6、空间图语法与多媒体自适应呈现技术解析

空间图语法与多媒体自适应呈现技术解析

1. 空间图语法基础

1.1 序列索引计算

序列索引(SequenceIndex)用于计算模式序列中视觉类的位置。由于一个视觉类可能占据多个位置,所以使用集合来表示类的索引。例如,在特定示例中,“Jf”类占据第一个位置,即 Index(Jf) = {1} ;“Statement”类出现两次, Index(Statement) = {3, 2} ;“Endij”类的索引为 Index(Endij) = {4}

1.2 排序示例

以图的匹配执行为例,在找到可约式(redex)或检查完所有对象之前,宿主序列中的每个对象都需要被检查一次。初始时,所有集合为空。在第 1 次迭代中,宿主序列的第一个对象可映射到模式序列的第一个对象,得到仅包含一个对象的子序列;第 2 次迭代中,包含宿主序列第二个对象且映射到模式序列第一个对象的子序列被生成并插入到集合 1 中。

下面是迭代过程的简单说明:
| 迭代次数 | 集合 1 | 集合 2 | 集合 3 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 包含一个对象的子序列 | 空 | 空 |
| 2 | 包含第二个对象映射的子序列 | 空 | 空 |
| 3 | 扩展后的子序列 | [23](符合条件插入) | 空 |
| 4 | [14](排除)、[24] | | [234](符合条件插入) |
| 5 | | [15] | |
| 6 | | | 找到符合结构和空间

【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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