11、无向图上通用线性系统的矩阵值函数紧集与指数一致性

无向图上通用线性系统的矩阵值函数紧集与指数一致性

1. 引言

在本节内容中,我们将介绍主要研究成果。首先会引入一些紧集,然后基于这些紧集,证明图 $G(t)$ 的联合 $(\delta, T)$ - 连通性以及 $(A, B^{\top}P)$ 的可观测性是实现指数一致性的充分必要条件。以下分析是在度量空间 $(F : X = [t_0, t_0 + T ] \to R^{N\times N}, d)$ 中进行的,其中度量定义为:
$d(U(t), H(t)) = \sup_{t\in[t_0,t_0+T]}|U(t) - H(t)|$,这里 $U(t), H(t) \in R^{N\times N}$。

2. 矩阵值函数的紧集
  • 集合定义
    • 设 $F = { f (t) : [t_0, t_0 + T ] \to R}$ 是在 $[t_0, t_0 + T ]$ 上一致有界(由 $C$ 界定,即 $| f (t)| \leq C, \forall f \in F$)且等度连续的连续函数集合。基于 $F$,定义矩阵值函数集合 $\varGamma$ 为在固定时间区间 $[t_0, t_0 + T ]$ 上的时变邻接矩阵集合,其底层图 $G(t)$ 在 $[t_0, t_0 + T ]$ 上的并集是一个连通的 $\delta$ - 图,即:
      $\varGamma \triangleq { W(t) = [a_{ij}(t)] \in R^{N\times N}, t \in [t_0, t_0 + T ] | a_{ij}(t) \in F, 0 \leq w_{ij}(t) \leq C,
【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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