6、稀疏恢复与带容量集覆盖问题解析

稀疏恢复与带容量集覆盖问题解析

1. 稀疏恢复问题

在稀疏恢复领域,涉及到多个关键问题和相关定理,下面将详细介绍。
- SRPSK2 问题的下界 :对于 SRPSK2 问题,当满足 (s = O(\epsilon n / \log(n / \epsilon))) 且 (\epsilon \leq 1/61) 时,所需的测量次数至少为 (\Omega ((k / \epsilon) \log(s / k)))。其推导过程如下:
- 首先,要选择足够大的 (b),使得 (2b \geq 15n^2 / \epsilon),即 (b = O(\log(n / \epsilon))) 即可。这里 (b) 是 (A’) 每个分量的比特数,而 (x - z) 的每个分量最多需要 (\alpha \log D = O(\epsilon \alpha)) 比特。
- 那么 Alice 发送给 Bob 的消息 (A’(x - z)) 最多包含 (O(m(b + \epsilon \alpha)) = O(m(\log(n / \epsilon) + \epsilon \alpha))) 比特,通过这些比特他们可以解决 (d = \Theta(\alpha k \log(n / (\alpha k)))) 的 AIP 问题。
- 根据相关引理可得 (m = \Omega \left(\frac{\alpha k \log(n / (\alpha k))}{\log(n / \epsilon) + \epsilon \alpha}\right))。
- 当 (\epsilon \alpha = \Omega(\log(n / \epsilon))),或等

【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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