12、MATLAB基础:表达式、函数与数据类型详解

MATLAB基础:表达式、函数与数据类型详解

1. 向量最小值查找

在处理向量时,查找向量中的最小值或最大值是常见的操作。下面介绍两种查找向量最小值的方法。

1.1 编程概念实现

可以通过以下算法查找向量中的最小值:
1. 初始时,将向量的第一个元素设为当前最小值。
2. 遍历向量的其余元素(从第二个元素到最后一个元素)。
3. 如果某个元素小于当前最小值,则将该元素设为新的当前最小值。

以下是实现该算法的函数:

myminvec.m
function outmin = myminvec(vec)
% myminvec returns the minimum value in a vector
% Format: myminvec(vector)
outmin = vec(1);
for i = 2:length(vec)
    if vec(i) < outmin
        outmin = vec(i);
    end
end
end

示例调用:

>> vec = [3 8 99 -1];
>> myminvec(vec)
ans =
    -1
>> vec = [3 8 99 11];
>> myminvec(vec)
ans =
    3

1.2 高效方法

MATLAB 提供了

【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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