4、电磁学中的辐射与散射:格林函数、矢量势及近远场分析

电磁学中的辐射与散射:格林函数、矢量势及近远场分析

1. 格林函数

1.1 三维格林函数

三维格林函数 (G(r, r’)) 描述了点电磁源的解,具有球对称性。我们仅保留拉普拉斯算子的径向项,得到:
(\nabla^{2}G = \frac{1}{r^{2}}\frac{d}{dr}(r^{2}\frac{dG}{dr}) = \frac{d^{2}G}{dr^{2}} + \frac{2}{r}\frac{dG}{dr})
通过一系列推导,我们得到 (G(r)) 的解为:
(G(r) = \frac{Ae^{-jkr}}{r} + \frac{Be^{jkr}}{r})
由于解中只包含向外传播的波,我们只保留第一项:
(G(r) = \frac{Ae^{-jkr}}{r})
为了确定常数 (A),我们需要匹配边界条件。首先,当 (r \to \infty) 时,(G(r) \to 0),这一条件已经满足。然后,我们在源点 (r = 0) 处匹配格林函数,通过在源周围半径为 (a) 的球体积分,最终得到 (A = \frac{1}{4\pi}),因此三维格林函数为:
(G(r) = \frac{e^{-jkr}}{4\pi r})

1.2 二维格林函数

二维问题中,电流、表面和场沿 (\hat{z}) 轴延伸到 (\pm\infty),在 (\hat{z}) 方向没有波传播。我们在圆柱坐标系 ((\rho, \varphi, z)) 中处理这些问题,二维格林函数满足:
(\nabla^{2}G(\rho, \rho’) + k^{2}G(\rho, \rho’) = -\d

【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,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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