11、MATLAB M - 书与编程技巧全面解析

MATLAB M - 书与编程技巧全面解析

1. M - 书图形处理技巧

在 M - 书中优化图形时,修改生成图形的输入单元格通常比用新选项重复命令生成更多图片更可取。例如添加 xlabel ylabel legend title 等内容时,直接将它们添加到图形输入单元格并重新评估即可。这往往会使生成图形的输入单元格变得很长。

当需要生成新图片时,要考虑 hold 的设置:
- hold on :后续命令生成的图形会与上一个图形合并。
- hold off :先前的图形不会影响新生成的图形。

在 M - 书中, figure 命令用处有限,使用它会生成空白图形,类似的不适合在 M - 书中使用的图形命令还有 close 。不过,有时可能需要结合 M - 书使用图形窗口,比如用鼠标旋转绘图。此时在命令窗口输入 figure 打开图形窗口,后续 M - 书中的图形会同时显示在图形窗口和 M - 书中。

另外,笔记本菜单中有个 Toggle Graph Output for Cell 按钮。选择包含图形命令的单元格并点击该按钮,此命令评估时不会产生图形输出。结合 hold on 使用该按钮,可通过多行命令生成单个图形。

2. 高效使用 M - 书的更多提示 <
【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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