诗两首

                    云游

          那天你翩翩的在空际云游,
          自在,轻盈,你本不想停留
          在天的那方或地的那角,
          你的愉快是无拦阻的逍遥。

          你更不经意在卑微的地面
           有一流涧水,虽则你的明艳
           在过路时点染了他的空灵,
           使他惊醒,将你的倩影抱紧。

           他抱紧的只是绵密的忧愁,
           因为美不能在风光中静止;
           他要,你已飞渡万重的山头,
           去更阔大的湖海投射影子。

           他在为你消瘦,那一流涧水
           在无能的盼望,盼望你飞回。

 


 

                       偶然

           我是天空里的一片云,
           偶尔投影在你的波心——
           你不必讶异,
           更无须欢喜——
           在转瞬间消灭了踪影。

           你我相逢在黑夜的海上,
           你有你的,我有我的,方向;
           你记得也好,
           最好你忘掉,
           在这交会时互放的光亮。

【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。
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