25、材料互联网在可编程无线环境中的应用

材料互联网在可编程无线环境中的应用

1. 可编程无线环境的图模型

1.1 3D 空间中的传播组件

在 3D 空间中,传播包含视距(LOS)和非视距(NLOS)两个组件。可编程无线环境(PWEs)仅控制 NLOS 组件,而不影响 LOS。因此,后续模型将重点关注 NLOS 情况。

1.2 图模型的定义

  • 瓦片连接性 :考虑 3D 空间中的两个瓦片 h 和 h′,若存在输入 eI 以及函数 fh、fh′,满足特定条件,则认为这两个瓦片是可连接的。这种连接意味着一个瓦片可以将入射的电磁能量重定向到另一个瓦片,且重定向的功率需超过应用场景定义的实际阈值。
  • 用户 - 瓦片连接性 :对于同一空间中的一组用户设备 U,若存在视距输入 eI 和函数 fh,满足特定条件,则认为用户 u 与瓦片 h 相连。

基于上述连接性定义,我们定义了以下两个集合:
- 瓦片间链路集合 Lh,其中每个链路 lh,h′ 表示瓦片的连接潜力。
- 用户 - 瓦片链路集合 Lu,其中每个链路 lu,h 表示用户与瓦片的连接。

所有链路都是双向且对称的,并且每个链路都有一个关联的标签 delay(l),表示波传播延迟。最后,还为链路添加了 Tx 和 Rx 标签,以捕获用户设备的多输入多输出(MIMO)潜力。

1.3 图和子图的定义

基于上述定义,我们定义了图 G ⟨{H, U} , {Lh, Lu}⟩ 以及形式为 G ({fh}) 的子图。子图表示通过对瓦片应用特定函

【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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