格拉姆专题

分类预测 | Matlab实现基于迁移学习和GASF-CNN-Mutilhead-Attention格拉姆角场和卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别

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SCI一区 | Matlab实现GAF-PCNN-MSA格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测

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分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别

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分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测

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分类预测 | GASF-CNN格拉姆角场-卷积神经网络的数据分类预测

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格拉姆角场

是将时间序列转换成图片的方法,首先将时间序列的一个点对应的时间、幅度转换到极坐标系下的半径、角度。然后,计算每个点的三角函数值,计算序列中每个点的相关性,组成n*n的矩阵。可由矩阵主对角元素恢复时间序列

LTI连续线性时不变系统能控性证明(格拉姆判据、秩判据)

一、能控性和能达性 1.1、能控性和能达性的定义 能控性:如果在一个有限的时间间隔内,可以用幅值没有限制的输入作用,使偏离系统平衡状态的某个初始状态回复到平衡状态,就称这个初始状态是能控的。 能达性:系统在外控制作用下能从零状态达到状态空间中任意非零状态的一种性能。 上述为能控性和能达性官方性的定义,在这里引入一个例子进行介绍: 对于这样一个系统,我们发现通过控制输入u,可以改变状态