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RSS订阅原创 【具有多径信道的BPSK、QPSK和16QAM DSSS Tx和Rx】直接序列扩频（DSSS），用于BPSK、QPSK和16QAM调制研究附Matlab代码
在现代无线通信系统中，如何有效应对复杂且动态变化的信道环境是核心挑战之一。多径信道是无线通信中普遍存在的一种现象，其特征在于信号通过多条路径传播到达接收端，导致信号产生时延扩展、衰落和码间干扰（ISI）。为了减轻多径效应带来的不利影响，多种技术应运而生，其中直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS）作为一种重要的抗多径和抗干扰技术，在各种无线通信标准和应用中发挥着关键作用。
2025-05-10 11:17:48
413
原创 【计算永磁直流电机的启动特性】电机参数对电机的电机-机械瞬态过程的影响研究附Matlab代码
永磁直流电机因其结构简单、控制方便、效率高、功率密度大等优点，在工业、汽车、航空航天等领域得到广泛应用。研究永磁直流电机的启动特性及其电机参数对电机-机械瞬态过程的影响对于优化电机设计、提高系统性能、保障运行安全至关重要。本文旨在通过理论分析和仿真计算，深入探讨电枢电阻、电枢电感、转动惯量、粘滞阻尼系数等电机参数在永磁直流电机启动过程中的作用及其对转速、电流、转矩等瞬态响应的影响。
2025-05-10 11:13:40
466
原创 【基于快速傅里叶变换的均质化】基于FFT的均质化，用于处理导电性或导热性的异质材料研究附Matlab代码
在材料科学和工程领域，异质材料因其独特的多尺度结构和由此产生的复杂性能而备受关注。这些材料在宏观尺度上往往表现出均匀的性质，但其内部微观结构却由不同组分、不同相或不同微观形貌组成。研究和理解这些异质材料的宏观有效性能，例如导电性、导热性、弹性模量等，对于材料设计、性能预测和实际应用至关重要。均质化方法正是解决这类问题的强大工具，它旨在通过分析材料的微观结构，预测其在宏观尺度上的等效均匀性质。
2025-05-10 11:00:26
619
原创 【爆破载荷参数】基于 UFC 3-340-02 TM 5-855-02 的爆炸压力效应研究附Matlab代码
爆炸是瞬时释放大量能量的过程，其产生的爆破载荷对建筑物、基础设施以及人员安全构成严重威胁。准确评估和预测爆炸载荷的效应，对于进行有效的抗爆设计、风险评估和应急响应至关重要。长期以来，世界各国在爆炸效应研究方面投入了大量资源，形成了丰富的理论体系和工程实践经验。在美国，UFC 3-340-02《结构抗爆炸设计》和 TM 5-855-02《地面爆炸引起的地面运动和空气爆炸效应》是两个具有重要指导意义的规范性文件，它们提供了计算爆炸载荷参数以及评估其对结构影响的详细方法和数据。
2025-05-10 10:47:41
168
原创 【滑模控制】【四轴飞行器】滑模控制应用于四轴飞行器在其中一个推进器故障时的稳定[发动机失效情况下无人机的控制与稳定]Quad3DOF附Matlab代码
四轴飞行器因其卓越的机动性和灵活性，在诸多领域展现出广阔的应用前景。然而，作为一类典型的欠驱动系统，其对故障的敏感性成为制约其可靠性和安全性的重要因素。特别是单个推进器失效，将导致系统产生非对称的推力，严重影响飞行的稳定性和可控性。传统的线性控制方法，如PID控制，在应对此类非线性、强耦合、存在外部扰动和内部参数变化的故障系统时往往表现出鲁棒性不足。
2025-05-10 10:39:31
427
原创 【虹膜图】一种新颖的信号时频域视觉表示方法附Matlab代码
在现代信号处理领域，对信号进行有效的时频分析是揭示其内在结构、理解其动态行为的关键环节。传统的信号表示方法，如纯粹的时间域波形图或纯粹的频率域频谱图，虽然各有其优势，但往往无法同时提供对信号在时间和频率上的联合洞察。时间域波形图直观地展现信号随时间的变化，但缺乏对信号频率成分的精确描述；而频率域频谱图则揭示了信号的频率分布，却丢失了信号在时间上的局部信息。这种割裂的时频信息在处理非平稳信号时尤为突出，因为这类信号的频率成分会随时间变化，简单的频谱分析无法捕捉到这种动态特性。
2025-05-10 10:14:28
574
原创 【核心复现】基于合作博弈的综合能源系统电-热-气协同优化运行策略附Matlab代码
随着全球能源结构的深刻变革和可持续发展理念的深入人心，综合能源系统（Integrated Energy Systems, IES）作为未来能源供给体系的重要形态，正受到广泛关注。IES通过整合电力、热力、燃气等多种能源网络，实现多能互补和梯级利用，显著提升能源利用效率和供应可靠性。然而，IES内部各子系统之间存在复杂的耦合关系以及不同能源主体之间的利益冲突，给系统的协同优化运行带来了巨大挑战。传统的独立优化或集中式优化策略往往难以平衡各参与主体的利益诉求，可能导致系统运行效率低下或稳定性不足。
2025-05-10 09:59:13
512
原创 【毫米波雷达】非对称传输线上集总元件的扩频时域反射计附Matlab代码
毫米波（millimeter wave, mmWave）雷达作为新兴的传感器技术，以其高带宽、高分辨率和紧凑的尺寸等优势，在自动驾驶、工业自动化、智能家居以及健康监测等领域展现出巨大的应用潜力。传统的毫米波雷达系统通常采用连续波（CW）或脉冲多普勒（PD）体制，通过发射和接收电磁波来探测目标的位置、速度和甚至形状。然而，随着对雷达性能要求的不断提高，特别是对于近距离、高精度和抗干扰能力的需求，传统的雷达体制面临着一些挑战。
2025-05-10 09:52:59
486
原创 【故障诊断】【连续小波变换】基于连续小波变换的轴承故障诊断研究[凯斯西储大学轴承数据集、西储大学数据]附Python代码
轴承作为旋转机械中至关重要的支撑部件，其运行状态直接关系到整个设备的稳定性和安全性。轴承的故障不仅会导致机器性能下降、能源消耗增加，更可能引发严重的事故，造成巨大的经济损失和人员伤亡。因此，开展对轴承故障的准确、高效诊断研究，对于保障工业生产安全、提升设备可靠性具有极为重要的现实意义。传统的轴承故障诊断方法主要依赖于人工经验和简单的信号处理技术，如时域分析和频域分析。时域分析关注信号的瞬时特性，如均值、方差、峰值等；频域分析则通过傅里叶变换将信号分解为不同频率成分，关注信号的频率分布。
2025-05-10 09:48:15
434
原创 【故障识别与诊断】基于EEMD-MPE-KPCA-BILSTM(集合经验模态分解-多尺度排列嫡-核主元分析-双向长短期记忆网络)用于故障识别与诊断研究附Matlab代码
在现代工业生产和复杂系统的运行过程中，设备的健康状态直接关系到生产效率、安全性和经济效益。及时准确地识别和诊断设备故障，对于保障系统的稳定运行、避免 catastrophic failures 和降低维护成本至关重要。传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验、基于物理模型的分析或简单的信号处理技术，这些方法在面对非线性、非平稳和多模态的工业数据时，往往难以取得理想的效果。随着大数据、人工智能和机器学习技术的飞速发展，基于数据驱动的故障诊断方法日益受到关注，并展现出巨大的潜力。
2025-05-10 09:39:03
518
原创 【故障定位】基于粒子群优化算法的故障定位及故障区段研究【IEEE33节点】附Matlab代码
配电网作为电力系统的重要组成部分，其稳定可靠运行直接关系到国民经济和人民生活。然而，配电网结构复杂、线路长度长、易受外部环境影响，导致故障发生率较高。快速准确地定位故障点和故障区段是恢复供电、减少损失的关键。传统的故障定位方法，如故障指示器法、行波法等，在精度、实时性或经济性方面存在一定的局限性。近年来，随着人工智能技术的发展，基于优化算法的故障定位方法受到了广泛关注。本文以IEEE33节点系统为例，深入研究基于粒子群优化（PSO）算法的配电网故障定位及故障区段识别方法。
2025-05-10 09:32:55
298
原创 【概率最小均方（PLMS）自适应滤波器】PLMS对高斯和非高斯噪声具有较强的鲁棒性附Matlab代码
自适应滤波作为信号处理领域中的一个核心技术，广泛应用于通信、控制、生物医学、图像处理等诸多领域。其基本思想是通过一个可调参数的滤波器，在接收到输入信号和期望响应后，根据某种准则不断调整滤波器参数，使其输出信号尽可能逼近期望响应，从而实现诸如系统辨识、信道均衡、噪声抵消等功能。在众多的自适应滤波算法中，最小均方（LMS）算法因其计算简单、易于实现而备受青睐。然而，LMS算法的性能在噪声环境中容易受到影响，特别是在非高斯噪声存在的情况下，其收敛速度和稳态误差可能会显著恶化。
2025-05-10 09:24:18
434
原创 【改进粒子群优化算法】增强型二元粒子群优化 （BPSO）算法【具有 6 个新的传递函数】附Matlab代码
粒子群优化（PSO）算法作为一种源于鸟类觅食行为的群体智能算法，因其实现简单、参数少、收敛速度快等优点，在许多领域取得了广泛的应用。然而，标准的二元粒子群优化（BPSO）算法在离散优化问题中，由于其粒子速度和位置更新方式的限制，往往面临早熟收敛、全局搜索能力不足等问题。本文旨在改进传统的BPSO算法，通过引入六种新型传递函数，增强粒子在二元空间中的位置更新能力，从而提高算法的收敛精度和全局搜索能力。本文首先回顾了标准的BPSO算法原理及其在二元优化问题中的应用。
2025-05-10 07:29:27
637
原创 【改进粒子群优化算法】基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法【期刊论文复现】附Matlab代码
优化问题是科学与工程领域中普遍存在的核心挑战。从资源分配、机器学习模型训练到复杂系统设计，寻找最优解或近似最优解始终是研究人员孜孜不倦追求的目标。传统的优化方法往往依赖于问题的数学特性，例如可导性、连续性等，并且在处理高维、非线性、多模态的复杂问题时面临计算量巨大、易陷入局部最优等困境。近年来，受自然界群体智能行为启发的元启发式算法因其鲁棒性、并行性以及对问题先验知识要求较低等优点，在解决复杂优化问题方面展现出巨大的潜力。
2025-05-10 07:06:57
688
原创 【负荷预测】基于VMD-SSA-LSTM光伏功率预测附Matlab代码
随着全球能源结构的转型和气候变化问题的日益严峻，可再生能源，尤其是光伏发电，正以前所未有的速度发展。然而，光伏发电固有的波动性和随机性给电网的安全稳定运行带来了挑战。准确的光伏功率预测是电力系统调度、能量管理和市场交易的关键环节。传统的预测方法往往难以捕捉光伏功率复杂的非线性特性和多尺度波动。
2025-05-10 07:04:15
753
原创 【负荷预测】基于VMD-CNN-BiLSTM的负荷预测研究附Python代码
电力负荷预测是电力系统规划、调度、运行和交易中的关键环节，其精度直接影响电力系统的经济性、安全性和稳定性。随着社会经济发展和用电模式的日益复杂，传统的负荷预测方法面临着挑战，难以捕捉负荷序列中蕴含的复杂非线性和多尺度特征。为了提高负荷预测的精度和鲁棒性，本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的组合预测模型（VMD-CNN-BiLSTM）。
2025-05-09 15:48:43
605
原创 【负荷预测】基于VMD-CNN-BiGRU的负荷预测研究附Python代码
准确的负荷预测是电力系统安全稳定运行、经济高效调度的关键基础。然而，电力负荷受到多种复杂因素影响，呈现出非线性、非平稳和随机性的特征，传统预测方法难以有效捕捉其内在规律。近年来，深度学习技术在处理复杂时序数据方面展现出强大潜力。
2025-05-09 15:35:14
535
原创 【负荷预测】基于Transformer的负荷预测研究附Python代码
随着现代社会对电力需求的不断增长，准确、高效的负荷预测已成为电力系统安全稳定运行、经济合理调度的关键环节。传统的负荷预测方法，如时间序列模型（ARIMA、SARIMA等）、回归分析、支持向量机（SVM）以及浅层神经网络（ANN），在处理具有非线性、非平稳和多维度特征的电力负荷数据时，往往面临模型复杂度限制、特征提取能力不足和长期依赖捕捉困难等挑战。近年来，深度学习技术的快速发展为负荷预测带来了新的契机，尤其是循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在处理时序数据方面展现出优异性能。
2025-05-09 15:25:49
604
原创 【负荷预测】基于CNN-LSTM的负荷预测研究附Python代码
电力负荷预测是电力系统规划、运行和管理中的关键环节，其准确性对保障电网安全稳定运行和提高经济效益具有至关重要的作用。传统的负荷预测方法在处理复杂、非线性的时间序列数据时往往存在局限性。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的预测模型展现出强大的数据处理能力。本文深入研究了基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的混合深度学习模型在电力负荷预测中的应用。
2025-05-09 15:03:26
610
原创 【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测附Matlab代码
在现代电力系统中，电力负荷和电价是两个至关重要的变量，它们直接影响着电力系统的安全稳定运行、经济效益以及市场效率。准确预测未来的电力负荷和电价，对于电力系统的规划、调度、交易以及风险管理具有不可替代的作用。传统的预测方法，如时间序列分析、回归分析等，在处理非线性和复杂数据方面存在一定的局限性。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是神经网络技术的成熟和应用，为电力负荷预测和电价预测带来了新的突破。
2025-05-09 14:56:13
452
原创 【风光不确定】基于多时间尺度滚动优化算法的主动配电网研究【IEEE33节点】附Matlab代码
随着全球能源结构的转型，以风能和太阳能为代表的可再生能源在电力系统中扮演的角色日益重要。然而，风电和光伏发电固有的间歇性、波动性和不确定性给传统配电网的运行与控制带来了严峻挑战。这些可再生能源的渗透率不断提高，使得配电网的风光出力难以准确预测，对电网的电压稳定、潮流分布以及运行经济性产生显著影响。传统配电网以单向潮流和刚性结构为主，难以有效应对大规模分布式电源接入带来的复杂性。因此，研究在风光不确定性下主动配电网的优化运行策略具有重要的理论意义和实际价值。
2025-05-09 14:47:17
284
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码
随着全球气候变化的加剧和能源结构的转型，风能作为一种清洁的可再生能源，其重要性日益凸显。然而，风力发电固有的波动性和间歇性对电力系统的稳定运行带来了挑战。准确的风电功率预测是保障电力系统安全、经济运行的关键。传统的预测方法往往难以捕捉风电功率复杂的非线性特征和多变量之间的耦合关系。近年来，深度学习技术在时序预测领域展现出强大的能力。
2025-05-09 14:34:25
636
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码
随着全球气候变化的日益严峻以及对清洁能源需求的持续增长，风能作为一种可再生、无污染的能源形式，其在能源结构中的比重正不断提升。然而，风力发电的随机性和间歇性特性对电网的稳定运行带来了挑战。精确的风电功率预测能够有效地提高电网调度的灵活性和经济性，降低弃风率，因此，风电功率预测技术的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。传统的风电功率预测方法包括物理方法、统计方法和机器学习方法。物理方法基于大气流动模型，需要详细的气象数据，计算量大且难以捕捉局部的风场变化。
2025-05-09 14:17:48
304
原创 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于BiTCN-BiGRU的风电功率预测研究附Matlab代码
随着全球能源结构的转型，风能作为一种清洁、可再生的能源，其重要性日益凸显。风电装机容量的持续增长，对电网的稳定运行带来了新的挑战。风电的随机性、波动性以及间歇性等特点，使得风电功率的精确预测成为电网调度、优化运行、风险评估及市场交易的关键环节。准确的风电功率预测能够有效减少弃风损失，提高电网接纳能力，降低运行成本，保障电网安全稳定。传统的风电功率预测方法包括统计学方法和物理方法。统计学方法如自回归移动平均模型 (ARMA)、灰色预测等，通常基于历史数据进行建模，对非线性、非平稳数据的处理能力有限。
2025-05-09 14:04:05
530
原创 【分层调制】在MATLAB中实现416 QAM“分层调制”研究附Matlab代码
分层调制（Hierarchical Modulation）作为一种能够有效提升频谱效率和系统鲁棒性的调制技术，在现代无线通信系统中展现出巨大的应用潜力。本文深入探讨了分层调制的原理，并以416-QAM为例，详细阐述了在MATLAB环境下实现其分层调制方案的关键技术和流程。通过对星座图设计、比特到符号映射、信号生成与解调等方面的详细分析，本文旨在为相关研究人员提供一套可行的实现框架和技术参考。实验结果表明，所实现的416-QAM分层调制方案在不同信噪比条件下能够展现出分层的性能特性，验证了方案的有效性。
2025-05-09 11:07:40
826
原创 【发作期行波估计的多变量线性回归】测试癫痫样放电是否组织为行波，并推断其速度附Matlab代码
癫痫是一种复杂的神经系统疾病，其核心病理生理机制在于大脑皮层异常的、同步的、高频的电活动，即癫痫样放电（epileptiform discharge）。这些放电在空间和时间上如何组织，是理解癫痫发生、发展及其临床表现的关键。近年来，研究者们日益关注癫痫样放电是否以“行波”（traveling wave）的形式传播，即电活动在空间上表现出有序的传播模式，而非简单的同步爆发。发作期行波的识别与分析，不仅有助于深入理解癫痫的发病机制，也为预测发作传播路径、指导手术切除范围等临床应用提供了潜在的新视角。
2025-05-09 11:04:55
653
原创 【多目标优化算法】基于档案的多目标算法优化（MAOA）附Matlab代码
在现实世界的许多问题中，决策者往往需要在相互冲突的多个目标之间做出权衡。例如，一家制造企业可能希望在最小化生产成本的同时最大化产品质量；一个投资组合经理可能力求在最大化预期收益的同时最小化投资风险。这类问题被称为多目标优化问题（Multi-Objective Optimization Problems, MOOPs），其核心挑战在于，通常不存在一个单一的最优解能够同时使所有目标达到最优。
2025-05-09 09:58:02
457
原创 【电力系统潮流】牛顿-拉夫逊(NRPF)算法求潮流，包括变压器分接、Q限制和快速解耦功率流方法【IEEE14节点】附Matlab代码
电力系统潮流计算是电力系统分析与运行控制中的核心问题之一，其目的是确定在给定运行条件下，电力系统中各节点电压的幅值和相角，以及各支路上的有功和无功功率潮流。准确、高效的潮流计算是进行系统规划、安全评估、稳定分析、无功优化以及故障分析等一系列高级应用的基础。
2025-05-09 09:46:48
448
原创 【低光图像增强】一个受生物启发(人类视觉系统HVS)的多曝光融合框架用于低光图像增强附Matlab代码
低光环境下的图像拍摄一直以来都是计算机视觉和图像处理领域的挑战性问题。在光照不足的情况下，图像容易出现亮度不足、对比度低、噪声明显以及色彩失真等问题，严重影响了图像的视觉质量和后续的计算机视觉任务（如目标检测、图像识别等）。为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的低光图像增强技术。传统的基于直方图均衡化、伽马校正等方法往往难以处理复杂场景，容易导致图像过曝或细节丢失。近年来，基于深度学习的方法取得了显著进展，通过训练复杂的神经网络模型来学习低光图像到正常光照图像的映射关系。
2025-05-09 09:32:27
593
原创 【单相正弦波PWM逆变器】使用脉宽调制将直流电压转换为交流电压，PWM 信号遵循正弦波，因此逆变器的输出非常接近正弦波附Simulink仿真
在现代电力系统中，直流电与交流电的相互转换是不可或缺的环节。直流电源，例如蓄电池、燃料电池或太阳能电池，其输出特性为恒定的电压，而绝大多数家用和工业电器设备则依赖于交流电源。逆变器作为实现这一转换的核心装置，其性能直接影响到电力系统的效率、稳定性和电能质量。传统的逆变器往往采用方波或修正方波输出，这在许多对谐波敏感的应用中存在明显的局限性。为了获得更接近理想正弦波的交流输出，脉宽调制（PWM）技术应运而生，并迅速成为现代逆变器设计的主流方法。
2025-05-09 09:24:40
481
原创 【单相STATCOM】单相STATCOM在单相系统中补偿无功功率，并减轻谐波附Simulink仿真
随着现代电力系统的日益复杂化，提高电能质量、保障系统稳定运行成为电力领域持续关注的焦点。在众多影响电能质量的因素中，无功功率的存在与谐波污染尤为突出。无功功率的传输不仅会引起线路损耗增加、电压波动，还会降低输电容量；而谐波则会干扰精密设备、加速绝缘老化、甚至引发谐振事故。传统的无功功率补偿与谐波抑制手段，如并联电容器组和无源滤波器，在动态响应速度、补偿精度和抑制范围等方面存在一定的局限性。
2025-05-08 16:29:50
571
原创 【单目标优化算法】海鸥优化算法附Matlab代码
在现代科学研究与工程实践中，优化问题无处不在。无论是资源调度、路线规划、机器学习模型参数调优，还是复杂系统设计与控制，都需要找到在给定约束条件下使得目标函数达到最优值的解决方案。传统的数学优化方法在面对复杂、非线性和高维问题时常常显得力不从心。因此，近年来，受自然界生物行为或物理现象启发的智能优化算法（或称元启发式算法）应运而生，并展现出强大的求解能力。蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等经典智能优化算法已经在众多领域取得了显著的应用成果。
2025-05-08 16:23:49
468
原创 【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT附Matlab代码
计算机断层扫描（Computed Tomography，简称CT）作为一种重要的医学影像技术，通过采集不同角度的X射线投影数据，并利用数学重建算法，生成物体内部的横截面图像。CT技术在疾病诊断、治疗计划制定和工业无损检测等领域发挥着不可替代的作用。然而，在对含有高密度物质，尤其是金属制品的物体进行CT扫描时，图像中常常会出现各种伪影，显著降低图像质量，影响诊断的准确性。这些金属伪影的形成机制复杂多样，理解其产生原因并进行有效的模拟对于研究伪影抑制方法具有重要意义。
2025-05-08 16:13:15
437
原创 【成像光敏描记图提取和处理】成像-光电容积描记-提取-脉搏率-估计附Matlab代码
在生物信号监测领域，无创、连续且便捷的技术始终是研究与应用的热点。传统的接触式光电容积描记（PPG）技术虽然成熟，但在舒适性、便捷性和长期监测方面存在局限性。近年来，基于视频的非接触式光敏描记图（Imaging Photoplethysmography, IPPG）技术异军突起，凭借其非接触、远距离、无需特殊设备的优势，在远程医疗、智能健康监测、情绪识别等领域展现出巨大潜力。本文旨在深入探讨IPPG的提取、处理及其在脉搏率（Heart Rate, HR）估计中的关键技术，并对其未来的发展方向进行展望。
2025-05-08 16:07:49
549
原创 【参数估计】使用稳定图和复数频率响应函数的直接模态参数估计附Matlab代码
模态参数估计是结构动力学分析中的重要环节，其准确性直接影响到结构健康监测、故障诊断、模型修正等应用的可靠性。传统的模态参数估计方法往往依赖于时域或频域的信号处理，但当结构具有高阻尼、密模态或非线性特性时，这些方法可能面临挑战。近年来，基于频响函数（Frequency Response Function, FRF）的参数估计方法因其能够直接利用频域信息而受到广泛关注。
2025-05-08 15:59:03
463
原创 【Wilcoxon 检验】威尔科克森秩检验[非参数检验]附Matlab代码
在统计学领域，对数据进行推断是至关重要的一环。我们常常需要通过样本数据来推断总体特征，例如比较不同组别之间的差异，或者判断某种处理是否产生了显著影响。传统的参数检验方法，如 t 检验和方差分析，在应用时通常需要满足一些前提假设，例如数据服从正态分布、方差齐性等。然而，在实际应用中，这些假设往往难以满足，或者我们对数据的分布信息知之甚少。此时，非参数检验方法便展现出其独特的优势。非参数检验不依赖于特定的总体分布形式，具有更广泛的适用性。
2025-05-08 10:16:58
734
原创 【TSP问题】基于改进蜜蜂算法解决旅行商问题附Matlab代码
旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）作为组合优化领域的经典难题，自提出以来便吸引了无数研究者的目光。其核心在于寻找一条访问给定城市集合中每个城市一次且仅一次的最短回路。随着城市数量的增加，TSP问题的求解难度呈指数级增长，传统的穷举法已无法应对。因此，发展高效的启发式或元启发式算法成为解决大规模TSP问题的关键。本文聚焦于基于改进蜜蜂算法（Improved Bee Algorithm, IBA）求解TSP问题的研究与实践。
2025-05-08 09:30:33
517
原创 【sop】基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置[升级1]附Matlab代码
随着分布式电源（DG）在配电网中渗透率的不断提高，有源配电网的运行特性变得日益复杂。传统的机械开关在频繁操作和故障电流分断能力方面面临挑战，而智能软开关（ISS）以其快速响应、无触点切换和故障电流限制等优势，在提升有源配电网运行可靠性、灵活性和经济性方面展现出巨大潜力。然而，ISS的高昂成本 necessitates对其进行审慎的优化配置。本文旨在探讨基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置方法。
2025-05-08 09:25:18
547
原创 【SCI复现】基于深度确定性策略梯度算法的电力市场代理建模研究附Python代码
随着电力市场化改革的深入推进，电力系统的复杂性与不确定性日益凸显。准确预测和建模市场参与者的行为对于市场稳定运行和优化决策至关重要。传统的电力市场建模方法往往依赖于对市场参与者行为规则的显式假设，难以捕捉其复杂的动态博弈和学习过程。近年来，基于强化学习的方法为电力市场代理建模提供了新的视角。本文深入研究了基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法的电力市场代理建模方法，旨在复现和扩展相关SCI期刊研究成果。
2025-05-08 09:12:05
823
原创 【RLS和LMS在系统识别中的性能】RLS和LMS在二阶植物系统识别中的性能研究附Matlab代码
系统识别作为控制理论、信号处理、机器学习等领域的核心问题，旨在根据系统的输入输出数据构建系统的数学模型。在实际工程应用中，许多动态系统可以被近似为线性时不变（LTI）系统，特别是二阶系统，由于其能够捕捉许多物理现象的动力学特性，在工业控制、航空航天、通信等领域有着广泛的应用。因此，针对二阶系统的有效识别方法对于系统设计、控制策略制定和故障诊断至关重要。自适应滤波算法是系统识别中一类重要的在线估计算法，其无需先验的系统模型信息，能够根据实时的输入输出数据逐步调整模型参数，从而逼近真实的系统模型。
2025-05-08 07:38:22
544
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空空如也
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