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提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。 相似文献
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数字多频陷波滤波器主要用于消除数字信号中包含的多个频率分量.针对经典设计方法存在的局限性,提出了数字多频陷波滤波器的改进设计方法,即充分利用陷波滤波器的幅度响应和全通滤波器的相位响应的映射关系,将陷波滤波器设计问题转化为全通滤波器的设计问题.详细论述了改进设计方法的基本原理和实现过程,仿真验证结果表明所提出的设计方法有很好的稳定性和有效性. 相似文献
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