13、不规则等长正交凸多边形与等长直方图多边形的重建算法

不规则等长正交凸多边形与等长直方图多边形的重建算法

在几何图形的研究中,从可见性图重建多边形是一个重要的问题。本文将详细介绍不规则等长正交凸多边形(IUP)和等长直方图多边形的重建算法。

1. 不规则等长正交凸多边形(IUP)的重建
1.1 基本概念
  • 可见性图 :设 $G_P$ 是 IUP $P$ 的可见性图。
  • 凸顶点和反射顶点 :在 $O(n^2m)$ 时间内计算出 IUP 中的凸顶点和反射顶点。
  • 标签(Tabs) :IUP 中有四个特殊的顶点,称为标签。
1.2 寻找标签
  • 引理 4 :每个 IUP 中恰好有四个 7 顶点的最大团,每个团包含恰好三个凸顶点,且每个团包含恰好一个标签,每个标签恰好包含在一个这样的团中。
  • 引理 5 :可以在 $O(nm)$ 时间内识别 IUP 的四个标签。
1.3 确定楼梯方向
  • 任意选择一个标签作为北标签,通过计算基本团来确定多边形的方向,使得西北楼梯较短,东北楼梯较长。
  • 基本团定义 :IUP 中的基本团是一个最大团,包含恰好三个凸顶点,一个来自短楼梯,一个来自每个长楼梯。
  • 引理 6 :可以在 $O(nm)$
【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值