Advertisement

Bayes-DRT：用于电化学阻抗谱(EIS)数据反演的分层贝叶斯法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于分层贝叶斯框架的方法——Bayes-DRT，专门针对电化学阻抗谱（EIS）数据分析中的分布复数响应时间（DRT）反演问题。此方法利用先进的统计建模技术来提高从复杂EIS数据中提取准确物理信息的能力，为材料科学和电池研究提供了强有力的工具。 bayes_drt 是一个 Python 软件包，用于处理电化学阻抗谱（EIS）数据以获得弛豫时间分布 (DRT) 和/或扩散时间分布 (DDT)。该软件包实现了分层的贝叶斯模型，提供精确校准后的 DRT 或 DDT 估计值而无需临时调整。 bayes_drt 提供两种方法来求解模型： 1. 汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）采样：用于估计后验分布，并提供了点估计和可信区间。 2. L-BFGS 优化：通过最大化后验概率，提供最大后验 (MAP) 点估计。 使用这些方法可以执行多分布反演，例如同时安装 DRT 和 DDT。这是一项实验性功能，需要进行一些手动调整。有关示例，请参见教程。 此外，该软件包还提供了普通和超参数的岭回归方法，可能有助于比较或获取初始分布估计值。其中，超参数岭回归方法是 Ciucci 和 Chen 开发并由 Effat 和 Ciucci 扩展的方法的一种实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Bayes-DRT：用于电化学阻抗谱(EIS)数据反演的分层贝叶斯法
    优质
    本研究提出了一种基于分层贝叶斯框架的方法——Bayes-DRT，专门针对电化学阻抗谱（EIS）数据分析中的分布复数响应时间（DRT）反演问题。此方法利用先进的统计建模技术来提高从复杂EIS数据中提取准确物理信息的能力，为材料科学和电池研究提供了强有力的工具。 bayes_drt 是一个 Python 软件包，用于处理电化学阻抗谱（EIS）数据以获得弛豫时间分布 (DRT) 和/或扩散时间分布 (DDT)。该软件包实现了分层的贝叶斯模型，提供精确校准后的 DRT 或 DDT 估计值而无需临时调整。 bayes_drt 提供两种方法来求解模型： 1. 汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）采样：用于估计后验分布，并提供了点估计和可信区间。 2. L-BFGS 优化：通过最大化后验概率，提供最大后验 (MAP) 点估计。 使用这些方法可以执行多分布反演，例如同时安装 DRT 和 DDT。这是一项实验性功能，需要进行一些手动调整。有关示例，请参见教程。 此外，该软件包还提供了普通和超参数的岭回归方法，可能有助于比较或获取初始分布估计值。其中，超参数岭回归方法是 Ciucci 和 Chen 开发并由 Effat 和 Ciucci 扩展的方法的一种实现。
     
  • ADI电路笔记——电池的电化学阻抗谱(EIS)
    优质
    《ADI电路笔记》系列专注于模拟集成电路设计与应用知识分享。本篇聚焦于电池分析技术中的核心概念——电化学阻抗谱（EIS），深入探讨其原理、测量方法及其在评估电池健康状态和性能优化方面的关键作用，为工程师提供实用的指导和技术洞察。 评估与设计支持包括电路评估板（如电池测量板EVAL-AD5941BATZ）及Arduino尺寸超低功耗Arm Cortex-M3开发平台(EVAL-ADICUP3029)的设计集成文件，提供原理图、布局文件、物料清单和软件等资源。该系统基于电化学阻抗谱（EIS）技术设计而成，用于表征锂离子电池及其他类型电池的特性。通过测量这些电池在特定频率范围内的阻抗值，可以确定其运行状态(SOH)及充电状态(SOC)，并采用超低功耗模拟前端(AFE)来激励和检测电池电流、电压或阻抗响应。 老化会导致系统性能下降等问题，因此对电化学系统的定期监测尤为重要。
     
  • 电化学阻抗谱分析软件EIS Spectrum Analyser 1.0版本
    优质
    EIS Spectrum Analyser是一款专为电化学阻抗谱(EIS)设计的分析软件，其1.0版本提供全面的数据处理和模拟功能，帮助科研人员深入解析材料与电解质界面的动力学过程。 电化学阻抗分析软件EIS Spectrum Analyser 1.0版本提供了一系列功能强大的工具，用于进行详细的电化学阻抗谱研究。此版本优化了用户界面，并增强了数据分析能力，使研究人员能够更深入地理解各种材料的电化学特性。此外，该软件支持多种实验配置和数据处理方法，适用于广泛的科研领域应用。
     
  • 电化学阻抗谱(EIS)测量系统的开发设计
    优质
    本项目致力于研发先进的电化学阻抗谱(EIS)测量系统，旨在通过优化硬件和软件设计，实现高精度、多功能的电化学特性分析。该系统将广泛应用于电池、腐蚀研究及材料科学等领域。 电路功能与优势 图1展示的是一种电化学阻抗谱（EIS）测量系统，用于表征锂离子电池及其他类型电池的性能。EIS技术能够通过安全扰动来检测电化学系统的内部过程。该系统能够在特定频率范围内对电池进行阻抗测量，从而确定其运行状态(SOH)和充电状态(SOC)。 此系统采用了超低功耗模拟前端(AFE)，用以激励并测量电池的电流、电压或阻抗响应情况。随着电池老化，性能会逐渐下降，并且会发生不可逆的化学变化。此时，电池内部的阻抗随容量减少而增加。通过监测EIS中所呈现出来的这种阻抗增长趋势，可以评估SOH以及判断是否需要更换电池，从而降低系统的停机时间和维护成本。 值得注意的是，在执行测量时需向电池提供激励电流而非电压。
     
  • MCMC-Bayes-Python：用于贝叶斯反演的自适应MCMC方法的Python代码库-源码
    优质
    本项目提供了一个基于Python的代码库，实现了一种新颖的自适应马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，专门针对复杂模型中的贝叶斯反演问题。 SurrDAMH 是一种贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法，在Python中的实现是从后验分布 π 提供样本 (U | y) 的 α˚Fη(γ - G(U))π0(U)，其中 y 为给定观测向量，G 代表观测算子。fη 是高斯噪声观测的概率密度函数（PDF），而 π0(U) 则是高斯先验的 PDF。 为了使用 SurrDAMH 方法，需要安装以下软件包：NumPy、SciPy、pandas、mpi4py 和 petsc4py（用于“达西”示例）。对于“达西”示例还需要 MyFEM。此外，在“达西”示例中会用到自定义的通缩基础 pcdeflation，可以通过执行以下命令来构建： ``` make -C examples/solvers/pcdeflation clean make -C examples/solvers/pcdeflation build cython（用于pcdeflation构建） ``` 最后，使用 `conf_name` 来准备玩具示例：“简单”，“简单_MPI” 和 “达西”。
     
  • 基于分布式的贝叶斯同震反演方法2
    优质
    本研究提出了一种基于分布式计算的贝叶斯同震反演新方法，旨在提高地震参数估计的准确性和效率，适用于大规模数据处理。 分布式贝叶斯同震反演是一种利用贝叶斯统计方法进行地震事件快速定位与参数估计的技术。该技术通过在多个计算节点上并行处理数据，提高了处理大规模地震观测资料的效率和精度。 这种方法的核心在于将复杂的地球物理问题转化为概率框架下的优化问题，并使用分布式计算来加速求解过程。具体而言，在同震反演中，它能够更准确地确定地震事件的位置、深度及其它关键参数，为后续的研究与应用提供了坚实的数据基础。 总体来说，分布式贝叶斯方法在提高处理速度的同时保证了结果的可靠性，对于实时监测和快速响应具有重要意义。
     
  • Bayes-Python：运用Python实现的贝叶斯分类算法（使用Iris_data数据集）
    优质
    Bayes-Python项目利用Python编程语言实现了经典的贝叶斯分类算法，并通过Iris_data数据集进行模型训练与效果验证，展示了该算法在实际应用中的强大能力。 在使用bayes-python进行实验时，我采用了iris_data数据集，并将每种花的前45条记录作为训练集，剩余的5条记录单独组成测试集（即iris_test_data）。为了确保准确性，我对这些测试数据进行了随机打乱处理。 由于该数据集中包含连续性属性值，因此在实验中需要使用概率密度函数。具体步骤如下： 1. 首先读取iris_data数据集。 2. 计算训练数据集中每个类别的各个特征的均值和方差。 3. 开始对测试数据集进行分类处理。 4. 估计各类别所占整体数据的比例，这里假设所有类别在数据集中出现的概率相同（即先验概率相等）。 5. 利用正态分布的概率密度函数计算测试集中每个属性值属于各个类别的条件概率。 6. 计算后验概率作为先验概率与相应条件概率的乘积。 7. 对于每条测试记录，比较不同类别对应的后验概率大小，并将该记录分类到具有最大后验概率的那个类别。 实验结果显示，在对比了预测结果和实际测试集之后，发现所有分类均正确无误。
     
  • 贝叶斯超参数优化Matlab代码-Bayes-MTL-轨迹：基于贝叶斯多任务学习的参数化轨迹模型
    优质
    本项目提供了一套基于贝叶斯多任务学习框架下的超参数优化Matlab代码，旨在构建和优化参数化的轨迹模型。通过集成多个相关任务的数据，有效提升了模型预测精度与泛化能力。 贝叶斯超参数优化的Matlab代码用于建模生物标志物轨迹的参数贝叶斯多任务学习模型。该模型同时为多个受试者构建并测试纵向轨迹模型，允许通过使用生物标志物相似性度量来共享不同受试者的模型信息（即耦合）。此代码基于我们的研究“利用参数贝叶斯多任务学习建模纵向生物标志物”和OHBM2018会议。文件结构如下：blr_sim目录包含用于模拟的顶级文件，而blr目录则存放大部分模型训练、预测及性能评估的相关代码；gpml-matlab-v4.0-2016-10-19子目录用来进行超参数优化工作，aboxplot子目录负责生成美观的箱线图。utils包含了一些基本实用功能。 在简单示例方面，blr_sim目录中有一个简单的例子供您运行和修改：simple_example模拟文件可以用于执行我们论文描述的模拟过程：sim_both_full命令将产生一些中间文件并创建两个图表（来自我们的研究），这些图表展示了50次模拟实验及两种不同的情景设定（截距变化与受试者轨迹斜率的变化）。上述操作需要数小时才能完成，因为它处理了8个场景、每个场景运行50次、每种情景包括4组数据以及2个不同的模拟情况。
     
  • 贝叶斯反演的MATLAB实现.zip
    优质
    本资源提供了贝叶斯反演方法在MATLAB中的实现代码及文档说明，适用于科研与教学中不确定性分析和参数估计。 贝叶斯反演的Matlab代码可以用于实现统计推断中的参数估计问题。这种方法利用先验知识结合观测数据来更新对模型参数的认识。在编写此类代码时，需要确保正确地设置概率分布，并且有效地进行迭代计算以达到收敛条件。此外，在应用过程中还需要注意选择合适的算法和优化策略以便提高效率和准确性。