【摘 要】
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论文以五种常见的暂态电能质量现象即电压骤降、电压骤升、电压中断、振荡暂态、脉冲暂态为主要研究对象，重点研究了小波算法在暂态电能质量信号检测与分析中的应用，并结合人工神经网络进行暂态电能质量的识别与分类。针对暂态电能质量的检测和分析做了以下几个方面的研究。较为全面的介绍了电能质量的定义、分类以及国内外研究现状。详细阐述了目前常用的几种暂态电能质量的检测和分析方法、应用现状及存在问题。针对实际信号检测
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论文以五种常见的暂态电能质量现象即电压骤降、电压骤升、电压中断、振荡暂态、脉冲暂态为主要研究对象，重点研究了小波算法在暂态电能质量信号检测与分析中的应用，并结合人工神经网络进行暂态电能质量的识别与分类。针对暂态电能质量的检测和分析做了以下几个方面的研究。较为全面的介绍了电能质量的定义、分类以及国内外研究现状。详细阐述了目前常用的几种暂态电能质量的检测和分析方法、应用现状及存在问题。针对实际信号检测中的消噪问题，改进了基于小波包变换的软阈值消噪算法。针对小波包分解在不同频带上的系数
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