【摘 要】
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为克服EMD方法的缺点,提出了一种基于掩膜分量的改进HHT方法对电能质量进行检测.首先对信号进行神经网络预测延拓,并对延拓部分进行加窗处理,有效的抑制了端点效应在经验模态
【基金项目】
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国家自然科学基金（51267008）
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为克服EMD方法的缺点,提出了一种基于掩膜分量的改进HHT方法对电能质量进行检测.首先对信号进行神经网络预测延拓,并对延拓部分进行加窗处理,有效的抑制了端点效应在经验模态分解过程中带来的影响.然后用掩膜信号法对电能质量扰动信号进行分解,得到包含单一频率的精确的经验模态函数分量,再对各分量进行Hilbert变换,并对瞬时幅值求导就能确定出电能质量扰动的起止点.仿真结果表明,基于掩膜的改进HHT方法能有效克服端点效应和模态混叠对信号分解的影响,适用于各种暂态扰动的分析.
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