一朝春尽红颜老,花落人亡两不知

花榭花飞飞满天,红绡香断有谁怜?游丝软系飘春榭,落絮轻沾扑绣帘

闺中女儿惜春暮,愁绪满怀无处诉;手把花锄出绣帘,忍踏落花来复去

柳丝榆荚自芳菲,不管桃飘与李飞;桃李明年能再发,明岁闺中知是谁

三月香巢初垒成,梁间燕子太无情!明年花发虽可啄,却不道人去梁空巢也倾

一年三百六十日,风刀霜剑严相逼;明媚鲜妍能几时,一朝飘泊难寻觅

花开易见落难寻,阶前愁杀葬花人;独把花锄偷洒泪,洒上空枝见血痕

杜鹃无语正黄昏,荷锄归去掩重门;青灯照壁人初睡,冷雨敲窗被未温

怪侬底事倍伤神,半为怜春半恼春;怜春忽至恼忽去,至又无语去不闻

昨宵庭外悲歌奏,知是花魂与鸟魂?花魂鸟魂总难留,鸟自无语花自羞

愿侬此日生双翼,随花飞到天尽头。天尽头!何处有香丘

未若锦囊收艳骨,一杯净土掩风流;质本洁来还洁去,强于污淖陷渠沟

尔今死去侬收葬,未卜侬身何日丧?侬今葬花人笑痴,他年葬侬知是谁

试看春残花渐落,便是红颜老死时;一朝春尽红颜老,花落人亡两不知

【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、科研员及从事电能质量监测与分析的工程技术员;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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