36、数学基础:极限、连续性、导数与分布

数学基础:极限、连续性、导数与分布

1. 范数对偶关系

在数学领域,范数的对偶关系是一个重要的概念。对于范数 $\ell_p$ 和 $\ell_q$,当满足 $\frac{1}{p} + \frac{1}{q} = 1$ 时,$\ell_1$ 和 $\ell_{\infty}$ 互为对偶,而常见的欧几里得范数 $\ell_2$ 与自身对偶。在某些情况下,当范数 $\ell_p$ 不重要或者从上下文可以明确时,我们会简单地将其写作 $|x|$。

2. 最大值、最小值、上确界和下确界

2.1 最大值与 $\arg\max$

设 $A \subseteq \mathbb{R}$,我们用 $\max A$ 表示集合 $A$ 中的最大元素。在实际应用中,我们常常会处理由某个集合 $I$ 中的索引 $\iota$ 所引用的元素,此时会用 $\max_{\iota \in I} a_{\iota}$ 作为 $\max{a_{\iota} : \iota \in I}$ 的简写。同时,我们定义 $\arg\max_{\iota \in I} a_{\iota}$ 为集合 $I$ 中能使 $a_{\iota}$ 达到最大值的索引 $\tilde{\iota}$,即对于所有 $\iota \in I$,都有 $a_{\tilde{\iota}} \geq a_{\iota}$。如果有多个索引都满足这个条件,那么 $\arg\max_{\iota \in I} a_{\iota}$ 可以取其中任意一个索引。

2.2 上确界

一般来说,对于集合 $A \subseteq \mathbb{R}$,$\max A$ 不一定存在,因为集合

【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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