【摘 要】
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本文采用具有优良平移时不变特性的二元树复小波变换对UHFPD信号进行分解,提出了一种基于二元树复小波变换的时频域特征提取方法,给出了具体计算公式和步骤；通过伸缩和平移等运算功能对实验室获得的UHFPD信号进行多尺度细化分析,综合选用了UHFPD信号在各频带投影序列的能量、在各个尺度下的模极大值和统计参量,构造了完整的UHFPD信号特征空间；根据流形学习的基本原理,提出了基于核主分量分析的UHFPD
【机 构】
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重庆市电力公司江北供电局,401147 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,400
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本文采用具有优良平移时不变特性的二元树复小波变换对UHFPD信号进行分解,提出了一种基于二元树复小波变换的时频域特征提取方法,给出了具体计算公式和步骤；通过伸缩和平移等运算功能对实验室获得的UHFPD信号进行多尺度细化分析,综合选用了UHFPD信号在各频带投影序列的能量、在各个尺度下的模极大值和统计参量,构造了完整的UHFPD信号特征空间；根据流形学习的基本原理,提出了基于核主分量分析的UHFPD信号特征空间降维方法,在保证原有信号的特性最大限度的保持不变的情况下,有效地降低了维数空间,将降维处理后特征向量作为径向基神经网络分类器的输入向量,获得了优良的识别效果。
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