MATLAB代码实现VI轨迹特征提取用于NILM分类

系统开源
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资源摘要信息:"该项目是一个MATLAB开发的代码库，旨在提取特征，特别是电压-电流（VI）轨迹特征，用于非侵入式负载监控（NILM）技术中的分类步骤。NILM是一种用于监测和分析电力消耗的技术，它可以对单一家庭的电力使用情况进行解构，识别并分类出不同电器的电力使用情况，而无需在每个电器上单独安装测量设备。该技术对于能源管理、节能以及用户电力使用行为分析等方面具有重要意义。 项目开发的关键点包括： 1. VI轨迹的创建：VI轨迹是通过电压周期与系统测量得到的电流周期的乘积创建的二维形状。这个轨迹能够反映电器的工作状态，从而可以被用来提取和分析电器的电力使用特征。 2. 特征提取的重要性：在NILM方法中，从VI轨迹中提取准确的特征是至关重要的，因为这些特征能够用来训练分类模型，从而实现对电器负载的准确识别。 3. 软件环境：本项目使用Matlab作为开发平台，具体版本为R2017b和R2019b。Matlab是一个广泛用于工程计算、数据分析和算法开发的高性能语言，适合进行复杂的数值计算和模拟。 4. 库文件内容：项目包含多个文件夹，每个文件夹都有其特定的功能和代码实现。 - current_features_2018：包含直到2018年文献中介绍的基于VI的功能的代码，展示了过去的研究成果和方法。 - Mulinari2019：包含在IEEE PES创新智能电网技术会议上发表的关于基于VI轨迹的电源签名分析的一组新的稳态和暂态特征的代码。 - F2D：包含使用2-D傅里叶级数进行电负荷分类的VI轨迹特征提取的代码，并已提交至电力系统研究（ELSEVIER）期刊。 5. 代码的详细信息：每个功能的详细实现都包含在相应的M文件中，便于理解和修改。 系统开源标签说明了该项目是开放源代码的，用户可以自由使用和修改代码，为社区提供贡献。项目贡献者来自UTFPR（帕拉那联邦理工大学），体现了学术界在NILM领域的研究和开发成果。 总之，该项目通过MATLAB软件的高级数值处理和图形处理能力，为NILM提供了强大的特征提取工具，有助于能源消费模式的研究和电力系统的智能化分析。随着能源管理需求的不断增长，类似的开源项目将有助于推动NILM技术的发展和应用。"

二抽取代码MATLAB-NILM:Matlab的

2021-05-26 上传
二摘代码MATLAB 无侵入式负载监控器（NILM） 用Matlab模拟。 数据 提取码：w5pp 每个data*.mat包含两个单元格： power ， t 。 power在相应的label*.txt包含每个电器的所有功率负荷记录。 t记录功率负载的时间表。 目录 src 在src目录中，所有过程功能都可以在此处找到。 数据 相关数据来自data3.mat和data4.mat 。 该项目主要关注data3.mat 。

非侵入式负荷分解PDF版代码.pdf

2020-07-11 上传
非侵入式负荷分解代码。。 简单版实现。只是让大家看懂。并理解什么是电力负荷分解。非侵入式电力负荷监测，简单来说，就是通过家庭入口处（就是电表）的各项特征（就是有功，电流，电压什么的），用各种算法来得到家里每个电器的状态（用了没，用在几档）和电器耗电情况（每个电器的负荷运行曲线，或者每天，每月耗电量）。

rpg_trajectory_evaluation:VOVIO的定量轨迹评估工具箱

2021-05-13 上传
rpg_trajectory_evaluation 该存储库实现了视觉（惯性）测距法常用的轨迹评估方法。 具体来说，它包括 不同的轨迹对齐方法（刚体，相似度和仅偏航旋转） 常用的误差度量：绝对轨迹误差（ATE）和相对/测距误差（RE） 相对误差的实现方式与相同，因为它是使用最广泛的版本。 由于轨迹评估涉及许多细节，因此该工具箱的设计易于使用。 它可用于分析，以及使用一个命令（例如，以及在使用的）。 用户只需要提供所需格式的基本信息和估计，并指定轨迹对齐方法即可。 该工具箱将生成（几乎）可用于纸张的绘图和表格。 此外，可以轻松评估。 如果您在学术环境中使用此代码，请引用以下论文： Zichao Zhang，Davide Scaramuzza：《视觉（惯性）里程表的定量轨迹评估指南》，IEEE / RSJ国际。 Conf。 智力机器人。 Syst。 （IROS），2018年。 @

DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters - Kobuki max_vel_x: 0.20 min_vel_x: -0.20 max_vel_y: 0.20 min_vel_y: -0.20 max_vel_trans: 0.2 min_vel_trans: 0.13 max_vel_theta: 1.4 min_vel_theta: 0.8 acc_lim_x: 2.5 acc_lim_theta: 3.0 acc_lim_y: 2.5 xy_goal_tolerance: 0.15 yaw_goal_tolerance: 0.15 latch_xy_goal_tolerance: false # Forward Simulation Parameters sim_time: 2.0 vx_samples: 10 vy_samples: 0 vth_samples: 20 controller_frequency: 10.0 # Trajectory Scoring Parameters path_distance_bias: 32.0 goal_distance_bias: 24.0 occdist_scale: 0.03 forward_point_distance: 0.325 stop_time_buffer: 0.2 scaling_speed: 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # Debugging publish_traj_pc : true publish_cost_grid_pc: true # Differential-drive robot configuration - necessary? holonomic_robot: true添加一下详细的注释

2023-06-13 上传
这是一个DWAPlannerROS的参数配置文件，用于机器人的路径规划。以下是对每个参数的注释： - max_vel_x: 机器人可以达到的最大线速度。 - min_vel_x: 机器人可以达到的最小线速度。 - max_vel_y: 机器人可以达到的...

请解释这段代码的含义“TebLocalPlannerROS: odom_topic: odom map_frame: map # Trajectory teb_autosize: True dt_ref: 0.3 # Desired trajectory time resolution dt_hysteresis: 0.03 #The hysteresis that automatically adjusts the size according to the current time resolution, usually approx. It is recommended to use 10% of dt ref. global_plan_overwrite_orientation: True # Cover the direction of the local sub-goals provided by the global planner allow_init_with_backwards_motion: False max_global_plan_lookahead_dist: 3.0 # Specify the maximum length of the global plan subset considered for optimization feasibility_check_no_poses: 5 # default：4 The number of attitude feasibility analysis for each sampling interval, # Robot max_vel_x: 0.2 #max_vel_x (double, default: 0.4) max_vel_x_backwards: 0.07 #max_vel_x_backwards (double, default: 0.2) acc_lim_x: 1.0 #acc_lim_x (double, default: 0.5) max_vel_theta: 1.0 #max_vel_theta (double, default: 0.3) acc_lim_theta: 0.5 #acc_lim_theta (double, default: 0.5) min_turning_radius: 0.38 # min_turning_radius (double, default: 0.0) diff-drive: 0 max_steer_angle = 45 度，car_length = 0.35 ----> Redius_min= 0.35”

2023-06-07 上传
这段代码是一个ROS的配置文件，用于配置TebLocalPlannerROS局部路径规划器的参数。 具体含义如下： - odom_topic: 里程计话题的名称为 odom。 - map_frame: 地图坐标系的名称为 map。 - teb_autosize: 是否自动...

怎么给Joint_state_controller 和 Joint_trajectory_controller 控制器编写相关配置文件

2023-05-17 上传
Joint_state_controller 和 Joint_trajectory_controller 是ROS中的控制器，需要在ROS的控制器配置文件中进行配置。 下面以Joint_trajectory_controller为例，介绍如何编写配置文件。 1. 创建控制器配置文件 在...

controller_manager_ns: controller_manager controller_list: - name: probot_anno/arm_joint_controller action_ns: follow_joint_trajectory type: FollowJointTrajectory default: true joints: - joint_1 - joint_2 - joint_3 - joint_4 - joint_5 - joint_6

2023-05-19 上传
这是一个controller_manager的配置文件，用于管理机械臂的控制器。其中，controller_manager_ns是命名空间，controller_list是控制器列表。在这个列表中，有一个名为probot_anno/arm_joint_controller的控制器，它...

分析moveit配置文件中的controller_manager_ns: controller_manager controller_list: - name: probot_anno/arm_joint_controller action_ns: follow_joint_trajectory type: FollowJointTrajectory default: true joints: - joint_1 - joint_2 - joint_3 - joint_4 - joint_5 - joint_6

2023-05-19 上传
这是一个 MoveIt 配置文件中的 controller manager 部分。其中，`controller_manager_ns` 指定了 controller manager 的命名空间，也就是控制器管理器的名称。`controller_list` 列出了所有可用的控制器，并且针对每...

如何用python代码优雅地实现以下功能，从mysql数据库中查询表logistics_trajectory中所有的字段tracking_number值，循环查出tracking_number，在循环内把每一个tracking_number作为函数query_logistics_trajectory的参数，并执行这个函数query_logistics_trajectory，函数query_logistics_trajectory返回的结果示例如下 { "status": "0",/* status 0:正常查询 201:快递单号错误 203:快递公司不存在 204:快递公司识别失败 205:没有信息 207:该单号被限制，错误单号 */ "msg": "ok", "result": { "number": "780098068058", "type": "zto", "list": [{ "time": "2018-03-09 11:59:26", "status": "【石家庄市】快件已在【长安三部】 签收,签收人: 本人,感谢使用中通快递,期待再次为您服务!" }], "deliverystatus": "3" } } 把示例里面的list转成JSON，并赋值给字段logistics_trajectory，然后根据tracking_number和state = '1'条件去更新表logistics_trajectory中的字段logistics_trajectory，这个表中有以下字段acc_key，issuance_date，issuance_number，tracking_number，logistics_company_name 以上涉及的mysql数据库的库为py，表名：logistics_trajectory 数据库的IP：192.168.0.126，账号：root 密码：quc@2022@din

2023-06-11 上传
下面是一个用 Python 连接 ...需要注意的是，上述代码中的 `query_logistics_trajectory` 函数只是一个示例，需要根据具体的快递查询 API 进行实现。另外，由于涉及到更新数据库，建议在执行前先备份数据以防止误操作。

for result in results: tracking_number = result[0] # 调用 query_logistics_trajectory 函数查询物流轨迹 logistics_trajectory = query_logistics_trajectory(tracking_number) # 将 list 转换为 JSON 字符串 if() logistics_trajectory_json = json.dumps(logistics_trajectory['result']['list']) # 更新表 logistics_trajectory 中的 logistics_trajectory 字段 sql = f"UPDATE logistics_trajectory SET logistics_trajectory='{logistics_trajectory_json}' WHERE tracking_number='{tracking_number}' AND state='1'" cursor.execute(sql) 以下logistics_trajectory['result']['list']代码如何更改防止报错

2023-06-11 上传
要防止报错，需要加入判断语句，确保 logistics_trajectory['result']['list'] 存在且不为空。 可以使用以下代码进行更改： ```python if 'result' in logistics_trajectory and 'list' in logistics_trajectory['...
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