Maven总结

使用maven是统一引入jar包。

使用总结:

   1.安装maven(前提jdk已经安装好),配置环境变量;

   2.配置镜像地址(镜像是为了快速下载镜像仓库(中央仓库如阿里)),第三方仓库(如自己公司仓库,可有可无),本地仓库地址(下载到本地的);

  3.ecliplse配置maven地址settingd.xml,在安装目录conf下面(安装地址),即,:

常用命令:

mvn clean install ,将打包的文件放到本地仓库;

mvn clean 清理mvn。

常见错误总结:

 1.安装失败,执行mvn -v 失败,查看环境变量是否正确

在path再引入(也可以直接放到path,不用再定义home)

2.Ecliplse创建mvn项目报错,一般是缺少夹包,重新执行mvn clean install命令即可(网络不好,会执行失败)。

 

【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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