能量优化

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。

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。

我编写了一个用于信号进行小波包分解后计算各节点能量的matlab程序。

基于仿真技术的认知无线电能量检测门限码，针对Matlab开发再销售。

MATLAB开发：数值能量法的比较研究。对数值积分方法进行了比较分析，涵盖了梯形法、辛普森法则、中点法等几种方法。

单节点与协作能量检测性能的ROC曲线分析如下： 虚警概率与漏检概率的比较图。 检测概率与漏检概率的比较图。

孤立词的语音识别程序，基于能量，思路比较清晰，代码也不复杂，蛮适合想了解语音识别原理的你。 基于MATLAB的孤立词识别项目，录音用的是voc.m，识别用reco.m，两段脚本分工明确，跑起来还挺顺畅的。像录音部分，就用了audiorecorder函数，操作简单，响应也快。 识别逻辑用的是MFCC特征+简单分类器的组合，比如支持向量机SVM、或者HMM。其实不用太担心算法细节，脚本里已经封装得蛮清楚了，基本是照着跑、改点参数就能上手。 像reco.m那段，用了个3 秒识别窗口，这个设置挺合理的，一般一个单词说完差不多就这个长度，既不会太短丢信息，也不会拖太长加干扰。 压缩包里还带了训练集、预脚

matlab编写代码实现瞬时能量估算M文件，用于计算非线性能量算子，包括Teager-Kaiser运算符和频率加权瞬时能量。需要Matlab或Octave编程环境。更新（2019年9月）：Python版本代码实现了相同的频率加权瞬时能量方法。详细介绍了Teager-Kaiser运算符及其在离散信号处理中的应用，以及希尔伯特变换的离散形式。参考文献提供了进一步的背景和实施细节。以下是一个简单的示例代码，生成两个正弦信号的Teager-Kaiser运算符和建议的包络-微分运算符： % 生成两个正弦信号:

特征选择是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一，而特征选择的稳定性也是目前的一个研究热点。基于能量学习模型，分析了基于局部能量的特征选择方法，并根据集成特征选择的原理，对基于局部能量的特征排序结果进行集成，以提高算法的稳定性。在现实数据集上的实验结果表明，集成特征选择可以有效提高算法的稳定性。

开采活动是导致煤矿产生强矿震和冲击地压的根本原因。本研究通过理论分析、数值模拟和现场实测，探讨了回采速度对采场围岩弹性能释放的机制影响。研究结果显示，随着回采速度的增加，采场支护压力和顶板破断释放的能量显著增加。此外，快速回采导致单位时间内释放的总能量和峰值能量增加，围岩能量积聚程度随开挖次数增加而加强。通过实际统计分析验证，确定了适宜的回采速度区间，为矿山开采强度优化提供了依据。