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Matlabjiedianyouhua
- 将潮流计算公式矢量化处理,利用Matlab编写潮流程序,并将Matlab的m文件编译成COM组件,可简单实现 Matlab和其它语言的混合编程。通过简单的函数调用即可完成如稀疏、解方程等一系列数学运算,并可轻易实现相关图形的 绘制。潮流计算中采用AMD算法对修正方程系数矩阵进行节点优化,并采用LDLT算法进行求解,有效地减少了注入元,计 算速度成倍提高。在混合编程的模式下,提高了程序开发速度、程序可靠性、计算效率和保密性。 -Formula for calculating the
BCS
- 压缩传感是一个从2006年左右开始兴起的研究领域，它关注于如何采样信号，也就是信号的采样方式或者压缩方式。通过设计一种特殊的采样方案，可以使得采样频率降低为信号的“信息率”，而不是传统的奈奎斯特采样率，于是，实际的采样率可以大大低于奈奎斯特频率，却只损失很少的信息量，依然保持了充足的信息量足以恢复出采样前的原始信号。这个研究思想挑战了奈奎斯特频率的理论极限，会对整个信号处理领域产生极其深远的影响，同时，信号处理的许多应用领域也会随之发生根本性的发展和变化。 -Compressive sens
Short-duration-power_CS
- 根据压缩传感(Compressed Sensing，cs)N论，首次提出了短时电能质量扰动信号的压缩采样方法，该方法突破了奈奎斯特采样频率的限制，实现了低于奈奎斯特采样频率的低速率采样。文中对比分析了CS理论与传统采样理论，研究了cS短时电能质量信号压缩采样的实现方法，包括：测量矩阵的构建、稀疏基的选取和电能质量信号快速贝叶斯匹配追踪重构算法(FBMP)-Compressed sensing ( Compressed Sensing , cs ) N theory , first propose
Compression-perception-theory-
- 压缩感知理论及其研究进展,文综述了cs理论框架及关键技术问题，并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展，是一篇综述。-Compression perception theory and research progress, cs paper reviews the theoretical framework and key technical issues and focuses on the latest developments signal sparse tran
KSVD-of-speech-enhancemant
- 基于字典学习的语音增强中字典更新的算法，称作近似K-SVD算法，其中包含了OMP算法用于稀疏编码计算系数矩阵-Dictionary-based learning dictionary speech enhancement algorithm update, called approximate K-SVD algorithm, which contains the sparse coding algorithm is used to calculate the coefficient matri
distributedtar-eusipco-2008
- We propose an approximation framework for distributed target localization in sensor networks. We represent the unknown target positions on a location grid as a sparse vector, whose support encodes the multiple target locations. The location v
base-paper2
- Abstract—A novel algorithm to remove rain or snow streaks a video sequence using temporal correlation and low-rank matrix completion is proposed in this paper. Based on the observation that rain streaks are too small and move too fast to aff
Reference-2
- example we will measure a signal that is sparse in the time domain. We will use a random sensing matrix, and we will solve the recovery problem using the l1-Magic toolbox.
SMCVSMC
- DFIG Wind Turbines with Very Sparse and Sparse Matrix Converters to control frequency
Scipy
- SciPy—数值计算库 在NumPy的基础上增加一些功能 1、常数和特殊函数 2、线性代数-linalg 3、优化 （1）非线性方程组求解 （2）最小二乘拟合 （3）函数最小值 4、插值—interpolate （1）B样条曲线插值 （2）外推和Spline拟合 （3）二维插值 5、数值积分—integrate （1）球的体积 （2）解常微分方程组 6、统计—stats （1）连续和离散概率分布 （2）二项、泊松、伽玛分布 7、稀疏矩阵—sparse(On t
压缩感知
- 本文分别以稀疏基有离散余弦变换基（DCT）和快速傅立叶变换基（FFT）做为稀疏基，高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵为测量矩阵，L1范数、正交匹配追踪算法（OMP）为重建算法进行压缩感知算法实现。(In this paper, DCT and FFT are used as sparse basis, Gauss random matrix and partial Hadamard matrix are used as measurement matrix, L1 norm and OMP are u