1、MATLAB在材料科学与工程技术编程中的入门指南

MATLAB在材料科学与工程技术编程中的入门指南

1. 引言

世界是物质的,所有自然物体、植物、产品、机器,甚至我们自身,都是由各种材料构成。了解物质结构以及创造具有所需特性的新材料和更好材料的能力,是科学与工程领域,特别是材料科学的重要目标。在材料科学与工程(MSE)以及其他技术领域,广泛使用计算和计算机建模,为此会用到各种软件,其中MATLAB®在各种技术应用编程中变得非常普及和流行。然而,刚开始使用MATLAB®的学生、教师或MSE专家会发现,现有的MATLAB®书籍都是为广泛的专业人士设计的,没有专门针对MSE领域技术编程问题的教科书。因此,需要一本简洁、全面、易于理解且能快速获取必要工具的教材,以填补这一空白。

1.1 历史

MATLAB®语言的理论基础在20世纪70年代由数学家Cleve Moler奠定,并由后来加入的专家完善。最初,该语言旨在适配当时的数学软件包LINPACK和EISPACK。不久后,MATLAB®不仅被学生和工程师视为解决数学问题的有效工具,也适用于许多技术问题。后来,该语言用C语言重写。自20世纪80年代中期以来,商业版MATLAB®开始出现在通用软件市场。通过引入图形功能和开发面向工程的特殊工具——工具箱,MATLAB®形成了现在的模样。总体而言,MATLAB®是过去几十年中开发的现代数值方法和工程计算专用工具的独特集合。与其他软件相比,MATLAB®具有以下优势:
- 多功能性 :能够使用其易于使用的工具解决简单和复杂问题。
- 高度适应性 :通过大量面向问题的工具箱,反映出对不同工程和科学领域的高度适应性。
-

【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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