Glavan-Prokopec-Starobinsky暗能量模型的观测检验

为了在煤矿井下应用电磁能量收集技术，采用实验测量和统计分析方法研究了其功率传输特性。建立了微波在巷道中路径损耗的一般表达式，并提出了适用于井下巷道的功率传输模型，有效解决了矩形和拱形巷道内电磁能量传输效率的计算问题。仿真和实验分析证明了模型的正确性，强调路径衰减指数对功率衰减的重要影响。实际应用中，应根据接收机位置合理选择天线极化方式，以获得最佳接收功率。

利用数据挖掘技术，结合人体运动捕捉数据，探讨了基于能量模型的新算法。与传统几何位置相比，人体能量模型能够有效降低动作数据的复杂度，并准确反映原始动作特征。研究还通过相关系数分析不同关节之间的协同性，提取出低维度的动作索引。实验结果表明，该索引有效捕捉了动作的关键特征。结合支持向量机，该方法能够有效分类输入动作，为动作识别领域带来新的可能性。

F检验是检验一元线性回归模型总体回归方程是否具有统计显著性的假设检验方法。

可观测数据与不可观测数据的建模关系 如下图所示，Z3代表可直接观测的变量，ζ代表难以直接观测的数据。Z1和Z2代表可以帮助我们理解Z3和ζ之间关系的变量，虽然我们不能直接观测ζ，但可以通过建立模型，利用可观测数据Z1、Z2和Z3来推断ζ。 模型表达式： Y = G(X, Z) 其中： Y 是我们希望预测或解释的目标变量。 X 代表模型输入特征。 Z = (Z1, Z2, Z3) 代表建模时可供选择的数据, 包括可观测变量和辅助变量。 G 代表我们实际建立的模型，用于刻画X和Z之间的关系。

②在SPSS统计分析中，我们关注模型的适配度，以确保数据与理论模型的一致性。

关联分析是数据挖掘中的重要技术，代表性算法包括FP-growth和MAXFP-Miner。命名实体包含丰富的知识模式，基于向量相似度比较的关联规则修正策略被提出，并应用于改进MAXFP-Miner算法。实验结果显示，改进的MAXFP-Miner算法有效性优于传统的FP-growth和MAXFP-Miner算法。

混合储能系统的 Simulink 模型，能量管理部分做得挺细的，尤其是蓄电池和超级电容的协同控制逻辑，响应也快。适合做微电网或新能源课题的朋友用来快速上手建模。 Simulink 建模的电池和超级电容混合系统，能量管理策略做得比较细。你可以看到不同工况下的动态切换，比如光照波动、电网掉电这些场景，它都能得比较顺滑。 模型逻辑清晰，控制部分的Stateflow图也画得还不错。尤其适合你要做那种MPPT+储能协同的优化实验，省去你多调参时间。 配套的参考文章也挺全，像 MPPT 优化+蓄电池响应 和 VSG 孤岛运行控制，都能结合起来看，扩展性强。 建议搭配MATLAB R2020b+的版本来用，

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

这里我们通过仿真来计算能量检测的阈值。这种方法通用于各种能量检测场景，假设所有信号为复杂的高斯信号。算法如下：1.假设接收到的是纯噪声，即主用户不在。2.如果唯一的噪声能量高于阈值，则对应虚警。3.重复此场景进行多次迭代。4.误报概率=能量高于阈值/迭代次数。如需绘制ROC曲线，请参考同一作者其他发布的MATLAB代码。