法簡單,收斂速度快.應用基于RLS自適應算法的濾波器(簡稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時自動調整濾波器參數,不斷改進濾波性能,最終得到所需的信號. 本文研究了基于平均功率和RLS自適應算法的并聯型有源濾波器.它的參考電流是一個同電網相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個分量:一個是由實測的三相負載瞬時功率計算得到的,基于平均功率算法的電網應該為負載各相提供的有功電流瞬時參考值；另一個是為了維持有源濾波器中逆變器的直流母線電壓基本恒定,主要通過RLS濾波器計算得出的電網各相應該提供的有功電流瞬時參考值.兩個分量的計算共同構成了該有源濾波器參考電流的計算.補償電流指令值與實際補償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補償電流,達到補償負載無功和抑制諧波的目的. 應用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側有功系數A<,dc>,克服了傳統PI控制中參數難以得到且由于參數過于敏感而導致補償后電流紋波太大的問題.使得當穩態時SAPF自身的功率損耗和暫態負載變化時因為直流側電容提供電網和負載之間的有功功率差而引起的電壓的波動迅速反饋到指令電流的計算中.RLS算法收斂快,SAPF實時性大大提高.基于該方法的SAPF結構簡單,無需鎖相器. 根據本文的算法應用MATAB建立了仿真系統,仿真結果表明基于該算法的SAPF的可行性和實時性.
上傳時間： 2013-04-24
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變電站自動化系統在我國應用發展十多年來，為保障電網安全經濟運行發揮了重要作用。但目前也多少存在著二次接線復雜，自動化功能獨立、堆砌，缺少集成應用和協同操作，數據缺乏有效利用等問題。這些問題大多是由變電站整體數字化水平不高、缺乏能夠完備實現信息標準化和設備之間互操作的變電站通信標準造成的。 電力工業發展和市場化改革的深入對供電質量和電網安全經濟運行的要求不斷提高，作為輸配電系統的信息源和執行終端，變電站數字化、信息化的要求越發迫切，數字化變電站成為變電站自動化系統的發展方向。電子式電流/電壓互感器、智能開關等智能化一次設備的誕生使建設數字化變電站成為可能，高速、可靠和開放的通信網絡以及完備的通信系統標準是數字化變電站實現的保障，特別是最新頒布的變電站通信網絡與系統的國際標準-IEC 61850為建設數字化變電站提供了全面規范。本文以IEC 61850和基于IEC 61850的數字化變電站通信網絡為研究對象，結合新架構的全網絡化數字保護平臺與試驗系統研制的具體實踐，展開專門研究，主要內容包括： ◇ IEC 61850的理論分析①揭示了IEC 61850與數字化變電站的內在關聯。 ②總結了IEC 61850的內涵，通過分析說明IEC 61850不再是簡單的通信協議，更多意味的是變電站自動化系統的功能建模方法。 ③歸納了IEC 61850的主要技術特征，包括功能分層的變電站、面向對象的信息模型、功能與通信的解耦、變電站配置語言和面向對象的數據自描述等。 ④從“類”的角度入手分析了IEC 61850信息模型，指出信息模型具備了類的共性和特性。以合并單元為例，對信息模型的屬性和服務進行了具體分析。 ◇ IEC 61850的應用研究①從系統和設備兩個層面總結了實踐IEC 61850的一般步驟。 ②分析了采樣值傳輸(SVC)和通用變電站事件(GSE)2類重要的通信服務。 ③研究了核心ACSI、GOOSE、SMV、GSE管理、GSSE，時間及時間同步等通信模型的特殊通信服務映射。 ④討論了信息模型實體的構建方法，即如何讓設備的實際功能、運行機制和數據能夠準確和完備的實現設備對應信息模型的所有細節。IEC 61850沒有對實現標準的具體方法作出規定，這給各廠商在技術實現上留出了足夠的自由發揮空間。但同時我們注意到若僅在“形態”層面上實踐IEC 61850，而不顧及IEC 61850的內涵和應用價值，則可能無法實現IEC 61850的預定目標或使IEC 61850的有益效果大打折扣。出于如此考慮，在提出3種可能的構建方案的基礎上，經過分析從中選擇出作者認為最優的方案，并給出了示例。 ◇基于IEC 61850的數字化變電站通信網絡(CNDS)的研究①在分析以太網介質訪問控制方法的基礎上，針對標準以太網存在延時不確定的問題，總結了提高以太網實時性能的主要措施，并從中選擇出適用于CNDS的措施。 ②分析了CNDS的特征，特別是與同樣基于以太網的一般局域網的區別，針對CNDS在網絡可靠性和安全性等方面的特殊要求，提出了應對措施和解決方案。 ③提出了過程子網和全站惟一網絡2種組網方案。通過分析各自的特點與實現難度，指出過程子網目前較易實現，而全站惟一網絡將憑借信息高度共享等優勢成為CNDS的最終形態。闡述了VLAN、由交換機實現網絡冗余等組網技術在SAS中的應用方法及IED自身通信冗余的實現方法。 ④歸納了CNDS數據流的類型和到達時間規律：建立了簡單數據流模型為表征數據流、研究數據流業務特征和分析CNDS性能提供了有用工具；分析了TcP協議及其運行機制，提出了TcP應用于CNDS的優化方法。 ⑤利用OPNET網絡仿真技術，建立了EMAC和TCP/IP仿真節點模型，對以太網、TCP和交換式以太網的基本特征等進行了仿真研究；依據CNDS實際承載的功能，建立了過程子網和站級網絡的動態仿真模型，圍繞網絡延時和端到端延時等網絡性能指標，對不同組網方式和應用功能下的網絡性能進行了考察，得出了具有普遍適用性的結論和建議，為分析解決此類問題提供了通用方法。 ◇可接入CNDS的全網絡化數字保護平臺與試驗系統的設計與實現①闡述了一種新架構的、能夠無縫接入CNDS并具有多種運行方式的全網絡化數字保護平臺與試驗系統的軟硬設計和實現方法。提出了適用于數字保護的RTOS多任務劃分方法。 ②以饋線保護測控裝置為例，建立了平臺的IEC 61850信息模型。以此為基礎，在平臺內部實現了利用SMV和GOOSE報文傳輸采樣值和開入/開出信息，即實現了遵循IEC 61850的過程層通信，為平臺接入IEC 61850系統和數字化變電站做好了準備。 ③進行了保護測量功能和過程層通信試驗，驗證了平臺的可用性和過程層通信的可靠性，為類似設計方法在間隔層IED上的應用提供了可信依據。
上傳時間： 2013-05-28
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永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
在傳統的直線驅動場合，都是由旋轉電機提供原動力，再由絲杠、絲桿、齒條等中間機構轉換為直線運動。這樣的設置，不僅在中間傳動過程中消耗了大量的能量，而且摩擦產生的噪聲也非常明顯，同時也給系統的維護工作帶來了麻煩。 直線電機的出現可以使上述問題得到解決，由于具備直接將電能轉化為直線運動的能力，直線電機已經在機床驅動、集成電路組裝等場合逐漸取代了傳統的旋轉電機的位置。 自19世紀中期直線電機的概念被首次提出以來，經過孕育、實驗、開發和實用這四個階段的發展，并借助于電力電子技術，以及日漸成熟的直線電機控制技術，直線電機已經廣泛應用到了制造業、交通運輸業等各個方面。 與旋轉電機類似，按工作原理的不同，直線電機也有著各種類型，應用較多的是直線步進電機、直線同步電機和直線感應電機。其中直線步進電機更多的是應用在需要精確定位的場合，比如半導體工業；后兩者則被應用在需要連續和大推力的場合，比如機床。而直線同步電機，尤其是永磁直線同步電機，憑借更大的單位面積推力、更高的效率等優點受到了更多的青睞，與此同時，由于沒有了勵磁繞組，電機的整個結構也得以簡化。另一方面，我國豐富的稀土資源也為這種電機的發展提供了廣泛空間。 作為一種較為新穎的電機，目前國內仍缺乏系統化的永磁直線同步電機設計方案，尤其是電樞繞組部分。常用的方法仍是基于傳統的旋轉電機，例如使用雙層疊繞組方案。通過對實際電機的軟件模擬，我們發現這樣的設計思路的表現并不能令人滿意，比如造成了動子線圈槽滿率過大，電機設計難以形成系列化等缺點，而電機本身輸出推力的波動也較大。 針對傳統方案的一系列缺點，本文提出了一種新的永磁直線同步電機設計方案。該方案基于“單元電機”的概念，使用單層同心式線圈。當目標推力要求變化時，只需改變“單元電機”的數目和排列組合的方式，就可以達到改變的目的。而每個單元中的繞組連接方式則不需要改變，由此避免了繁瑣而復雜的繞組設計，這就給電機的系列化設計帶來了便捷。同時，單層繞組的使用也更方便嵌線，也更有利于降低銅耗，提高效率。 在完成單元電機設計任務的基礎上，本文利用加拿大Infolytica公司出品的電磁場有限元分析軟件MagNet對電機的運行進行了模擬，并得到了電機的額定輸出推力曲線和反電動勢曲線，輸出推力曲線較之傳統方案也更平穩。體現了該設計方案的優越性。
上傳時間： 2013-06-29
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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交流伺服技術是研制開發各種先進的機電一體化設備，如工業機器人、數控機床、加工中心等的關鍵性技術，但是要提高交流伺服系統的控制性能關鍵在于伺服控制器對電機動態和靜態響應的控制，要獲得良好的電機動、靜態性能關鍵在于伺服控制器的控制算法。為此，本文開展了主要針對電機控制算法中的PID控制器參數整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關項目為支撐。 本論文在查閱大量文獻資料的基礎上，掌握了系統構成和基本控制原理，并分析了國內交流伺服存在的問題，設計了基于TI公司電機數字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制單元；基于三菱公司智能化功率器件IPM設計了控制器的功率單元；以及電源單元和相關電路的保護單元。 基于電機矢量控制原理，構建了永磁同步電機的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基礎上，根據模糊控制的基本原理，研究了應用于電機控制的模糊參數自整定PID控制器設計原理，構建模糊參數自整定PID控制器的數學模型，并進行該系統的仿真研究和實際應用程序設計。 本文的重點是闡述模糊參數自整定PID控制器的設計原理和方法，利用基于模糊參數自整定PID控制器的交流伺服系統仿真模型，應用Matlab/Simulink仿真軟件平臺驗證模型和算法的正確性，并與常規PID控制性能進行對比分析。在實際硬件平臺驗證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實際結果對比得出結論，模糊參數自整定PID控制器可以提高交流伺服系統的動態和靜態性能。
上傳時間： 2013-04-24
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本文以異步電機參數離線自整定及參數在線辨識為對象，從理論分析，算法提出，仿真證明和實驗驗證四部分進行了深入研究。 異步電機參數離線自整定及參數在線辨識技術的研究，為異步電機控制性能的不斷提高提供了保障，以使更好，更精確的控制方式能夠應用到工程實際中去。 由于在工程中使用的電機和變頻器不一定能夠匹配，而需要在電機運行之前由專業的工程師對變頻器作重新設置，此過程復雜，耽誤時間而且需要專業人員操作。 本文提出一套異步電機參數離線自整定算法，使用C語言編程，并在一臺2.2KW電機的硬件實驗平臺上驗證了該算法，實現了電機在運行之前，變頻器自動測試出電機的基本參數，為矢量控制等控制方式提供所需要的電機參數。 電機在運行過程中，由于溫度等因素的影響，電機的參數會發生變化，影響電機運行的穩定性，所以要對電機參數做在線辨識。本文對異步電機參數在線辨識作了理論分析和方法總結，為下一步工作打下基礎。 算法的實現需要相應的硬件實驗平臺，本文對硬件實驗平臺作了詳細介紹，包括主電路的設計、IGBT的驅動保護電路設計、DSP數字控制器的設計。 本文還對文中提出的實驗方法作了MATLAB/Simulink仿真，驗證了該方法的可行性，對實驗有指導意義。
上傳時間： 2013-04-24
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瑞泰開發板ICETEK-DM642的實驗例程 實驗5.1：發光二極管的顯示編程––––––––––––––––––– 85 實驗5.2：定時器控制發光二極管的顯示–––––––––––––––– 90 實驗5.3：音頻輸出––––––––––––––––––––––––– 94 實驗5.4：BSL 測試––––––––––––––––––––––––– 97 實驗5.5：FLASH 燒寫和程序自啟動（Boot Loader）–––––––––––99 第二章：基于 ICETEK-DM642-PCI 的基本圖象算法實現–––––––––––104 實驗5.6---實驗5.19：視頻驅動程序應用––––––––––––––––104 實驗5.20：視頻圖像處理-取反––––––––––––––––––––122 實驗5.21：視頻圖像處理-直方圖統計–––––––––––––––––124 實驗5.22：視頻圖像處理-直方圖均衡化增強––––––––––––––126 實驗5.23：視頻圖像處理-中值濾波–––––––––––––––––– 129 實驗5.24：視頻圖像處理-邊緣檢測（Sobel 算子）––––––––––––132 實驗5.25：視頻圖像處理-傅立葉變換––––––––––––––––– 136 實驗5.26：視頻圖像處理-彩色空間變換–––––––––––––––– 140 第三章：基于ICETEK-DM642-PCI 的FPGA 實現OSD 功能及圖象算法–––– 144 實驗5.27---實驗5.30：視頻圖像與圖形的疊加–––––––––––––144 第四章：基于ICETEK-DM642-PCI 的復雜圖象算法實現––––––––––– 148 實驗5.31：視頻圖像處理-H.263 編碼解碼––––––––––––––––148 實驗5.32：視頻圖像處理-JPEG2 編碼解碼–––––––––––––––153 實驗5.33：視頻圖像處理-MPEG2 編碼解碼–––––––––––––––157 實驗5.34：視頻圖像處理-運動圖像檢測––––––––––––––––162 第五章：基于ICETEK-DM642-PCI 的圖象網絡算法實現–––––––––––166 實驗5.35：視頻圖像處理-JPEG 網絡攝像機–––––––––––––––166 實驗5.36：視頻圖像處理-雙路JPEG 網絡攝像機–––––––––––––170 實驗5.37：視頻圖像處理-視頻網絡服務器––––––––––––––– 174 實驗5.38：視頻圖像處理-視頻網絡客戶端––––––––––––––– 179 第六章：基于ICETEK-DM642-PCI 的語音算法實現：–––––––––––––184 實驗5.39：語音處理-數字回聲–––––––––––––––––––– 184 實驗5.40：語音處理-濾波處理–––––––––––––––––––– 187 實驗5.41：語音處理-濾波處理1––––––––––––––––––– 189 第七章：基于ICETEK-DM642-PCI 的上位機通訊實驗–––––––––––– 191 實驗5.42：通信-異步串口––––––––––––––––––––––191 實驗5.43：通信-PCI 總線–––––––––––––––––––––– 194 實驗 5.44：視頻圖像處理-生成圖像文件–––––––––––––––– 198
上傳時間： 2013-05-31
上傳用戶：zxianyu
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