2、显示技术领域的专家与知识概览

显示技术领域的专家与知识概览

1. 编辑委员会成员介绍

1.1 Karlheinz Blankenbach

Karlheinz Blankenbach 自 1995 年起就职于德国普福尔茨海姆大学,是新成立的技术系的首批教授之一。1998 年,他创立了显示实验室(http://www.displaylabor.de),专注于显示系统、显示驱动和显示计量的应用研发。2007 年,他因杰出且持久的研究获得了学校的奖项。他和他的团队的活动促成了众多由政府和行业资助的项目,以及大量的出版物、演讲和研讨会。

他于 1990 年在德国乌尔姆的 AEG(戴姆勒的子公司)开启了工业生涯,为机场和火车站等公共场所的信息系统开发显示电子设备和液晶显示器。他拥有德国乌尔姆大学的物理学硕士学位和博士学位。他担任“电子显示器”会议(http://www.electronic - displays.de/)咨询委员会主席、德国平板论坛(http://www.displayforum.de/)主席、VDE/ITG 显示器技术委员会发言人以及 ADRIA(先进显示研究倡议,www.adria - network.org)指导委员会主席。

1.2 Stan Brotherton

Stan Brotherton 在英国 GEC 的赫斯特研究实验室开启了他的研究生涯,1971 年在南安普顿大学获得博士后研究奖学金。之后,他转到英国雷德希尔的飞利浦研究实验室,担任高级首席科学家,现在是一名独立的 TFT 顾问。

他领导了广泛的研究项目,研究半导体器件及相关材料问题,涉及的器件包括 MOSFET、CCD、功率器件和红外成像器件。他最近的研究领域是薄膜晶体

【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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