5、环境智能异构网络的准备

环境智能异构网络的准备

1. 引言

环境智能在很大程度上依赖于通过网络互连的设备上运行的功能实体之间的通信。家庭网络作为环境智能的重要支撑,随着家庭中第二台PC的购买而逐渐兴起。然而,扩展家庭网络时,用户会面临众多标准的选择。常见的通信媒体标准有IEEE 802.3(以太网)、IEEE 802.11(无线以太网)和IEEE 1394(火线);知名的中间件标准包括家庭音频视频互操作性(HAVi)、通用即插即用(UPnP)和蓝牙。为实现环境智能目标,整合这些标准并管理网络资源至关重要。

家庭网络的DICE方面包括:
- Domotica:可实现房屋控制,如设置暖气。
- Information:支持文档搜索,如网页浏览。
- Communication:允许个人之间交换信息,如电话会议。
- Entertainment:提供游戏和图片观看功能,如视频点播。

数据传输通信介质对于环境智能的实现不可或缺,中间件则为随时随地无缝访问服务和多媒体内容提供支持。家庭是部署环境智能概念的理想场所,需要连接设备的基础设施来关联家庭内的图像和声音,以推断用户需求。但众多的家庭网络标准阻碍了家庭网络的便捷利用,因此需要对这些标准进行整合。

2. 基础概念

家庭数字网络由一组互连的物理设备组成,设备通过由一个或多个芯片实现的数字连接器连接到网络,例如以太网电缆的接口卡或无线收发器。设备A与设备B通过网络连接的条件如下:
- 设备A的数字连接器能向设备B的数字连接器发送位模式,且设备B能解读这些位模式。
- 设备A连接到设备C,而设备C连接到设备B。

在网络中,物理设备通过数字连接器

【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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