17、诺里奇和黄氏理论的错误假设与推导问题剖析

诺里奇和黄氏理论的错误假设与推导问题剖析

1. 响度方程基础

响度方程最初表示为:
[L = \frac{k}{2} \ln\left(1 + \gamma\left(\frac{I}{I_{th}}\right)^n\right)]
其中,(k)在早期研究中被视为“比例常数”,其值由实验者的任意刻度单位决定。诺里奇和黄氏假设(k)与强度和频率无关。(I_{th})是“阈值强度”,他们还定义了“响度阈值”(L_{th}):
[L(I_{th}) = L_{th} = \frac{k}{2} \ln(1 + \gamma)]
通过一系列推导,得到新的响度方程:
[L = \frac{k}{2} \ln\left(\frac{1 + \gamma\left(\frac{I}{I_{th}}\right)^n}{1 + \gamma}\right) \quad (I > I_{th})]

2. 韦伯分数推导

诺里奇和黄氏对上述响度方程求导,得到:
[\frac{dL}{dI} = \frac{k}{2} \frac{n\gamma I^{n - 1}I_{th}^{-n}}{1 + \gamma\left(\frac{I}{I_{th}}\right)^n}]
经过重新整理和替换(将(dL)替换为(\Delta L),(dI)替换为(\Delta I)),得到韦伯分数:
[\frac{\Delta I}{I} = \frac{2\Delta L}{nk} \left(1 + \frac{1}{\gamma}\left(\frac{I_{th}}{I}\right)^n\right)]

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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