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摘要:
较全面地总结了基于放电脉冲波形的特征提取方法,分析对比了各种方法的识别效果以及一些影响识别效果的因素.在此基础上,深入研究了时频联合分析在局部放电模式识别中的应用.
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文献信息
篇名 局部放电脉冲波形的时频联合分析特征提取方法
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 局部放电 人工神经网络 特征提取 时频联合分析
年,卷(期) 2002,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 76-79
页数 4页 分类号 TP277
字数 2779字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6753.2002.02.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谈克雄 清华大学电机系 59 2231 30.0 46.0
2 高文胜 清华大学电机系 52 1517 25.0 38.0
3 郑重 清华大学电机系 20 464 7.0 20.0
4 王猛 清华大学电机系 12 309 7.0 12.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (4)
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研究主题发展历程
节点文献
局部放电
人工神经网络
特征提取
时频联合分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
出版文献量(篇)
8330
总下载数(次)
38
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导