基于粒子滤波与EEMD的低频振荡模式识别方法研究

• 作者: 曾林俊 杨俊琛 江维 肖辉 邓仕燊
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 EEMD 非线性 非高斯 去噪 低频振荡
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 17-23
• 页数: 7页
• 分类号: TM933
• 字数: 4240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2017.23.003

摘要

为克服传统方法对非线性非高斯系统信号中噪声处理的缺点,提出一种基于粒子滤波算法与改进的EMD分解—EEMD分解法相结合的新方法.所提方法首先利用粒子滤波将非线性非高斯系统的初始信号的噪声去除,减少了噪声对后续操作的影响,再采用EEMD分解对去噪后的信号进行分解得到此征模态分量IMF,进而对此征模态分量IMF计算出瞬时频率,从而得出低频振荡的模式.通过算例仿真分析表明文中方法的可行性及有效性,并通过与Prony分析算法得到的结果进行了对比,验证了文中方法的正确性.为电力系统低频振荡处理非线性非高斯系统信号提供了一种新的途径和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖辉		26	93	7.0	9.0
2	江维		4	12	2.0	3.0
3	曾林俊		5	12	2.0	3.0
4	邓仕燊		1	3	1.0	1.0