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基于 Hopfield 神经网络的谐波电流检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在对各种谐波电流检测方法进行简单比较的基础上,提出了一种基于Hopfield神经网络(HNN)的谐波电流检测方法.该方法将HNN优化理论用于电力系统的谐波检测,自适应地准确检测出电网基波和各次谐波分量的幅值和相角.采样数据处理速度快,实时性好,网络不需要预先进行训练.仿真结果表明,该方法具有很好的实时性、较高的检测精度以及自适应跟踪负载电流变化的能力. 相似文献
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基于静态小波变换,将小波系数间的相关性应用于闾值滤波,提出并虚拟实现了基于空域相关的优化阈值函数滤波算法．在构造出基于空域相关的显著性函数和基于显著性函数的闽值滤波过程的基础上,提出了基于空域相关的优化闾值函数,并把极小化广义交叉验证得到均方差意义下的最优阈值用于该优化阈值函数．仿真和实验结果表明,基于空域相关的优化阈值函数滤波算法不仅能够有效去除噪声,而且也能完好地保留信号的重要特征,适用范围宽,滤波效果好,在很大程度上抑制了噪声和谐波,具有良好的滤波性能 相似文献
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