【摘 要】
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在短时电能质量扰动信号分析过程中,研究不同的信号检测分类方法与相关算法相结合的实时处理技术。通过对扰动信号奇异点的检测,准确地定位扰动的起始时刻、持续时间和扰动幅
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在短时电能质量扰动信号分析过程中,研究不同的信号检测分类方法与相关算法相结合的实时处理技术。通过对扰动信号奇异点的检测,准确地定位扰动的起始时刻、持续时间和扰动幅度,对扰动信号进行准确分类,同时尽可能减少信号处理过程中的计算量,充分满足短时电能质量扰动监测的实时性要求。
In the short-term power quality disturbance signal analysis process, different signal detection classification methods and related algorithms are studied in real-time processing technology. By detecting the singular points of disturbing signals and accurately locating the starting moments, durations and amplitudes of disturbances, the disturbing signals can be accurately classified and the computations in the signal processing can be reduced as much as possible to fully meet the short-term power quality disturbances Real-time monitoring requirements.
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