介绍了一种新的信号处理方法- 基于广义解调的时频分析方法, 并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号, 然后采用最大重叠离散小波包变换( Maximal overlapdiscrete wavelet packet transform, 简称MODWPT) 对广义解调后的信号进行分解, 得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号, 再对各个单分量信号进行逆广义解调, 进一步求出瞬时频率和瞬时幅值, 从而
2025-06-28 16:37:52 1.1MB 工程技术 论文
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基于二阶广义积分器的单相可控整流器设计:双闭环dq解耦控制,精准锁相,四象限运行及仿真模型实现,单相可控整流器的完整C代码+仿真模型,基于二阶广义积分器(SOGI)进行电网电压的锁相,四象限整流器: 1. 电压外环,电流内环,双闭环dq解耦控制,加前馈补偿,响应速度快,控制精度高,抗负载扰动性能优越 2. 基于二阶广义积分器对电网电压进行锁相,可实现电网环境出现畸变、网压突变情况下的精准锁相; 3. 网侧单位功率因数运行; 4. 在一台额定功率为30kW的单相可控整流器上成功验证,算法代码可直接进行移植; 5. 整流器可在四个象限运行,即整流象限,逆变象限,感性无功象限,容性无功象限;6. 采用S-Function的方式将算法C代码直接在SIMULINK模型里调用进行仿真,所见即所得 ,关键词: 1. 单相可控整流器; 完整C代码; 仿真模型; 2. 二阶广义积分器(SOGI); 电网电压锁相; 3. 电压外环; 电流内环; 双闭环dq解耦控制; 4. 前馈补偿; 响应速度快; 控制精度高; 5. 抗负载扰动性能优越; 网侧单位功率因数运行; 6. 整流器四象限运行; S-F
2025-04-26 17:07:29 608KB edge
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毕业设计项目聚焦于广义回归神经网络(GRNN)在货运量预测方面的应用。广义回归神经网络是一种以概率论为基础的前馈神经网络,因其结构简单、训练快速和对数据适应性强等优点而受到青睐。项目源码经过严格测试,可确保运行无误,但仅供学习和交流使用,严禁商业应用。 源码文件夹包含多个文件,其中“chapter8.1.m”和“chapter8.2.m”可能是源代码文件,以.m为扩展名,暗示这些文件是用MATLAB编写的。MATLAB是一种广泛应用于数值计算、数据分析和可视化领域的编程语言,特别适合于工程和科学研究。通过分析这些.m文件,我们可以了解到GRNN模型的构建、训练以及货运量预测的具体实现方法。 “best.mat”和“data.mat”文件为MATLAB的数据文件格式,通常用来存储各种变量和参数,可能包含了模型训练和测试所需的输入输出数据。在“best.mat”中,可能存储了经过优化选择的最优参数或模型状态,而“data.mat”则可能包含了原始数据集,或者是经过预处理的数据集。 此外,“电力系统负荷预测.ppt”文件暗示了该项目可能还涉及电力系统中的负荷预测,这表明GRNN在电力系统负荷预测方面同样具有潜在的应用价值。这个演示文稿文件为观众提供了关于项目内容、研究方法和结果的详细说明。 “运行提示.txt”文件提供了关于如何运行和使用项目源码的指导。这些提示可能包括必要的环境配置、运行参数设置、模型使用注意事项等重要信息,对于理解和运行项目代码至关重要。 整体来看,该项目详细展现了如何利用广义回归神经网络进行数据分析和预测,并通过实际案例提供了完整的研究框架和执行细节。这对于希望深入了解神经网络应用的学者和研究人员具有很高的参考价值。
2025-04-19 10:36:49 3.48MB python
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在教育统计分析领域中,广义线性回归模型是一种重要的数据分析工具,它扩展了传统的线性回归模型,使得模型能够处理非正态分布的因变量。本文以学生成绩为研究对象,探讨了广义线性回归模型在分析学生成绩相关性中的具体应用,为高校教育管理提供了新的视角和决策支持。 本文提到了学风建设是高校管理中的一项重要工作,它通过学生的学习成绩来体现。学风建设不仅仅是学生个人素质的体现,更是高校教育质量的体现。因此,研究学生成绩的相关性,有助于把握和改善学风状况。 广义线性回归模型是多元统计分析中的一种方法,它可以处理因变量为二项分布、泊松分布等多种非正态分布的情况。在学生成绩的研究中,可能涉及到的因变量包括考试成绩、平均分、通过率等,这些变量并不一定符合正态分布,因此使用广义线性回归模型是恰当的选择。 文章中还提到了逐步回归的概念,这是一种变量选择技术,用于从大量候选的自变量中筛选出对因变量影响显著的变量。通过逐步回归,可以确定影响学生学习成绩的关键因素,为高校改善教育质量提供依据。 聚类分析是一种无监督学习方法,通过聚类技术可以将具有相似特征的个体聚集在一起。在学生成绩分析中,聚类分析能够揭示学生群体内部的成绩分布情况,识别出成绩优异和较差的两极分化现象。这对于教育管理者了解学生群体的成绩结构、制定针对性的教学策略具有重要意义。 判别分析也是一种统计分析方法,其目的是找到能够区分不同组或类别的最优判别函数。文章中通过判别分析,判别出了在学生成绩上最容易出现分化的主要课程,这对于教师调整教学方法、预防学生分化具有指导意义。 文章使用广义线性回归模型分析了学生成绩的相关性,得出第一学年的学习成绩与后期学习成绩有显著相关性的结论,尤其是第一学年下半学期,学生容易出现成绩分化。这一结论对于高校的教育管理具有重要启示,说明高校在学生的学习初期就应该采取措施,防止学习差距的产生。 广义线性回归模型及相关统计分析方法在教育数据分析中的应用,不仅可以揭示学生学习成绩的内在规律,还可以为教育管理者和教师提供决策支持。通过科学的分析手段,教育工作者能够更准确地把握学生的学习状况,从而采取有效的措施,提高教学质量,促进教育公平,最终实现高校学风建设的长远发展。
2025-04-16 15:01:24 460KB 首发论文
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广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)是一种基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)的前馈神经网络,由Donald Specht在1991年提出。GRNN特别适用于回归问题,但也可以在一定程度上用于分类问题。 广义回归神经网络的特点: 径向基函数:GRNN使用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数,这些函数通常具有中心点和宽度参数。 非线性映射:输入数据通过径向基函数进行非线性映射,形成特征空间。 全局逼近能力:GRNN具有全局逼近能力,可以逼近任意连续函数到任意精度。 无局部极小问题:与传统的神经网络不同,GRNN的训练过程不涉及梯度下降,因此没有陷入局部极小值的风险。 快速训练:GRNN的训练过程简单,通常只需要一个或几个迭代步骤即可完成。 参数选择:GRNN的性能受到径向基函数的中心点和宽度参数的影响,这些参数的选择对模型的泛化能力至关重要。
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matlab程序 使用广义回归神经网络预测 适合初入学习神经网络的同学
2025-04-13 20:31:44 239B matlab 神经网络
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CSDN海神之光上传的全部代码均可运行,亲测可用,尽我所能,为你服务; 1、代码压缩包内容 主函数:C9_2_y_2.m; 调用函数:其他m文件; 语音信号,其格式为MP4; 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,可私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到 Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开C9_2_y_2.m文件;(若有其他m文件,无需运行) 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、语音处理系列仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片; 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 语音处理系列程序定制或科研合作方向:语音隐藏、语音压缩、语音识别、语音去噪、语音评价、语音加密、语音合成、语音分析、语音分离、语音处理、语音编码、音乐检索、特征提取、声源定位、情感识别、语音采集播放变速等;
2024-10-07 21:32:09 508KB matlab
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GRNN广义回归神经网络MATLAB代码
2024-07-01 20:46:37 4KB matlab 神经网络
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1.包括广义互相关时延估计GCC几种加权方式(Roth加权、SCOT加权、PHAT加权、ML加权)的详细代码(MATLAB) 2.代码有很详细的注释,很有参考价值,每一种加权方法都有详细的代码 3.希望能帮助大家更好的理解广义互相关时延估计
2024-05-09 20:13:44 92KB matlab GCC 时延估计 Roth
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广义状态空间平均法无线电能传输系统建模 包含 matlab 代码和 simulink 对照仿真 直接运行脚本代码,结果直接展现
2024-04-12 11:07:33 61KB matlab
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