MATLAB狄克逊判别法粗大误差检测

牛顿-拉夫逊法（Newton-Raphson Method）是一种在工程领域广泛应用的迭代求解技术，特别是在电力系统分析中，用于解决非线性系统的方程组。它以其高效和快速收敛的特性，成为电力系统潮流计算的首选方法。潮流计算是电力系统分析中的核心问题，确定电网各节点电压和线路功率在给定运行条件下的稳态值。牛顿-拉夫逊法通过迭代逼近系统的精确解，首先将非线性方程组线性化，然后利用一阶泰勒展开构造线性系统，通过求解这个线性系统来更新解的估计。MATLAB作为强大的数值计算工具，为实现牛顿-拉夫逊法提供了便捷的环境，支持矩阵操作、雅可比矩阵的构建和线性方程组的求解。

该项目提供了一种改进的牛顿-拉斐逊算法的 MATLAB 实现。

利用条件狄利克雷分布的截断特性，实现了对缺失数据的有效插补。

通过案例分析，展示费舍尔判别法 (LDA) 和贝叶斯判别法从数学理论到计算机模型以及计算的完整过程。区别于直接调用 R 语言包，本实现相当于重写了判别法，深入剖析算法细节。

pq 分解法的谐波检测，结合αβ变换，在 MATLAB/Simulink 里跑出来的波形还挺直观的，适合做电能质量方向的作业或者课设。变换逻辑比较清晰，核心就是先用 Clark 变换把三相量转成两相静止坐标，再搞个瞬时功率分解，谐波就能分离出来了。你要是做电能质量，这套流程实用，代码结构也不复杂，自己改着用也方便。

该资源包含李航老师所著《统计学习方法》第二版教材中，关于第20章“潜在狄利克雷分布”的配套课件。

电力系统计算潮流是评估电网稳定性和负荷分布的关键过程。牛顿拉夫逊法作为一种高效的数值计算方法，在Matlab环境下的开发应用尤为重要。

分类变量的数值化一直挺让人头大的，尤其是变量一多、每类又多的时候。用虚拟变量真的是又长又臃肿。而这个基于 Fisher 方法的小工具，在MATLAB里就能跑，专门帮你把分类变量转成数量型的权重值，做回归或者 GLM 时用着还挺顺手。 Fisher 判别的权重提取方式比较聪明，它不是简单地给每个类编号，而是根据组间差异性算出来的数值，换句话说，更能反映每个类别在模型中的“贡献”。嗯，这个方式最早是在 1986 年的一篇论文里提的，用在判别里头，后来被不少人拿来用在别的统计模型里。 你要是正好在搞多组回归、ANOCOVA 或者广义线性模型（GLM），又苦于一堆多类变量，这段MATLAB代码就还挺适

随着电力系统技术的不断进步，牛顿-拉夫逊法在电力系统潮流计算中扮演着关键角色。介绍了如何使用MATLAB编程语言实现这一方法，以有效解决复杂电力网络中的潮流问题。