26、基于零空间的输入重构架构与应用

基于零空间的输入重构架构与应用

1. 基于算法的系统转换

1.1 算法步骤

为简化计算,假设 $[C D]$ 具有满行秩,即排除了平凡的输出冗余。设 $C_1 = C$,$D_1 = D$,$y_1 = y$ 且 $k = 1$,具体算法步骤如下:
1. 若 $D_k \neq 0$,计算其奇异值分解(SVD):$D_k = [U_{k,1} U_{k,2}] \begin{bmatrix} \Sigma_k & 0 \ 0 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} V_{k,1}^ \ V_{k,2}^ \end{bmatrix}$,并使用可逆矩阵 $U_k^ $ 进行线性变换:$\tilde{y}_k = U_k^ y_k = \begin{bmatrix} U_{k,1}^ C_k x + \Sigma_k V_{k,1}^ u \ U_{k,2}^* C_k x \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} C_{k,1} x + D_{k,1} u \ C_{k,2} x \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \tilde{y} {k,1} \ \tilde{y} {k,2} \end{bmatrix}$。若 $D_k = 0$,则 $\tilde{y} {k,2} = y_k$ 且不存在 $\tilde{y} {k,1}$。
2. 用 $\tilde{y} {k,2}$ 的时间导数替换它,新的输出方程定义为:$y {k + 1} = \begin{b

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值