作者分享了近期学习Python的心得,并尝试整理一套课程来实现个人的小梦想。尽管遇到一些挑战,如项目暂停和个人生活的变动,但仍保持积极的态度面对。

又是很多次想写博客,也没写了,坚持点事情真的挺难的,我总是可以找各种理由让自己犯懒。

最近一直在学Python,并试图整理一套课程,实现自己的一个小梦想吧也算是。

也裳这块儿基本算是停了,算是一次不怎么成功的“创业”吧,当然也还是学了不少,但少总结,想找点时间整理一下,“ 不能让庄稼烂在地里”。

我养的猫又丢了,贴了寻猫启示,但找回来的机会也是渺茫。

心情各种的不好不坏,缺乏一种强烈的大干一场的动机,新换的眼镜,看东西还是挺不舒服的。

还是去干活吧,以后多来这里记录一些技术的东西吧


【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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