基于FST和LibSVM的电能质量扰动信号分类

摘要：

针对电能质量扰动信号种类多,特征提取精度不高,运算时间长,难以被正确分类等问题,提出一种快速S变换和LibSVM的电能质量扰动信号分类算法.在FST基础上引人调节因子提高信号时频分辨率,利用快速S变换提取扰动信号特征向量,将此向量分为训练样本和测试样本,归一化处理后输入到LibSVM进行分类,与S变换相比,具有节省运算时间,分类准确率高等优点.仿真结果表明,在样本较少的情况下加入不同信噪比的噪声,分类所用时间短、正确率高、抗干扰能力强,适合于电能质量扰动信号分类.

关键词：电能质量扰动信号、特征提取、分类

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;内蒙古自治区自然科学基金面上项目;内蒙古自治区高等学校科学研究项目

在线出版日期：2023-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：146-152