![复杂电能质量智能分析技术](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/783/43806783/b_43806783.jpg)
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/3_01.jpg?sign=1739280178-W45BjqTDTcc7ZbO7m1d5JXJNmNFUFTu5-0-35419e342a2fb60fd076f5690e7b06e5)
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=1739280178-HK4xUbgKnrt7rSKrBjuSXK9f038GkOrt-0-6452704f70e9dcf497b2b2d6018097d9)
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=1739280178-mwA9maxdljZBZ6qOgEyIM9T0wsKEMGty-0-fcc075017884192ba91971d1fc5cbc9b)
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=1739280178-i7YtaRcznvyAArVDsEqKGDKKOgTecqUh-0-10216b1e0bb745efed2d40cbb788a89f)
图9-8 特征分类能力分析
![](https://epubservercos.yuewen.com/6B1CA4/23083819609823106/epubprivate/OEBPS/Images/7_01.jpg?sign=1739280178-RrA4FsVb8cu0N8kQSUOtuhNZQ9zWdZBW-0-eb9935b62a2f3313fefa01ee846050cd)
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=1739280178-YAbDg65VwZO0nchhzJENcmFzbnn4K4eZ-0-2538ddf363749caab1becb46bba15509)
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