13、广义商空间上的小波变换研究

广义商空间上的小波变换研究

1. 勒贝格空间中的广义商小波变换

在勒贝格空间中,小波变换相关的卷积有特定的定义。小波变换的卷积关系为:
((W(\varphi# f))(b, a) = (W\varphi)(b, a)(W f)(b, a))
小波卷积 # 与傅里叶卷积 ∗ 之间的关联定义为:
(\hat{\psi}(a\omega)(\varphi# f)^{\wedge}(\omega) = (2\pi)^{-1} \hat{\psi}(a\cdot) \hat{\varphi}(\cdot) * \hat{\psi}(a\cdot) \hat{f}(\cdot) )
当 (\frac{1}{p} + \frac{1}{q} = 1) 时,若 (\hat{\psi}(a\omega) \hat{\varphi}(a\omega) \in L^1(R)),(\hat{\psi}(a\omega) \hat{f}(\omega) \in L^1(R)) 且 (\hat{\psi}(a\omega) \neq 0)((a \in R^+)),并且 ((W\varphi)(b, a) = (W f)(b, a)) 对于所有 ((b, a) \in R \times R^+) 成立,那么 (\varphi = f) 几乎处处成立。

通过对上述公式进行处理,如将其除以 (\hat{\psi}(a\omega) \neq 0) 并应用逆傅里叶变换,可得到:
((\varphi# f)(z) = \int_{R} \int_{R} \varphi(x) f(y)D_a(x, y, z)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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