2、ICESS 2005会议背景

ICESS 2005会议背景

1. 会议的时间和地点

2005年12月16日至18日,国际嵌入式软件与系统大会(ICESS 2005)在中国西安召开。西安作为中国历史文化名城,不仅为参会者提供了丰富的文化体验,也为会议的成功举办创造了良好的氛围。此次会议吸引了来自全球各地的专家学者、行业从业者以及学生,共同探讨嵌入式软件与系统的最新进展和未来发展方向。

2. 会议的重要性

随着VLSI(超大规模集成电路)系统级集成和SoC(系统芯片)的兴起,计算机行业的重心逐渐从个人计算转向嵌入式计算。嵌入式软件与系统在现代技术体系中扮演着至关重要的角色,广泛应用于各个领域,如车辆、电话、飞机、玩具、安全系统、医疗诊断、武器、心脏起搏器、气候控制系统等。这些系统的复杂性和多样性对嵌入式软件与系统的设计、开发和应用提出了更高的要求。

2.1 嵌入式计算的特点

嵌入式计算具有以下几个显著特点:

  • 专用性强 :嵌入式系统通常是为特定应用设计的,具有高度的针对性。
  • 资源受限 :嵌入式系统往往受到硬件资源的限制,如内存、处理器性能等。
  • 实时性要求高 :许多嵌入式应用需要在严格的时间约束下完成任务。
  • 可靠性要求高 :嵌入式系统通常用于关键任务环境中,必须具备高度的可靠性。

3. 会议的目标

ICESS 2005旨在为来自学术界和工业界的科研人员、开发者

【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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