12、离散时间线性时不变系统的全面解析

离散时间线性时不变系统的全面解析

1. 线性时不变系统概述

线性时不变(LTI)系统在离散时间系统领域具有至关重要的地位,拥有丰富的数学理论支撑。在电气/电子领域,连续时间的LTI系统可由无记忆(电阻性)元件(如电阻、独立和受控源)以及有记忆(电抗性)元件(如电容或电感)构建。而离散时间的LTI系统同样包含无记忆和有记忆元件:
- 无记忆元件:加法器、乘法器、信号源和信号汇。
- 有记忆元件:延迟元件。

这里需注意,并未提及这些元件的具体实现方式,包括使用何种电子元件或技术。

2. 状态空间描述

任何N阶LTI系统都可构建为一个无记忆线性(2N + 2)端网络,包含N个延迟元件、一个输入和一个输出。为便于研究,我们主要关注单输入单输出(SISO)系统。

在图3.5的LTI无记忆模块中,由于内部只能进行加权求和,(N + 1)维输入向量(状态向量x(n)与标量输入u(n)堆叠)通过与(N + 1)×(N + 1)矩阵S相乘,映射到(N + 1)维输出向量(状态向量x(n + 1)与标量输出y(n)堆叠),即:
[
\begin{bmatrix}
x_1(n + 1) \
x_2(n + 1) \
\vdots \
x_N(n + 1) \
y(n)
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
A & b \
c^T & d
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1(n) \
x_2(n) \

【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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