10、MATLAB编程基础与选择、循环语句详解

MATLAB编程基础与选择、循环语句详解

1. 编程基础:算法与脚本

在开始编写计算机程序之前,先规划好必要的步骤是很有用的,这就是算法的概念,它是解决问题所需的一系列步骤。大多数程序的基本算法通常包含三个步骤:获取输入、计算结果和显示结果。以计算圆的面积为例,基本算法步骤如下:
1. 获取输入:圆的半径。
2. 计算结果:圆的面积。
3. 显示输出:将计算得到的面积显示出来。

在MATLAB中,脚本是一系列存储在M - 文件中的指令。创建脚本时,要确保将当前文件夹设置为想要保存文件的文件夹。创建脚本的步骤如下:
1. 点击“File”,然后选择“New”,再选择“Script”(在早期版本中选择“M - file”)。
2. 在新出现的编辑器窗口中输入指令。
3. 完成后,点击“File”并选择“Save”,确保文件名的扩展名为.m。

例如,下面是一个计算圆面积的脚本 script1.m

radius = 5;
area = pi * (radius^2);

在命令窗口中,可以使用 type 命令显示脚本内容,使用文件名(不包含.m扩展名)运行脚本:

>> type script1
radius = 5
area = pi * (radius^2)
>> script1
radius =
    5
area =
   78.5398
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础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效率,为后续的电能治理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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