15、宽带接入网络与无线网格集成架构及随机线性网络编码的CUDA实现

宽带接入网络与无线网格集成架构及随机线性网络编码的CUDA实现

1. 宽带接入网络与无线网格场景描述

在进行网络规划和分析时,需要对场景进行详细的描述,主要包括接入网络和无线网格两个方面。

1.1 接入网络场景描述

接入网络场景描述主要有三个关键活动:区域定义、服务集定义和定价。以下是相关的一般输入参数:
|参数|数值|趋势(% 每年)|
| ---- | ---- | ---- |
|研究年限(年)|15| - |
|地理区域描述|城市| - |
|总接入网络(子区域)| - | - |
|区域大小($Km^2$)|45|0.00%|
|接入网络区域($Km^2$)| - | - |
|住宅:总家庭数(潜在用户)|7600|2.00%|
|住宅:家庭密度(家庭 / $Km^2$)| - | - |
|人口密度(人 / $Km^2$)|1200|3.80%|
|每户居民数| - | - |
|技术渗透率(预期市场渗透率)|50.00%|8.00%|
|用户数| - | - |
|平均每栋建筑的家庭数| - | - |
|服务区域的建筑数(住宅 / $Km^2$)| - | - |
|中小企业(SME):区域内总数|1200|1.50%|
|中小企业:技术渗透率(预期市场渗透率)|40.00%|5.00%|
|中小企业(客户)总数| - | - |
|游牧用户总数|1500|15.00%|
|住宅:所需下行带宽(Mbps):平均数据速率|8|1.2%|
|住宅:所需上行带

【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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