二抽取代码MATLAB-V-I轨迹：用于从非侵入式负载监测(NILM)方法中的VI轨迹中提取特征的代码...

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简介：
这段代码是为非侵入式负载监测（NILM）设计的，专门用于从电压电流（VI）轨迹中抽取关键特征。它是使用MATLAB开发的，旨在提高设备级别的电力消耗分析精度。该项目旨在从VI轨迹中提取特征用于非侵入式负载监控（NILM）方法中的分类步骤。VI轨迹是通过将一个电压周期与系统测量电流的周期图相乘来创建二维形状。开发此项目的软件为MATLAB R2017b和R2019b版本。文件夹“current_features_2018”中包含了截至2018年文献介绍的所有基于VI的功能代码。文件夹Mulinari2019中的代码已在论文《一组新的稳态和暂态特征用于基于VI轨迹的电源签名分析》（IEEE PES创新智能电网技术，拉丁美洲，2019）中解释并详细说明。文件夹F2D中的代码在提交给电力系统研究（ELSEVIER），于2021年的论文《使用二维傅里叶级数进行电负荷分类的VI轨迹特征提取》中有详细介绍。每个功能的具体信息都在相应的M文件中。如果有任何疑问或建议，请通过电子邮件联系我们。贡献者：UTFPR

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二抽取代码MATLAB-V-I轨迹：用于从非侵入式负载监测(NILM)方法中的VI轨迹中提取特征的代码...

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这段代码是为非侵入式负载监测（NILM）设计的，专门用于从电压电流（VI）轨迹中抽取关键特征。它是使用MATLAB开发的，旨在提高设备级别的电力消耗分析精度。该项目旨在从VI轨迹中提取特征用于非侵入式负载监控（NILM）方法中的分类步骤。VI轨迹是通过将一个电压周期与系统测量电流的周期图相乘来创建二维形状。开发此项目的软件为MATLAB R2017b和R2019b版本。文件夹“current_features_2018”中包含了截至2018年文献介绍的所有基于VI的功能代码。文件夹Mulinari2019中的代码已在论文《一组新的稳态和暂态特征用于基于VI轨迹的电源签名分析》（IEEE PES创新智能电网技术，拉丁美洲，2019）中解释并详细说明。文件夹F2D中的代码在提交给电力系统研究（ELSEVIER），于2021年的论文《使用二维傅里叶级数进行电负荷分类的VI轨迹特征提取》中有详细介绍。每个功能的具体信息都在相应的M文件中。如果有任何疑问或建议，请通过电子邮件联系我们。贡献者：UTFPR

DFT的Matlab源码-Multi-NILM：多标签非侵入式负载监测

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本项目提供了一套基于DFT的MATLAB源码，用于实现多标签非侵入式负荷监测（Multi-NILM），能够有效识别电力系统中的多种电器负载。 DFT的MATLAB源代码MULTI-NILM：一种用于多标签非侵入式负载监控的新颖框架描述了该存储库基于一篇论文，并可用于复制实验。它定义了一个适用于多标签NILM系统的框架，包括多种时间序列表示方法如Signal2Vec、BOSS、SFA、WEASEL、DFT、SAX、1d-SAX和PAA；并使用Taken定理实现延迟嵌入。随时可以重用、修改和扩展此存储库。 Multi-nilm是用于高效非侵入式负载监控系统的创新框架，具备三个固有属性：利用数据表示法进行充分降维；采用轻量级分解模型；将分类问题视为多标签分类问题来解决。可以在实验目录下找到例子实验示例。该模块定义了三种类型的实验（GenericExperiment、ModelSelectionExperiment和REDDModelSelectionExperiment）。还可以通过扩展抽象类nilmlab.lab.Experiment来自行创建新的实验类型。一旦定义好实验，只需几行代码即可进行设置和配置。所有名称为run*.py的文件都是特定实现的例子，并可以作为参考使用。

基于MATLAB的NILM代码抽取工具：MATLAB-NILM

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MATLAB-NILM是一款利用MATLAB开发的能量分析软件，专门用于非侵入式负荷监测（NILM）中的代码提取。该工具简化了从复杂电力数据中识别和分离特定电器能耗模式的过程，为研究人员及工程师提供了一个强大的平台来深入探究家庭或商业设施的能源使用情况，助力提高能效与优化电网管理。二摘代码MATLAB无侵入式负载监控器（NILM）用Matlab模拟。每个data*.mat文件包含两个单元格：power和t。其中，power在相应的label*.txt中包含了所有电器的功率负荷记录，而t则记录了功率负载的时间表。src目录中的所有过程功能都可以在此处找到。相关数据来自data3.mat和data4.mat。该项目主要关注的是data3.mat的内容。

从GeoLife中提取北京地区的用户轨迹数据

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本研究聚焦于从大规模移动应用GeoLife中抽取并分析北京市用户的轨迹数据，旨在深入探究城市居民出行模式与行为特征。在用户的轨迹目录下创建了一个新的文件夹（名为databad），并将不在北京市区的轨迹数据文件移动到该文件夹中。

基于KPCA和STFT的非侵入式负载监测MATLAB代码开发

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本项目致力于开发一种结合KPCA与STFT技术的非侵入式负载监测系统，并提供相应的MATLAB实现代码，旨在提升电力负荷识别精度。这项工作提出了一种通过提取电流波形特征来识别家用电器的方法。使用短时傅立叶变换（STFT）和内核PCA技术来获取这些特征。在定义了特征之后，利用k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA)、随机森林 (RF) 和极限学习机 (ELM) 等分类器来进行设备（或组合电器）的识别。其中，ELM算法参考了相关文献并根据本工作进行了适应性调整。

LSTM轨迹预测的Matlab代码.zip

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该压缩包包含用于实现基于长短期记忆网络（LSTM）的轨迹预测算法的MATLAB源代码。适用于路径规划和交通预测等领域研究。标题为“LSTM轨迹预测matlab代码.zip”的内容涉及使用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB环境中进行轨迹预测的技术。LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理和动态系统预测。在这个案例中，它被用于预测移动对象的位置或运动路径。要在MATLAB中实现LSTM，需要掌握以下几个关键知识点： 1. **LSTM结构**：由输入门、遗忘门、细胞状态和输出门组成，协同工作以解决传统RNN的梯度消失问题，并更好地捕捉长期依赖性。 2. **数据预处理**：轨迹数据通常包含时间序列的位置信息。这些信息需要被转换为适合神经网络输入的格式，例如离散化成固定长度的时间步段并进行标准化或归一化。 3. **构建LSTM模型**：可以使用`nnlstm`函数创建一个LSTM网络，并定义其层大小和训练参数如学习率等。 4. **训练过程**：通过使用`trainNetwork`函数进行模型的训练，需要设置合适的迭代次数、批次大小以及损失函数（例如均方误差）。 5. **序列到序列预测**：在轨迹预测中通常采用输入一段历史轨迹来预测未来的轨迹点的方式。 6. **评估模型性能**：可以通过计算平均绝对误差或均方根误差等指标，将实际值与预测值进行比较以评估模型的准确性。 7. **代码结构**：MATLAB中的代码一般包括数据加载、预处理、网络构建、训练和测试等多个部分，并且每个步骤都有相应的函数或脚本实现。 8. **使用工具箱**：利用深度学习工具箱可以简化神经网络的设计与训练过程。 9. **并行计算优化**：对于大规模的数据集，通过MATLAB的并行计算功能能够加速模型训练的速度。 10. **超参数调整和正则化技术**：为了达到最佳性能，可能需要调节诸如学习率、批次大小等超参数，并且可以使用如dropout之类的技巧来防止过拟合。压缩包中的文件“LSTM轨迹预测matlab代码”应涵盖了上述所有步骤的具体实现细节，包括数据加载脚本、网络结构定义以及训练和预测函数。通过研究这些代码，你可以深入了解如何在MATLAB环境中应用LSTM进行轨迹预测，并掌握机器学习模型的实际应用场景。

Matlab中的HOG特征提取代码

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本代码实现于MATLAB环境，用于高效提取图像的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，适用于目标检测与识别领域。有注释有助于初学者理解代码。需要注意的是，64位的可执行文件无法在32位机上运行。

MATLAB中的特征脸提取代码

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本段代码用于实现MATLAB环境下的特征脸（Eigenfaces）提取算法，适用于人脸识别领域的主成分分析。做人脸识别常用的算法包括提取特征脸的较好方法，在MATLAB中实现这些算法可以提高人脸识别系统的性能。

Matlab中的PCA特征提取源代码

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本资源提供了一段用于在Matlab环境中执行主成分分析（PCA）以进行特征提取的源代码。该代码能够有效简化数据集维度并突出关键变量，在模式识别和数据压缩等领域广泛应用。输入数据矩阵后，可以使用该代码提取特征主元并实现降维。