22、自动化演示文稿开发与加密货币跟踪的面向对象系统

自动化演示文稿开发与加密货币跟踪的面向对象系统

自动化演示文稿开发

在自动化演示文稿开发中,我们可以使用以下代码呈现一些实用且美观的图表:

DIBOHF@MJOFT
RVBOUJUZ@MBTURVBOUJUZ@UIJT5IJTXFFL-BTUXFFL
DIBOHF@MJOFT
DPOUJOFOU@MBTUDPOUJOFOU@UIJT5IJTXFFL-BTUXFFL
DIBOHF@MJOFT
QSPUFJO@MBTUQSPUFJO@UIJT5IJTXFFL-BTUXFFL

这些图表易于解读,且不像之前的图表那样容易受到 x 轴百分比单位问题的影响。你可以轻松查看某个类别在不同时期的百分比是增加还是减少,以及变化的百分比是多少。

接下来,我们要创建 R Markdown 文件来构建演示文稿。具体步骤如下:
1. 创建一个名为 QSFTFOUBUJPO3 的空文件,并添加以下头部信息:


UJUMF5IF'PPE'BDUPSZ
BVUIPS8FFLMZ6QEBUF
EBUFAS4ZT%BUF
A
PVUQVUJPTMJEFT@QSFTFOUBUJPO

这里引号不是必需的,除非标题中要包含冒号。使用反引号可以执行 R 代码,这里我们将当前日期自动添加到首页。最后选择 JPTMJEFT@QSFTFOUBUJPO 作为输出格式。
2. 设置演示文稿中代码块的默认配置:

【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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