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本文通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解(VMD)和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。首先,利用局部放电样本生成相应放电灰度图;其次,以二维VMD算法分解各放电灰度图像,获取各个不同中心频率的模态分量;然后,通过四元数Hilbert变换得到各模态函数对应的特征图,并提取灰度纹理特征,构成各放电样本对应的特征向量;最后,以BP神经网络分类器对提取出的局部放电特征量进行分类和识别。实验结果验证表明,同二维Hilbert-Huang变换和传统放电灰度图特征提取方法相比,基于本文方法所得特征量具有更高的正确识别率,验证了该方法的可行性。另外,本文所采用的二维VMD-Hilbert方法为局部放电信号的频谱分析拓展了新的思路。 相似文献
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高吸水性树脂是一种新型功能高分子材料,具有广泛的用途。针对其在农业应用方面的性能要求,分析了其作用机理,介绍了其在国内外的研究现状,指出了使用高吸水性树脂在农业应用中的发展前景。 相似文献
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基于URL过滤与内容过滤的网络净化模型 总被引:2,自引:1,他引:2
在信息时代里,信息爆炸似地增长着,而为数众多的不良信息充斥其中。针对这种现状,许多的公司与研究机构都提出了自己的过滤模型。文中在研究过去模型的基础上,提出了一种高效可靠的网络净化模型。该模型在运用WCCP协议的前提下,结合了URL过滤和内容过滤这两种过滤方法对网络信息进行过滤,改进了传统的URL过滤算法。 相似文献
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