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1.
基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别   总被引:66,自引:7,他引:59  
采用s变换和支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。作为连续小波变换和短时傅立叶变换的发展,S变换引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗,具有与频率相关的分辨率。由于S变换具有良好的时频特性,因而非常适合于进行电能质量扰动信号特征提取。首先通过S变换进行扰动信号特征提取,然后构造支持向量机分类树进行扰动分类。算例表明该方案具有分类准确率高,对噪声不敏感,训练样本少等优点,是电能质量扰动识别的有效方法。  相似文献
2.
基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计   总被引:41,自引:4,他引:37  
电力系统中,准确有效的确定信号中的各次谐波分量及间谐波信号,对于改善电能质量有着重要意义.在分析间谐波特性基础上,提出了一种基于Prony算法的信号分解法.该方法将指数变换的时频特性与谐波信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,并利用最小二乘法得到高精度的拟合.经过电弧炉模拟系统试验证明,Prony 算法在谐波和间谐波信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.  相似文献
3.