- 复杂电能质量智能分析技术
- 林琳 黄南天
- 95字
- 2022-05-10 17:56:14
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/3_01.jpg?sign=1739397204-C1vkk16KHA0x8ZlBx1MaybKlvB7N3jte-0-25c1b3bdfc5e28e821ce3dbc0e6bd311)
图2-1 不同SNR与采样率下信号ND值分布
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/4_01.jpg?sign=1739397204-fkZGfEMdfUKSujREN9BVeGI6UJR0WKSV-0-ea40c593c0679b86769f1212ad6b7b16)
图4-14 根据4种特征对14种扰动的分析
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/5_01.jpg?sign=1739397204-rMEmX0k0tWh4Zc6km499v5M1PPsip1tc-0-99b4ae00170a15b0c146de8e1a8924d9)
图5-13 最优电能质量特征子集分类能力散点图
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/6_01.jpg?sign=1739397204-FQoCVITnnAxwFjfzmM4bXm84ubP6OdWY-0-3ea57ab4b5800b05b3bba2bd350d8533)
图9-8 特征分类能力分析
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/7_01.jpg?sign=1739397204-BZY3LdXGgk4EXLyuQvFNhavDSMAWV5nV-0-cbc2bf1e8335ac63874320af7c6158df)
图9-9 不同ROF参数组合寻优过程
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/198_01.jpg?sign=1739397204-tcfDlW92QWLZFv0quYs4xhTZR65cak2Y-0-38880bfb479af4d73b383c76472bb209)
图6-18 最优特征子集中不同特征组合分类能力分析
图2-1 不同SNR与采样率下信号ND值分布
图4-14 根据4种特征对14种扰动的分析
图5-13 最优电能质量特征子集分类能力散点图
图9-8 特征分类能力分析
图9-9 不同ROF参数组合寻优过程
图6-18 最优特征子集中不同特征组合分类能力分析