20、MATLAB 用户自定义函数与应用详解

MATLAB自定义函数详解

MATLAB 用户自定义函数与应用详解

1. 用户自定义函数传递

在 MATLAB 中,可以通过字符串表达式将用户自定义函数传递给另一个函数。例如,将名为 Fdemo 的自定义函数传递给 funplotS 函数时,需将 Fdemo 以字符串形式作为输入参数。以下代码展示了具体操作:

>> ydemoS=funplotS('Fdemo',0.5,4)
ydemoS =
    0.5000   -2.9852
    2.2500   -3.5548
    4.0000    0.6235

此操作不仅会在命令窗口显示数值输出,还会在图形窗口显示相应的图形。

2. 子函数的使用

2.1 子函数概述

一个函数文件可以包含多个用户自定义函数。其中,第一个函数被称为主函数,其余的函数则为子函数。子函数的编写顺序可以任意,但保存的函数文件名应与主函数名一致。主函数和子函数都有各自独立的工作空间,变量是局部的,除非将变量声明为全局变量,否则它们无法相互访问对方的变量。

2.2 示例:计算平均值和标准差

下面通过一个计算一组数字平均值和标准差的示例来演示子函数的使用。已知一组 n 个数字的平均值公式为:
[ \bar{x} = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_n}{n} ]
标准差公式为:
[ \sigma = \sqr

【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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