7、数据表格性能测试与模式匹配探索

数据表格性能测试与模式匹配探索

1. 数据表格性能测试

1.1 性能测试方法

为了测试数据表格实现的性能,我们构建了一个测试框架,在不同大小的数据表上运行操作。我们随意决定保留一半的列和三分之一的行,这些比例会影响我们对哪种实现更好的判断。相对性能还取决于每次选择操作时的过滤次数,我们的权衡应基于目标应用的数据。

性能测量程序如下:

const RANGE = 3
const main = () => {
    const nRows = parseInt(process.argv [2])
    const nCols = parseInt(process.argv [3])
    const filterPerSelect = parseFloat(process.argv [4])
    const labels = [... Array(nCols ). keys ()]. map(i => `label_${i + 1}`)
    const someLabels = labels.slice (0, Math.floor(labels.length / 2))
    assert(someLabels.length > 0, 'Must have some labels for select (array too short )')
    const [rowTable , rowSize , rowHeap] = memory(buildRows , nRows , labels)
    const [colTable , colSize 
【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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