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RSS订阅原创 基于CART的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
本研究针对共享单车租赁量预测问题，构建基于分类与回归树（CART）算法的预测模型。通过收集共享单车租赁历史数据及相关环境信息，对数据进行清洗、特征工程处理后，利用 CART 算法构建回归树模型，并采用交叉验证优化模型参数。实验结果表明，CART 模型能够有效处理非线性数据，在共享单车租赁量预测中展现出良好的性能，为共享单车企业合理调度车辆、优化资源配置提供数据支撑。关键词CART 算法；共享单车；租赁预测；回归分析；特征工程一、引言共享单车作为共享经济的典型代表，极大地改变了城市居民的出行方式。
2025-06-06 16:01:01
235
原创 基于BP神经网络的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种新兴的城市出行方式，以其便捷、环保、经济等特点，在全球范围内迅速发展。共享单车的普及，在一定程度上缓解了城市交通拥堵问题，也为市民提供了多样化的出行选择。然而，共享单车运营过程中也面临着诸多挑战，其中之一便是车辆的合理调度与投放。准确预测共享单车租赁需求，对于优化车辆资源配置、提高运营效率、降低运营成本具有重要意义。本文旨在探讨基于BP神经网络的共享单车租赁预测方法。BP神经网络作为一种经典的神经网络模型，具有强大的非线性映射能力和自学习能力，在处理复杂数据预测问题上表现出良好的性能。
2025-06-06 15:59:57
234
原创 基于BiLSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着共享经济的快速发展，城市自行车租赁系统已成为缓解交通拥堵、倡导绿色出行的重要组成部分。准确预测自行车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率以及提升用户体验至关重要。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列数据中的非线性特征。本文提出了一种基于双向长短时记忆网络（BiLSTM）的自行车租赁数量预测模型。BiLSTM网络能够有效学习时间序列数据中的长期依赖关系和双向上下文信息。我们利用历史租赁数据、天气条件、日期等多元特征构建数据集，并对数据进行预处理和特征工程。
2025-06-06 15:58:55
569
原创 基于BiLSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内迅速普及。然而，共享单车的需求量受到多种因素的影响，如天气、时间、节假日等，导致其租赁量呈现出复杂的非线性变化。因此，对共享单车租赁量进行准确预测，对于优化车辆调度、提高运营效率、减少资源浪费具有重要意义。传统的共享单车租赁预测方法包括时间序列分析、回归模型等，但这些方法往往难以捕捉到数据中的复杂非线性关系和长期依赖性。近年来，随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络（RNN）及其变种在处理序列数据方面展现出强大的优势。
2025-06-06 15:57:51
209
原创 基于BiLSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
本研究针对共享单车租赁量预测问题，提出基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与注意力机制（Attention）的预测模型。通过收集与共享单车租赁相关的历史数据，对数据进行预处理后输入模型进行训练与预测。实验结果表明，相较于传统预测模型，BiLSTM-Attention 模型能够更有效地捕捉数据中的时序特征与关键信息，显著提高了共享单车租赁量的预测精度，为共享单车企业优化运营策略、合理调配车辆资源提供了有力的数据支持与决策依据。关键词BiLSTM；Attention 机制；共享单车；租赁预测；时序数据。
2025-06-06 15:56:42
187
原创 基于BiLSTM-Adaboost的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
一、研究背景与目标1. 研究背景城市交通需求：共享单车作为绿色出行方式，租赁量受时间、天气、节假日、区域人流等多因素影响，需精准预测以优化调度。传统模型局限：线性模型（如 ARIMA）难以捕捉非线性时序特征；单一深度学习模型（如 LSTM）可能因数据噪声或复杂模式存在预测偏差。组合模型优势：BiLSTM（双向长短期记忆网络）擅长处理时序数据的前后依赖关系，Adaboost（自适应增强算法）通过集成弱学习器提升整体预测精度，二者结合可强化多维度特征提取与鲁棒性。2. 研究目标构建。
2025-06-06 15:55:26
255
原创 基于BiGRU的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着城市化进程的加速和环保理念的普及，共享单车作为一种便捷、绿色出行方式，在全球范围内得到了迅猛发展。对自行车租赁数量进行准确预测，不仅有助于优化车辆调度、提高运营效率，还能为城市交通规划提供数据支持。本文提出了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）神经网络的自行车租赁数量预测模型。该模型能够充分捕捉时间序列数据中的双向依赖关系，有效提升预测精度。
2025-06-06 15:54:11
476
原创 基于BiGRU的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提升运营效率、减少资源浪费具有重要意义。本文提出了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）神经网络的共享单车租赁预测模型。该模型能够充分捕捉共享单车租赁数据中的时序依赖性和双向上下文信息。研究首先对共享单车租赁数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和特征工程。然后，构建BiGRU模型，并使用历史租赁数据对其进行训练和优化。
2025-06-06 15:50:33
313
原创 基于BiGRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率、降低运营成本具有重要意义。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列特征和多源异构数据之间的关联性。本文提出了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的共享单车租赁预测模型。该模型能够有效地学习租赁数据中的长期依赖关系，并通过注意力机制为不同时间步的输入赋予不同的权重，从而更精确地捕捉关键特征。
2025-06-06 15:49:32
344
原创 基于Bagging的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内迅速普及。准确预测共享单车租赁需求，对于优化车辆调度、提升运营效率和用户满意度至关重要。本文旨在探讨基于Bagging（Bootstrap Aggregating）集成学习方法在共享单车租赁预测中的应用，并分析其潜在优势。1. 共享单车租赁预测的挑战共享单车租赁数据具有显著的非线性和复杂性，影响因素众多，包括时间（小时、日期、星期、月份、节假日）、天气（温度、湿度、风速、天气状况）、地理位置（站点密度、周边设施）以及特殊事件（演唱会、体育赛事）等。
2025-06-06 15:48:12
115
原创 含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度附Matlab代码
一、系统架构与组成单元1. 光热电站（CSP）功能：利用聚光装置将太阳能转化为热能，通过储热系统（如熔融盐）实现稳定发电，具备调峰能力。关键参数聚光比、集热效率、储热容量、发电效率（汽轮机 + 发电机）。储热时长（如 8-12 小时）决定其出力调节灵活性。2. 有机朗肯循环（ORC）功能：回收低品位热能（如光热电站余热、工业废热）发电，提升系统能效。关键参数工质类型（如异戊烷、R134a）、热源温度（影响循环效率）、发电功率上限。余热回收效率通常为 10%-15%。3. 电转气（P2G）功能。
2025-06-06 15:47:13
393
原创 光伏储能直流系统MATLAB仿真（PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统）附Matlab代码
光伏储能直流系统，作为可再生能源领域的研究热点，在实现能源可持续发展和优化电力系统运行方面展现出巨大的潜力。本文旨在探讨基于MATLAB仿真平台，对光伏储能直流系统进行建模与仿真，该系统主要由光伏阵列、Boost DCDC变换器、负载、双向DCDC变换器以及锂离子电池系统构成。通过MATLAB/Simulink的强大功能，我们可以深入分析系统在不同工况下的动态响应与性能表现，为系统的设计、优化与控制策略的制定提供理论依据和技术支持。首先，光伏阵列是光伏储能直流系统的核心能量来源。
2025-06-06 15:46:12
707
原创 光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型附Similink仿真
一、光伏储能 VSG 并网系统概述1. 核心概念虚拟同步发电机（VSG）：通过控制算法模拟传统同步发电机的转动惯量、阻尼特性及电压 / 频率调节能力，提升新能源并网的稳定性。光伏储能 VSG 系统：将光伏电源、储能装置与 VSG 控制结合，实现可再生能源的灵活并网，平抑功率波动，增强电网支撑能力。二、光伏储能 VSG 并网仿真模型关键模块1. 光伏模块三、仿真步骤与参数设置1. 仿真平台选择：常用电力电子仿真工具，内置光伏、储能、逆变器及 VSG 控制模块库。：适合电力系统电磁暂态仿真，精度高。
2025-06-06 15:45:02
428
原创 工程优化问题之三杆桁架设计研究附Matlab代码
本文深入探讨了工程优化问题在三杆桁架设计中的应用。桁架结构因其高效的力学性能和经济性，在土木、机械和航空航天等工程领域得到广泛应用。三杆桁架作为一种典型的超静定结构，其设计不仅要满足强度和刚度要求，还需要考虑材料消耗、制造成本等经济指标。本文将详细阐述三杆桁架结构的基本理论、优化设计的目标函数与约束条件，并介绍常用的优化算法，包括传统数学规划方法和现代启发式算法。通过对优化案例的分析，旨在为三杆桁架的实际工程设计提供理论指导和方法支持，以实现结构性能与经济效益的最佳平衡。
2025-06-06 15:41:17
174
原创 风储VSG-基于虚拟同步发电机的风储并网系统附Simulink仿真
在当今世界，能源问题日益突出，传统化石能源的过度消耗和环境污染，使得可再生能源的开发利用成为必然趋势。风力发电作为一种清洁、可再生的能源，在全球范围内得到了广泛应用。然而，风力发电的间歇性、波动性和随机性给电网的稳定运行带来了挑战。为了解决这些问题，储能技术与风力发电相结合，形成了风储并网系统。近年来，基于虚拟同步发电机（VSG）技术 Wind Storage System (VSG-based Wind-Storage Grid-connected System) 得到了广泛关注和研究。
2025-06-05 15:37:02
742
原创 多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法附Matlab代码
多旋翼无人机因其独特的垂直起降、空中悬停以及操作灵活等优势，在军事、民用等领域得到了广泛应用。然而，由于其飞行特点和应用场景的复杂性，对无人机的导航精度和可靠性提出了更高的要求。单一导航系统往往难以满足这些需求，易受外部环境干扰，且存在误差累积问题。因此，研究多源信息融合的组合导航系统对于提高多旋翼无人机的导航性能具有重要意义。多源信息融合技术多源信息融合是指将来自不同传感器或信息源的数据进行有效整合，以获得比单一信息源更全面、更准确、更可靠的信息。
2025-06-05 15:33:04
630
原创 电机电流信号的调制信号双谱分析用于车削工况在线监测研究附Matlab代码
随着现代制造技术对加工精度和效率要求的不断提高，车削加工过程的在线监测变得尤为重要。传统的监测方法往往难以捕捉到早期、微弱的故障特征，从而影响设备的可靠性和生产效率。本文旨在探讨一种基于电机电流信号的调制信号双谱分析方法，用于实现车削工况的在线监测。通过对电机电流信号进行深入分析，提取其在不同工况下的特征，并利用双谱分析技术抑制噪声干扰，放大调制信息，从而实现对车削过程的有效监测。实验结果表明，该方法能够有效地识别车削过程中的异常工况，为车削加工的智能化、精细化提供了新的途径。
2025-06-05 15:29:48
564
原创 单个PWM信号的傅里叶分析&特定谐波抑制附Simulink仿真
脉冲宽度调制（PWM）技术在电力电子领域得到广泛应用，尤其是在逆变器、电机驱动和电源转换等系统中。PWM技术通过控制开关器件的通断时间来合成所需的平均电压或电流波形。然而，PWM波形固有的非正弦性引入了大量的谐波分量，这些谐波会引起额外的损耗、电磁干扰（EMI）以及系统性能的下降。本文深入探讨了单个PWM信号的傅里叶分析方法，并在此基础上详细阐述了特定谐波抑制的理论与实践。通过对PWM波形进行严格的数学分解，我们可以精确地量化各次谐波的幅值和相位。
2025-06-05 15:28:35
374
原创 垂直起降飞行器的设计与控制：固定翼和四旋翼整合自主飞行研究附Matlab代码
近年来，垂直起降（VTOL）飞行器技术取得了显著进展，其在军事、民用以及科研领域的应用前景日益广阔。传统VTOL飞行器通常采用纯旋翼或纯固定翼构型，各自存在固有的性能限制。纯旋翼飞行器虽具备优异的垂直起降和悬停能力，但在前飞效率和航程方面表现不佳；而纯固定翼飞行器尽管巡航效率高，却无法实现垂直起降。为克服这些局限，融合固定翼和多旋翼优势的复合式VTOL飞行器应运而生。
2025-06-05 15:27:30
544
原创 船载视频稳定和校正的地平线跟踪方法研究附Matlab代码
在船舶航行过程中，船载视频监控系统广泛应用于海事监管、船舶驾驶辅助、海洋科研等领域。然而，由于海浪的颠簸、船舶的摇晃，采集到的视频画面存在严重的抖动和视角偏移，严重影响视频的观看体验和后续分析处理。地平线作为视频画面中的重要特征，对其进行准确跟踪，是实现船载视频稳定和校正的关键技术。通过有效的地平线跟踪方法，可以实时检测视频画面中的地平线位置，进而对视频进行稳定和校正处理，使视频画面保持水平和稳定，为船舶航行提供可靠的视频信息支持。二、船载视频的特点及挑战（一）视频画面抖动剧烈。
2025-06-05 15:26:10
433
原创 表面计量封闭型高斯滤波器附Matlab代码
在现代工业和科学领域，表面计量是确保产品质量和性能的关键环节。随着精密制造和微纳加工技术的飞速发展，对表面形貌的测量精度和效率提出了更高的要求。传统的接触式测量方法，如触针式轮廓仪，虽然精度高，但测量速度慢，且可能对被测表面造成损伤。非接触式光学测量方法，如白光干涉仪和共聚焦显微镜，在提高测量速度和避免损伤方面具有显著优势。然而，这些光学测量方法在数据处理阶段，尤其是在去除噪声和提取有效形貌信息时，常常面临挑战。
2025-06-05 15:13:26
521
原创 标准 Hough 变换、修正 Hough 变换和序列 Hough 变换三种典型航迹起始算法研究附Matlab代码
在目标跟踪系统中，航迹起始是准确跟踪目标的首要步骤，它通过对传感器获取的离散点迹数据进行处理，确定目标的初始航迹。标准 Hough 变换、修正 Hough 变换和序列 Hough 变换作为三种典型的航迹起始算法，在不同场景下发挥着重要作用。深入研究这三种算法，有助于理解它们的优势与局限，为实际应用中选择合适的航迹起始方法提供依据，从而提升目标跟踪系统的性能。二、算法原理（一）标准 Hough 变换（二）修正 Hough 变换修正 Hough 变换是在标准 Hough 变换基础上的改进。
2025-06-05 15:12:14
441
原创 Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用附Matlab代码
Zernike 多项式作为一种完备的正交函数集，在光学领域中常用于描述光学系统的像差。传统上，Zernike 多项式多应用于圆形瞳孔的光学系统，但随着光学技术的发展，六边形、椭圆形、矩形、环形等非圆形瞳孔的光学系统也逐渐得到广泛应用。在不同形状的瞳孔上应用 Zernike 多项式，能够更准确地分析和校正光学系统的像差，提高成像质量。本文将详细探讨 Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形和环形瞳孔上的应用。二、Zernike 多项式基本理论三、Zernike 多项式在圆形瞳孔上的应用。
2025-06-05 15:11:15
701
原创 IEC 61000-4-7谐波计算附Matlab代码
谐波是电力系统中一个日益受到关注的问题，它们会导致设备故障、能源损耗以及电能质量下降。为了有效管理和缓解谐波问题，国际电工委员会（IEC）制定了一系列标准，其中IEC 61000-4-7详细规定了谐波和间谐波测量的通用导则。本文旨在深入探讨IEC 61000-4-7标准在谐波计算中的应用及其重要性。1. 谐波的产生与影响在理想的正弦波电力系统中，电压和电流的频率是固定的。
2025-06-05 15:10:09
481
原创 【最优潮流】基于人工鱼群算法的最优潮流计算附Matlab代码
一、引言最优潮流（Optimal Power Flow，OPF）是电力系统运行与控制领域的重要研究内容，旨在在满足系统运行约束条件下，通过优化控制变量（如发电机有功功率、无功功率、变压器变比等），实现系统运行目标（如发电成本最小、网损最小等）的最优。随着电力系统规模不断扩大和结构日益复杂，传统的最优潮流计算方法在处理大规模、非线性、多约束问题时逐渐显现出局限性。
2025-06-05 15:08:58
328
原创 【自动管理】通过遗传算法的交通灯管理算法附Matlab代码
随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，城市交通拥堵已成为全球性的普遍难题。传统的交通信号灯控制系统往往采用固定配时或感应控制策略，难以适应复杂多变的实时交通状况，导致资源浪费和效率低下。本文旨在探讨一种基于遗传算法的交通信号灯管理策略，该策略能够通过模拟生物进化过程，动态优化信号配时方案，以期最大程度地缓解交通拥堵、提高道路通行能力。文章将详细阐述遗传算法在交通信号灯优化中的应用原理、模型构建、适应度函数设计以及具体实现步骤，并展望其潜在的应用前景和未来发展方向。
2025-06-05 15:07:57
445
原创 【状态估计】健康状态 SOH采用平均加权最小二乘法（AWTLS）进行估计，并对比了加权最小二乘 （WLS）、总最小二乘法（TLS）以及加权总最小二乘法（WTLS）算法附Matlab代码
健康状态（State of Health，SOH）的准确估计在电池管理、设备维护等领域至关重要。SOH 能够反映设备或电池性能的衰退程度，为制定合理的维护策略、预测使用寿命提供关键依据。平均加权最小二乘法（AWTLS）、加权最小二乘法（WLS）、总最小二乘法（TLS）以及加权总最小二乘法（WTLS）是状态估计中常用的方法，通过对比研究它们在 SOH 估计中的表现，有助于筛选出更优的估计算法，提升 SOH 估计的准确性和可靠性。二、算法原理概述三、基于不同算法的 SOH 估计模型构建。
2025-06-05 15:06:32
485
原创 【状态估计】基于UKF法、AUKF法的电力系统三相状态估计研究附Matlab代码
随着电力系统规模不断扩大，分布式电源、电动汽车等大量接入，系统的非线性和三相不平衡问题日益突出。准确的电力系统三相状态估计能够为电网调度、故障诊断、优化运行提供关键依据。传统状态估计方法在处理复杂非线性系统时存在局限性，而无迹卡尔曼滤波（UKF）及其改进算法自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF），凭借在非线性系统估计中的优势，为电力系统三相状态估计提供了新的有效途径。二、UKF 与 AUKF 算法原理（一）UKF 算法原理。
2025-06-05 15:05:09
487
原创 【状态估计】基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究附Matlab代码
电力系统状态估计是电网调度中心能量管理系统（EMS）的核心功能之一，其准确性直接影响电网的安全与经济运行。传统的状态估计方法多基于加权最小二乘法（WLS），但在处理电力系统的非线性特性时存在一定局限性。随着现代电力系统规模不断扩大，分布式电源、柔性负荷等大量接入，系统非线性程度加剧，对状态估计的精度和鲁棒性提出了更高要求。卡尔曼滤波及其衍生算法在处理非线性系统状态估计问题上展现出独特优势。
2025-06-04 15:42:47
443
原创 【状态估计】基于FOMIAUKF、分数阶模块、模型估计、多新息系数的电池SOC估计研究附Matlab代码
在电动汽车及各类储能系统蓬勃发展的当下，准确估计电池荷电状态（SOC）对于保障系统高效、安全运行至关重要。SOC 反映了电池剩余电量，其精准估计能避免电池过充或过放，延长电池使用寿命，提升系统可靠性。传统的电池 SOC 估计方法在面对电池复杂的非线性特性以及多变的工作环境时，常难以满足高精度的估计需求。为此，融合先进算法与技术的新型估计方法成为研究热点，基于 FOMIAUKF（一种改进型无迹卡尔曼滤波算法）、分数阶模块、模型估计以及多新息系数的电池 SOC 估计方案展现出独特优势。
2025-06-04 15:41:35
614
原创 【状态估计】【卡尔曼滤波器】基本离散kalman、固定增益的kalman、平方根kalman、遗忘因子kalman、扩大P卡尔曼、自适应kalman、有限K减小kalman雷达轨迹附Matlab代码
在雷达轨迹估计领域，卡尔曼滤波器及其各种变体发挥着关键作用，不同类型的卡尔曼滤波器适用于不同的应用场景和需求。下面将对基本离散卡尔曼、固定增益的卡尔曼、平方根卡尔曼、遗忘因子卡尔曼、扩大 P 卡尔曼、自适应卡尔曼、有限 K 减小卡尔曼在雷达轨迹估计中的应用进行详细介绍。一、基本离散卡尔曼滤波器原理基本离散卡尔曼滤波器基于状态空间模型，利用前一时刻的状态估计和当前时刻的观测数据，通过预测和更新两个步骤，对系统的状态进行最优估计。其核心思想是最小化估计误差的协方差。算法流程优缺点。
2025-06-04 15:40:17
619
原创 【状态估计】 KEWLS和 KEWLS-KF (KKF) 研究附Matlab代码
核心思想基于加权最小二乘法（WLS），通过引入核函数（如高斯核、多项式核）将原始输入数据映射到高维特征空间，解决非线性系统的建模问题。对不同数据点赋予权重（如根据时间 ximity、测量噪声方差等），突出关键数据对估计结果的影响，抑制噪声干扰。KEWLS 与 KKF 通过核方法突破传统线性估计的局限性，分别适用于离线非线性建模与在线动态系统估计。未来研究需聚焦计算效率优化、自适应核技术及非高斯噪声场景扩展，推动其在智能系统、物联网等前沿领域的深度应用。
2025-06-04 15:38:40
668
原创 【轴承故障诊断】一种用于轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习（SBL），两种群稀疏学习算法来提取故障脉冲，第一种仅利用故障脉冲的群稀疏性，第二种则利用故障脉冲的额外周期性行为附Matlab代码
一、轴承故障诊断的核心挑战轴承故障（如内圈、外圈、滚动体损伤）会产生周期性冲击脉冲，但实际信号常受强噪声、复杂工况（如变转速、负载波动）干扰，导致脉冲特征淹没。传统方法（如包络分析、小波变换）依赖先验知识，对低信噪比（SNR）信号效果有限。稀疏贝叶斯学习（SBL）通过信号稀疏表示，从噪声中重构故障脉冲，而群稀疏性和周期性是提升诊断精度的关键特征。二、算法 1：仅利用故障脉冲群稀疏性的 SBL 算法1. 群稀疏性原理物理意义：轴承故障脉冲在时间域呈成簇分布。
2025-06-04 15:36:35
394
原创 【语音分离】通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离附Matlab代码
FFT 的作用：将时域语音信号转换为频域表示，揭示信号的频率成分（如基频、谐波）及能量分布。语音信号特征浊音：具有周期性谐波结构，基频范围约为 80-300Hz（男声偏低，女声偏高）；清音：近似白噪声，频谱分布较宽（如摩擦音 “s”“f” 集中在高频段）。噪声 / 干扰特征高斯白噪声：均匀分布于全频段；周期性干扰（如工频噪声）：表现为特定频率的窄带尖峰（如 50Hz/60Hz）。基于 FFT 与滤波器的语音信号分离技术，通过频域分析实现对目标语音与噪声的频率特征解耦，是语音增强、降噪的基础方法。
2025-06-04 15:30:15
381
原创 【用于选择性谐波消除的牛顿-拉夫逊算法】用于计算消除选定谐波的开关角的牛顿-拉夫逊算法研究附Matlab代码
有功 - 无功协调需求：配电网中，有功功率影响电压幅值，无功功率影响电压相位，二者协同优化可提升电网能效、降低损耗、改善电能质量。传统算法局限：传统优化方法（如遗传算法、单纯形法）存在收敛速度慢、易陷入局部最优、多目标处理能力不足等问题，难以适应配电网高维、非线性、多约束的优化需求。基于小生境粒子群算法的配电网有功 - 无功协调优化研究，通过改进多目标寻优能力与种群多样性维持机制，有效解决了传统算法在复杂配电网优化中的局限性。
2025-06-04 15:29:07
706
原创 【用于选择性谐波消除的牛顿-拉夫逊算法】用于计算消除选定谐波的开关角的牛顿-拉夫逊算法研究附Matlab代码
电力电子变换器在现代电力系统中扮演着至关重要的角色，然而其输出电压或电流中存在的谐波分量对电网质量和设备运行造成不利影响。选择性谐波消除（SHE）作为一种有效的谐波抑制策略，旨在通过优化开关角来精确消除特定次谐波。本文深入研究了基于牛顿-拉夫逊（Newton-Raphson）算法的SHE方法，探讨其在计算消除选定谐波的开关角方面的理论基础、算法流程、收敛特性以及实际应用中的挑战。
2025-06-04 15:28:02
703
原创 【用于电能质量分类的ML和DWT】智能电网中高级电能质量干扰鲁棒分类器的机器学习应用附Matlab代码
随着智能电网技术的飞速发展，电能质量问题日益凸显，对电网的稳定运行和供电可靠性构成了严峻挑战。传统的电能质量扰动分类方法在处理复杂多变的电网环境时，往往面临鲁棒性不足、分类精度不高等问题。本文旨在深入探讨机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）在构建智能电网中高级电能质量干扰鲁棒分类器方面的应用。通过DWT对电能质量信号进行多分辨率分析，提取时频域特征，并结合ML算法（如支持向量机、神经网络、决策树等）的强大分类能力，实现对各类电能质量扰动的精确识别与分类。
2025-06-04 15:26:47
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