k-means

Jacobi, Gauss seidel

matlab in power system

仿照着《小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法》一文写的程序，对比了软、硬以及软硬阈值折衷法的信噪比及均方根误差。仿真出来之后，原信号的信噪比是负的，不知道为什么？均方根误差的值也比较大，不知何解？信噪比和均方根误差是参照《基于matlab的小波去噪仿真》：吴伟，《信息与电子工程》 一文写的(Modeled on the written procedures of the hard and soft threshold wavelet de-noising an improved compromise " , compared to the soft and hard compromise between the hard and soft threshold signal-to-noise ratio and root mean square error. Out of the simulation, the signal-to-noise ratio of the original signal is negative, do not know why? The value of the root mean square error is relatively large, do not know why? Signal-to-noise ratio and root mean square error with reference to the wavelet denoising matlab-based simulation: Wu Wei, " Information and Electronic Engineering" written)

说明：  预处理工具包括：主成分Analysi 小号（PCA），白化，过滤：高通滤波（HPF），低通滤波（LPF），子带滤波器（巴特沃斯，切比雪夫，椭圆）用的滤波器，频率子带和可调顺序子带的数量）或用户定义的 预处理功能。 后处理工具实际上包括：通过去除不想要的组件，噪声或伪像，对原始原始数据进行压缩和重建（“清理”）。 该算法不仅可以执行ICA，还可以执行二阶统计盲源分离（BSS），稀疏分量分析（SCA），非负矩阵分解（NMF），平滑分量分析（SmoCA），因子分析（FA）和任何其他可能的矩阵X = HS + N或 Y = WX形式的因式分解，其中H = W +是混合矩阵或基本向量矩阵。X是观测数据的矩阵，S是原始数据的矩阵，N表示其他噪声的矩阵。 ICA / BSS算法是纯数学公式，功能强大，但机械程序却很复杂：机械得到最佳实施后，用户要做的工作不多。ICALAB的成功和有效使用在很大程度上取决于先验知识，常识以及对预处理和后处理工具的适当使用。(icalab toolboxes for signal process, based on the software MATLAB.)

用matlab进行数字信号处理，简单易学，实用性强(matlab dsp)

这是关于风力发电机齿轮箱的文章，希望对大家有帮助。(This is about the wind turbine gearbox article, we want to help.)

风电混沌序列时间延迟的计算，经证实简单有效(Wind the calculation of time delay chaotic sequence, proved to be simple and effective)

粗大误差判别，系统误差和随机误差的计算，对于初学者非常有用(Calculate gross error identification, systematic error and random error, very useful for beginners)

frequency division multiplexing with different channels..

说明：  介绍SIMULINK的电子文档，很实用，内容很详细，对于利用SIMULINK搭建模型仿真的同学很实用(Introduction SIMULINK electronic documents, it is practical, the content is very detailed model for simulation using SIMULINK to build the students very practical)