2、字符串中的冗余查找与回文检测

字符串中的冗余查找与回文检测

1. 无限二进制字中的重复情况

在无限二进制字的研究中,避免立方时,少于 8 个平方是不可能的,这需要一定的计算来证明。不过,根据相关研究结果,存在包含仅 3 个平方和 2 个立方的无限二进制字。若无限二进制字中只允许有 1 个立方,那么平方的数量会增加到 4 个。

这里定义了一个态射 (g_5):
- (g_5(a) = 1100010110010100)
- (g_5(b) = 1101000110010100)
- (g_5(c) = 0110101100010100)

当 (w) 是任意无限的 (7/4^+) 自由三进制字时,无限字 (g_5 = g_5(w)) 是 (3^+) 自由的,并且包含 4 个平方 (00)、(11)、(0101) 和 (1010),以及唯一的立方 (000)。

2. 字符串中重复的查找

2.1 重复查找的重要性

字符串中的重复和周期是字符串组合学中最基本的领域之一。早期,Axel Thue 就对寻找重复较少的长序列感兴趣,而近年来,该问题的算法方面受到了更多关注。

检测字符串中的重复在多个领域都很重要:
- 模式匹配 :模式匹配算法需要处理重复以提高效率,因为重复可能会减慢匹配过程。
- 文本压缩 :基于字典的文本压缩方法(如 gzip)使用了较弱的重复概念。
- 计算生物学 :基因组中的重复(卫星或简单序列重复)被深入研究,因为一些过度重复的短片段与遗传疾

【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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