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电网中各种稳态或非稳态扰动信号的存在,是造成电网电能质量下降的根本原因,因此它们应该是电能质量监测的主要对象。长期以来,Fourier变换和窗口Fourier变换在信号分析方面占主导地位,然而由于其固有缺陷,它们不能有效地应用于电能质量的非稳态扰动信号的处理。小波变换的出现为研究电网电能质量扰动信号提供了一种新的方法。从而使小波分析这一时-频分析工具可以更方便地应用于工程实践,取得了一些有价值的成果。 相似文献
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为解决数据不足对深度学习模型带来的泛化性能较差的问题,研究非欧几里得图的数据增强,在改进半监督节点分类的节点嵌入方法的背景下,提出双向数据增强图卷积网络(TDA-GCN),设计子图增强法,对子图上每一个节点进行增加或删除其相邻的边,其中图熵变化最小的作为增强图,从增强图和原始图的拓扑结构和节点属性中提取嵌入,利用注意力机制自适应融合学习到的嵌入。实验结果表明,该方法优于目前流行的方法,取得了较好结果。 相似文献