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为保证图像传输的实时性和在保证图像质量下获得高压缩比,对图像压缩技术提出了新的改进型算法。提出的基于快速提升(lifting)小波变换[1,2]的改进型SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)[3]图像编码算法,引入快速提升小波变换以改进变换过程,且利用量化编码后出现许多连续零这一特点,将熵编码与SPI HT编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。仿真结果表明,图像经该方法编码后峰值信噪比和效率上都得到了提高。该方法可以应用于电力系统中远程图像监控系统的 相似文献
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提出了一种超高压输电线路保护的新方案,将模糊神经网络应用于电力系统的信号处理中,实现输电线路的速动保护.本方法首先利用模糊神经网络实现传统 I段保护的功能,在此基础上,对输电线90%以外的故障,利用神经网络的再次训练,实现进一步的故障判别.通过神经网络的学习训练,这种方法能准确区分区内、区外故障,而基本上不受故障类型、故障位置、过渡电阻及系统运行方式的影响.EMTP仿真计算的结果显示出该方法是切实可行的. 相似文献
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准确的输电线路故障类型识别是实现故障测距的前提,文中在高压输电线路故障分析的基础上,构建了由Kohonen自组织特征映射神经网络模型和BP网络模型组合而成的类型识别网络模型,来实现输电线路的故障检测及故障类型识别。经理论分析和大量的EMTP仿真表明:此网络模型较单一网络模型,所需训练样本少,学习时间短,并且在各种故障模式下,均能可靠、准确实现输电线路故障类型的识别,不受故障过渡电阻、故障初始角、系统运行方式、故障点位置等因素的影响。 相似文献
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本文介绍了用N-90工控机对步进式连续加热炉炉温实施最优控制策略的设计思想,并给出了具体的实施方案。 相似文献
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时间序列小波神经网络在故障测距中的应用 总被引:16,自引:0,他引:16
在小电流接地系统单相接地故障特征分析的基础上,提出了一种基于故障后暂态电气量由时间序列小波神经网络原理来实现的直配线路单相接地故障测距方法。给出了广义的小波神经网络概念,提出了适合暂态时间序列分析的小波神经网络模型并应用于小电流接地系统直配线故障测距。理论及大量的EMTP仿真结果表明此方法是可行的,且具有较好的故障测距性能。 相似文献
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本文以包钢炼铁厂三高炉一号热风炉“热平衡测定计算”为依椐,进行(火用)的平衡计算,并分析其热工过程和耗能情况,以期找到节约能源的有效措施。为方便读者,各项计算均结合热风炉的具体情况,列出较详细的计算公式。 相似文献
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