پروژه شبیه سازی اینورتر سه فاز با مدولاسیون فضای برداری (SVM) به همراه گزارش شبیه سازی

روش مدولاسیون فضای برداری یا SVM در واقع یکی از چند روش سوئیچ زنی اینورترهاست که هدفش بهبود دیگر روش های سوئیچ زنی اینورتر می باشد.  مزایای این روش عبارتند از : 1.محاسبه ی دیجیتال ساده ی زمان های سوئیچینگ. ( این مزیت مهمترین مزیت این روش محسوب می شود) 2.پایداری   3.ساخت توابع تبدیل دقیق    4.قابلیت اصلاح ساده    5.فشرده سازی    6.استفاده 15% بهتر از ولتاژ لینک DC        7.محتوای هارمونیکی پایین تر در این پروژه روش SVM به صورت کامل پیاده سازی شده است. یعنی پس از مشاهده این پروژه مفهوم مدولاسیون فضای برداری برای شما کاملا روشن خواهد شد. هم چنین مراحل انجام کار به طور کامل و به صورت مصور در گزارش شبیه سازی شرح داده شده استو امیدوارم با ارائه این پروژه بتوانم به شما دوستان عزیز کمک بزرگی در راستای یادگیری این مبحث نمایم. ...

پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات   دسته بندی: Powerpoint   نوع فایل: ppt  (قابل ویرایش و آماده پرینت )   تعداد اسلاید: 39  اسلاید  قسمتی از متن فایل دانلودی žفهرست مطالب   žتشخیص گوینده žاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده žمسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها žمعیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها žدسته‌بندی کننده خطی žپیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه žاستفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته žحالت خطای یادگیری غیر صفر žتشخیص گوینده žتفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص žدو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستخراج ویژگی برای کاهش ابعاد žتعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) žنیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج žتغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان žامکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) ...

پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص گوینده

این محصول در قالب پاورپوینت (power point) و قابل ویرایش در 39 اسلاید تهیه شده است. در بخش زیر برای اطلاع بیشتر از محتویات این پاورپوینت و اطمینان از خرید، مطالب چند اسلاید آورده شده است. با مطالعه این بخش با اطمینان بیشتر خرید کنید. لینک دانلود پایین صفحه     فهرست مطالب ž تشخیص گوینده žاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده žمسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها žمعیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها žدسته‌بندی کننده خطی žپیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه žاستفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته žحالت خطای یادگیری غیر صفر     تشخیص گوینده žتفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص žدو روش کلی: ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر     استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد ž تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) ž نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج ž تغیی ...

پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده

نوع فایل : پاورپوینت تعداد اسلاید : 39 بخشی از فهرست مطالب : ž تشخیص گوینده ž استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده ž مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها ž معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها ž دسته‌بندی کننده خطی ž پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه ž استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته ž حالت خطای یادگیری غیر صفر ...

پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات   دسته بندی: Powerpoint   نوع فایل: ppt  (قابل ویرایش و آماده پرینت )   تعداد اسلاید: 39  اسلاید  قسمتی از متن فایل دانلودی žفهرست مطالب   žتشخیص گوینده žاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده žمسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها žمعیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها žدسته‌بندی کننده خطی žپیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه žاستفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته žحالت خطای یادگیری غیر صفر žتشخیص گوینده žتفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص žدو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستخراج ویژگی برای کاهش ابعاد žتعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) žنیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج žتغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان žامکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) ...

پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص گوینده

فرمت فایل : پاورپوینت قابل ویرایش      تعداد اسلاید: 39   قسمتی از پاورپوینت :   žفهرست مطالب žتشخیص گوینده žاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده žمسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها žمعیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها žدسته‌بندی کننده خطی žپیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه žاستفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته žحالت خطای یادگیری غیر صفر         žتشخیص گوینده žتفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص žدو روش کلی: ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر       žاستخراج ویژگی برای کاهش ابعاد žتعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) žنیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج žتغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان žامکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) نسبتا طولانی (10 تا 25 میلی ثانیه) با تعداد کمی ویژگی žنمایش یک پنجره ...