数学与统计问题解析及应用

1、将向量 x1 := [2 3],x2 := [0 -1] 旋转 30°。

根据二维旋转矩阵 $ R(\theta) = \begin{bmatrix} \cos \theta & -\sin \theta \ \sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} $,当 $ \theta = 30^\circ $ 时,

$$
R(30^\circ) = \begin{bmatrix} \cos 30^\circ & -\sin 30^\circ \ \sin 30^\circ & \cos 30^\circ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{\sqrt{3}}{2} & -\frac{1}{2} \ \frac{1}{2} & \frac{\sqrt{3}}{2} \end{bmatrix}
$$

向量 $ x_1 = \begin{bmatrix} 2 \ 3 \end{bmatrix} $ 旋转后的向量为:

$$
R(30^\circ) x_1 = \begin{bmatrix} \frac{\sqrt{3}}{2} & -\frac{1}{2} \ \frac{1}{2} & \frac{\sqrt{3}}{2} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 \ 3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \sqrt{3} - \frac{3}{2} \ 1 + \frac{3\sqrt{3}}{2} \end{bmatrix}
$$

向量 $ x_2 = \begin{bmatrix} 0 \ -1 \end{bmatrix} $ 旋转后的向量为:

$$
R(30^\circ) x_2 = \begin{bmatrix} \frac{\sqrt{3}}{2} & -\frac{1}{2} \ \frac{1}{2} & \frac{\sqrt{3}}{2} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \ -1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{1}{2} \ -\frac{\sqrt{3}}{2} \end{bmatrix}
$$

所以 $ x_1 $ 旋转后的向量是 $ \begin{bmatrix} \sqrt{3} - \frac{3}{2} \ 1 + \frac{3\sqrt{3}}{2} \end{bmatrix} $,$ x_2 $ 旋转后的向量是 $ \begin{bmatrix} \frac{1}{2} \ -\frac{\sqrt{3}}{2} \end{bmatrix} $。

2、计算逻辑斯谛Sigmoid函数f(x) = 1 / (1 + exp(−x))的导数f′(x)。

首先,设 $ u = 1 + e^{-x} $,则
$$ f(x) = \frac{1}{u} = u^{-1} $$

根据复合函数求导的链式法则:
$$ f’(x) = \frac{df}{du} \cdot \frac{du}{dx} $$

  1. 先对 $ f(u) = u^{-1} $ 关于 $ u $ 求导,根据求导公式 $ (x^n)’ = nx^{n - 1} $,可得:
    $$
    \frac{df}{du} = -u^{-2} = -\frac{1}{u^2}
    $$

  2. 再对 $ u = 1 + e^{-x} $ 关于 $ x $ 求导:
    $$
    \frac{du}{dx} = -e^{-x}
    $$

  3. 然后将 $ \frac{df}{du} $ 与 $ \frac{du}{dx} $ 相乘:
    $$
    f’(x) = \frac{df}{du} \cdot \frac{du}{dx} = \left( -\frac{1}{u^2} \right) \cdot \left( -e^{-x} \right) = \frac{e^{-x}}{(1 + e^{-x})^2}
    $$

对其进行变形:
$$
f’(x) = \frac{e^{-x}}{(1 + e^{-x})^2} = \left( \frac{1}{1 + e^{-x}} \right) \cdot \left( \frac{e^{-x}}{1 + e^{-x}} \right) = \left( \frac{1}{1 + e^{-x}} \right) \cdot \left( 1 - \frac{1}{1 + e^{-x}} \right)
$$

因为:
$$
f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}
$$

所以:
$$
f’(x) = f(x)(1 - f(x))
$$

3、计算函数 f(x) = exp(−1 / (2σ²) * (x − µ)²) 的导数 f′(x),其中 µ, σ ∈ R 为常数。

本题可使用复合函数求导的链式法则来计算导数。


$$ u = -\frac{1}{2\sigma^2} \cdot (x - \mu)^2 $$

$$ f(x) = e^u $$

根据链式法则
$$ (f(g(x)))’ = f’(g(x)) \cdot g’(x) $$
先对 $ e^u $ 关于 $ u $ 求导,再乘以 $ u $ 关于 $ x $ 的导数。

  1. 求 $ e^u $ 关于 $ u $ 的导数
    根据指数函数求导公式 $ (e^x)’ = e^x $,可得
    $$ \frac{d}{du}(e^u) = e^u $$

  2. 求 $ u $ 关于 $ x $ 的导数

    $$ u = -\frac{1}{2\sigma^2} \cdot (x - \mu)^2 $$
    求导,根据复合函数求导法则,设
    $$ v = x - \mu $$

    $$ u = -\frac{1}{2\sigma^2} \cdot v^2 $$

  • 先对 $ u $ 关于 $ v $ 求导:
    $$ \frac{du}{dv} = -\frac{1}{2\sigma^2} \cdot 2v = -\frac{v}{\sigma^2} $$

  • 再对 $ v $ 关于 $ x $ 求导:
    $$ \frac{dv}{d

【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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