【摘 要】
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本文简要论述了电能质量检测工作的现状,并对系统的设计及其算法设计做了综述。电能质量的信号检测包括信号去噪、信号压缩和信号类别辨识三个研究方向。在电能质量研究领域,小波方法是一种很好的电能质量信号检测和分析工具,但其性能往往受信号中噪声的影响,当噪声比较大的时候,小波方法甚至会失效。为此需要引入一些如信号相关性等技术采拟补其不足。用神经网络来实现信号辨识是一种有效的方法,而结合改进的遗传算法能提高神
【机 构】
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中国电工技术学会低压电器专业委员会第十一届学术年会论文集
【出 处】
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中国电工技术学会低压电器专业委员会第十一届学术年会论文集
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本文简要论述了电能质量检测工作的现状,并对系统的设计及其算法设计做了综述。电能质量的信号检测包括信号去噪、信号压缩和信号类别辨识三个研究方向。在电能质量研究领域,小波方法是一种很好的电能质量信号检测和分析工具,但其性能往往受信号中噪声的影响,当噪声比较大的时候,小波方法甚至会失效。为此需要引入一些如信号相关性等技术采拟补其不足。用神经网络来实现信号辨识是一种有效的方法,而结合改进的遗传算法能提高神经网络的训练速度和辩识能力。
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