3、Python编程:基础练习与决策结构解析

Python编程:基础练习与决策结构解析

1. 编程基础练习

1.1 练习题概述

这里有一系列编程练习题,涵盖了不同的应用场景,如气象计算、单位转换、数字处理等。

1.2 具体练习题

  • Exercise 29: Wind Chill
    • 当寒冷天气有风时,空气感觉比实际更冷,这就是风 chill 效应。2001 年,加拿大、英国和美国采用公式 (WCI = 13.12 + 0.6215Ta - 11.37V^{0.16} + 0.3965TaV^{0.16}) 计算风 chill 指数,其中 (Ta) 是摄氏气温,(V) 是风速(千米/小时)。
    • 代码思路:读取用户输入的气温和风速,计算风 chill 指数并四舍五入到最接近的整数输出。风 chill 指数仅在气温小于等于 10 摄氏度且风速超过 4.8 千米/小时时有效。
  • Exercise 30: Celsius to Fahrenheit and Kelvin
    • 编写程序读取用户输入的摄氏温度,然后显示对应的华氏温度和开尔文温度。温度单位转换公式可在互联网上查找。
  • Exercise 31: Units of Pressure
    • 程序读取用户输入的千帕压力,然后报告对应的磅/平方英寸、毫米汞柱和大气压。需自行查找单位转换因子。
【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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