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Hilbert-Huang变换在电力系统过电压识别中的应用
被引量：
24
1
作者
司马文霞
王荆
+1 位作者
杨庆
谢博
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期1480-1486,共7页
将希尔伯特-黄变换(HHT)方法引入到过电压信号分类识别研究中,该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert变换两部分组成,能够定量、准确地对信号幅值及频率特征进行刻画。采用HHT方法对7种电力系统中常见的过电压信号进行了分析计算,结果表明...
将希尔伯特-黄变换(HHT)方法引入到过电压信号分类识别研究中,该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert变换两部分组成,能够定量、准确地对信号幅值及频率特征进行刻画。采用HHT方法对7种电力系统中常见的过电压信号进行了分析计算,结果表明HHT方法计算得到的瞬时幅值谱、Hilbert边际谱、Hilbert时频谱,能够作为特征量对不同种类型过电压进行分类识别。基于HHT算法与RBF神经网络搭建了过电压信号分层识别系统,并以实测过电压数据对其进行验证,结果表明,该分类识别系统能够有效地对过电压信号进行分类识别,并具有较高的识别率。
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关键词
过电压
希尔伯特-黄变换
瞬时幅值谱
Hilbert边际谱
Hilbert时频谱
识别
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职称材料
利用遗传BP神经网络的调制识别新算法
被引量：
3
2
作者
吴喜权
高勇
《通信技术》
2019年第3期529-534,共6页
在非合作通信领域中通信信号调制方式的自动识别具有重要作用,如何在低信噪比下准确识别接收到的信号是这一领域研究的重点。针对这种情况,利用信号高阶累积量、瞬时幅度谱以及信号N次方非线性变换后的特征提取三个新的特征参数,并采用...
在非合作通信领域中通信信号调制方式的自动识别具有重要作用,如何在低信噪比下准确识别接收到的信号是这一领域研究的重点。针对这种情况,利用信号高阶累积量、瞬时幅度谱以及信号N次方非线性变换后的特征提取三个新的特征参数,并采用遗传算法优化的BP神经网络作为分类器,提出一种利用遗传BP神经网络的信号调制识别算法。仿真识别2FSK、BPSK、QPSK、UQPSK、8PSK五种通信中常用的调制信号。BPSK、QPSK信号在0dB时识别率可达到96%以上,其余信号在信噪比大于0dB时识别率均能达到85%以上。实验表明该算法在低信噪比下对上述信号具有良好的识别效果。
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关键词
调制识别
N次方非线性变换
高阶累积量
瞬时幅度谱
特征参数
神经网络
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职称材料
Classification and Identification of Over-voltage Based on HHT and SVM
被引量：
2
3
作者
WANG Jing
YANG Qing
+1 位作者
CHEN Lin
SIMA Wenxia
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期2068-2075,共8页
关键词
局部放电
射频信号
放电量
高电压技术
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职称材料
题名
Hilbert-Huang变换在电力系统过电压识别中的应用
被引量：
24
1
作者
司马文霞
王荆
杨庆
谢博
机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期1480-1486,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2009CB724504)~~
文摘
将希尔伯特-黄变换(HHT)方法引入到过电压信号分类识别研究中,该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert变换两部分组成,能够定量、准确地对信号幅值及频率特征进行刻画。采用HHT方法对7种电力系统中常见的过电压信号进行了分析计算,结果表明HHT方法计算得到的瞬时幅值谱、Hilbert边际谱、Hilbert时频谱,能够作为特征量对不同种类型过电压进行分类识别。基于HHT算法与RBF神经网络搭建了过电压信号分层识别系统,并以实测过电压数据对其进行验证,结果表明,该分类识别系统能够有效地对过电压信号进行分类识别,并具有较高的识别率。
关键词
过电压
希尔伯特-黄变换
瞬时幅值谱
Hilbert边际谱
Hilbert时频谱
识别
Keywords
over-voltage
Hilbert-Huang
transform
instantaneous
amplitude
spectrum
Hilbert
marginal
spectrum
Hilbert
time-frequency
spectrum
recognition
分类号
TM862 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
利用遗传BP神经网络的调制识别新算法
被引量：
3
2
作者
吴喜权
高勇
机构
四川大学电子信息学院
出处
《通信技术》
2019年第3期529-534,共6页
文摘
在非合作通信领域中通信信号调制方式的自动识别具有重要作用,如何在低信噪比下准确识别接收到的信号是这一领域研究的重点。针对这种情况,利用信号高阶累积量、瞬时幅度谱以及信号N次方非线性变换后的特征提取三个新的特征参数,并采用遗传算法优化的BP神经网络作为分类器,提出一种利用遗传BP神经网络的信号调制识别算法。仿真识别2FSK、BPSK、QPSK、UQPSK、8PSK五种通信中常用的调制信号。BPSK、QPSK信号在0dB时识别率可达到96%以上,其余信号在信噪比大于0dB时识别率均能达到85%以上。实验表明该算法在低信噪比下对上述信号具有良好的识别效果。
关键词
调制识别
N次方非线性变换
高阶累积量
瞬时幅度谱
特征参数
神经网络
Keywords
modulation
recognition
N-th
power
nonlinear
transformation
higher-order
cumulant
instantaneous
amplitude
spectrum
characteristic
parameters
neural
network
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
Classification and Identification of Over-voltage Based on HHT and SVM
被引量：
2
3
作者
WANG Jing
YANG Qing
CHEN Lin
SIMA Wenxia
机构
State Key Laboratory of Power Transmission Equipment&System Security and New Technology
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期2068-2075,共8页
关键词
局部放电
射频信号
放电量
高电压技术
Keywords
over-voltage
Hilbert-Huang
transform（HHT）
instantaneous
amplitude
spectrum
Hilbert
marginal
spectrum
Hilbert
time-frequency
spectrum
recognition
分类号
TM8 [电气工程—高电压与绝缘技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Hilbert-Huang变换在电力系统过电压识别中的应用
司马文霞
王荆
杨庆
谢博
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
24
下载PDF
职称材料
2
利用遗传BP神经网络的调制识别新算法
吴喜权
高勇
《通信技术》
2019
3
下载PDF
职称材料
3
Classification and Identification of Over-voltage Based on HHT and SVM
WANG Jing
YANG Qing
CHEN Lin
SIMA Wenxia
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
下载PDF
职称材料
已选择
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