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基于二维离散平稳小波的电能质量扰动分类
被引量：
18
1
作者
李霖
杨洪耕
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期21-26,共6页
针对电能质量扰动分类这一难题,提出一种基于二维离散平稳小波的分类方法。首先对信号进行一层二维小波变换,得到一个低频分量和水平、垂直和斜线3个高频分量,利用这4个部分的信号能量组成特征向量,再通过水平高频系数的模极大值将稳态...
针对电能质量扰动分类这一难题,提出一种基于二维离散平稳小波的分类方法。首先对信号进行一层二维小波变换,得到一个低频分量和水平、垂直和斜线3个高频分量,利用这4个部分的信号能量组成特征向量,再通过水平高频系数的模极大值将稳态和暂态扰动分开,分别建立稳态和暂态神经网络实现分类。该方法只需要采用最简单的小波函数db1对信号进行一层小波变换,对噪声不敏感,简单易行。仿真结果表明了该方法的有效性。
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关键词
电能质量扰动
二维离散平稳小波
概率神经网络
分类
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职称材料
题名
基于二维离散平稳小波的电能质量扰动分类
被引量：
18
1
作者
李霖
杨洪耕
机构
四川大学电气信息学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期21-26,共6页
文摘
针对电能质量扰动分类这一难题,提出一种基于二维离散平稳小波的分类方法。首先对信号进行一层二维小波变换,得到一个低频分量和水平、垂直和斜线3个高频分量,利用这4个部分的信号能量组成特征向量,再通过水平高频系数的模极大值将稳态和暂态扰动分开,分别建立稳态和暂态神经网络实现分类。该方法只需要采用最简单的小波函数db1对信号进行一层小波变换,对噪声不敏感,简单易行。仿真结果表明了该方法的有效性。
关键词
电能质量扰动
二维离散平稳小波
概率神经网络
分类
Keywords
power quality disturbance
2-dimensional discrete static wavelet
probabilistic neural network
classification
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二维离散平稳小波的电能质量扰动分类
李霖
杨洪耕
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2007
18
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统计分析
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