matlab仿真故障代码基于集群稀疏编码的大型电力系统多事件分析 实时准确的事件分析对于高保真态势感知至关重要，这样可以在任何孤立的故障升级为级联停电之前采取适当的行动。 现有方法仅限于检测单个或两个事件或指定的事件类型。 所提出的基于集群的稀疏编码（ CSC ）算法可以提取多事件场景中涉及的所有底层单个事件。 先决条件 Matlab（在 Matlab R2015a 上测试） 数据集： “NPCC”试验台基于 28 GW 负载的 48 台机器（140 条总线）系统。 该模型代表了 NPCC 区域，覆盖了 ISO-NE、NYISO、PJM、MISO 和 IESO 的全部或部分。 这些模拟是基于“NPCC”测试平台完成的，它是真实系统的简化模型，使用电力系统工程模拟器 (PSS/E)。 基于NPCC测试数据集，我们生成了单事件案例（S1C）、双事件案例（M2C）和三事件案例（M3C）。 粗略地说，为每种类型的案例创建了 100 多个测试样本。 职能 主要功能 : 运行演示的主要功能 normalization.m : z-score 归一化 sparsecoding.m : 计​​算稀疏系

资源内容：基于相干衍射成像模拟的matlab仿真（完整源码）.rar 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业、算法等方向学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习

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基于PNN神经网络的调制方式识别算法的matlab仿真 %2FSK y_2FSK = func_2FSK(N0); %4FSK y_4FSK = func_4FSK(N0); %BPSK y_2PSK = func_2PSK(N0); %QPSK y_4PSK = func_4PSK(N0);