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基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析 (一)理论基础
被引量：
10
1
作者
刘庆龙
薛禹胜
陈国平
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期1-10,共10页
针对电力系统振荡行为的分析,揭示互补群群际能量观点与特征频率正弦幅值观点的异同,严格证明两者在哈密顿单机无穷大系统中的一致性。但非线性因素则可能在线性化分析中引入大误差,而时变因素及饱和等本质非线性因素还可能使平衡点特...
针对电力系统振荡行为的分析,揭示互补群群际能量观点与特征频率正弦幅值观点的异同,严格证明两者在哈密顿单机无穷大系统中的一致性。但非线性因素则可能在线性化分析中引入大误差,而时变因素及饱和等本质非线性因素还可能使平衡点特征根方法完全失效。为了克服这些困难,从实际受扰轨迹的互补群群际能量的观点出发,描述了复杂受扰系统的振荡特性。多机系统轨迹可以通过互补群惯量中心-相对运动(CCCOI-RM)变换,严格映射为一系列时变单机映象轨迹,并通过各映象系统的振荡能量反映原多机系统的振荡行为,包括多频率的时变非线性振荡。
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关键词
电力系统
低频振荡
振荡
能量
特征根
扩展等面积准则(EEAC)
时变非线性多机系统
轨迹
模式
空间解耦
模式
能量
序列
(
mes
)
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职称材料
基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取
被引量：
25
2
作者
张恒璟
程鹏飞
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2014年第2期79-83,共5页
提出一种基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取方法,将信号通过整体经验模式分解,再结合平均周期与能量密度乘积指标,改进了基于连续均方误差准则的噪声识别方法。通过中国两个CORS基准站高程时间序列信号噪声提取实验,结果表明改...
提出一种基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取方法,将信号通过整体经验模式分解,再结合平均周期与能量密度乘积指标,改进了基于连续均方误差准则的噪声识别方法。通过中国两个CORS基准站高程时间序列信号噪声提取实验,结果表明改进后的方法能避免有物理意义的周期分量被误认为噪声,正确识别了信号与噪声的分界点。
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关键词
GPS高程时间
序列
整体经验
模式
分解
信号去噪
能量
密度
连续均方误差
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职称材料
一种基于MEM-LBP的动作特征提取及识别方法
被引量：
6
3
作者
陈恩庆
樊军博
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1277-1280,共4页
针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题,提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型(MEM)来表征人体动态特征,即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛卡尔平面上,再把每个投影...
针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题,提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型(MEM)来表征人体动态特征,即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛卡尔平面上,再把每个投影面的视频序系列划分为能量均等的子时间序列,分别计算子序列的深度运动图能量,从而得到运动能量模型(MEM)。然后利用局部二值模式(LBP)描述符对运动能量模型编码,进一步提取人体运动的有效信息。最后用l2范数协同表示分类器进行动作分类识别。在MSR Action3D、MSR Gesture3D数据库上测试所提方法,实验结果表明该方法有较高的识别效果。
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关键词
人体动作识别
深度视频
序列
运动
能量
模型
局部二值
模式
深度运动图
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职称材料
题名
基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析 (一)理论基础
被引量：
10
1
作者
刘庆龙
薛禹胜
陈国平
机构
南京理工大学自动化学院
南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
智能电网保护和运行控制国家重点实验室
国家电网有限公司国家电力调度控制中心
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期1-10,共10页
基金
国家电网公司总部科技项目“基于轨迹特征根的电力系统振荡基础理论研究、算法开发及应用验证”~~
文摘
针对电力系统振荡行为的分析,揭示互补群群际能量观点与特征频率正弦幅值观点的异同,严格证明两者在哈密顿单机无穷大系统中的一致性。但非线性因素则可能在线性化分析中引入大误差,而时变因素及饱和等本质非线性因素还可能使平衡点特征根方法完全失效。为了克服这些困难,从实际受扰轨迹的互补群群际能量的观点出发,描述了复杂受扰系统的振荡特性。多机系统轨迹可以通过互补群惯量中心-相对运动(CCCOI-RM)变换,严格映射为一系列时变单机映象轨迹,并通过各映象系统的振荡能量反映原多机系统的振荡行为,包括多频率的时变非线性振荡。
关键词
电力系统
低频振荡
振荡
能量
特征根
扩展等面积准则(EEAC)
时变非线性多机系统
轨迹
模式
空间解耦
模式
能量
序列
(
mes
)
Keywords
power system
low-frequency oscillation
oscillation energy
eigenvalue
extended equal-area criterion(EEAC)
ti
me
-varying nonlinear multi-machine system
trajectory modes decoupled in space
mode-energy-sequence(
mes
)
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取
被引量：
25
2
作者
张恒璟
程鹏飞
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室
国家测绘产品质量检验测试中心
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2014年第2期79-83,共5页
基金
国家自然科学基金(41074011
41374027)
地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(201324)
文摘
提出一种基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取方法,将信号通过整体经验模式分解,再结合平均周期与能量密度乘积指标,改进了基于连续均方误差准则的噪声识别方法。通过中国两个CORS基准站高程时间序列信号噪声提取实验,结果表明改进后的方法能避免有物理意义的周期分量被误认为噪声,正确识别了信号与噪声的分界点。
关键词
GPS高程时间
序列
整体经验
模式
分解
信号去噪
能量
密度
连续均方误差
Keywords
GPS height ti
me
series
Ensemble Empirical Mode Decomposition（EEMD）
signal de-noising
energy density
Consecutive
me
an Squared Error（CMSE）
分类号
P207 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
一种基于MEM-LBP的动作特征提取及识别方法
被引量：
6
3
作者
陈恩庆
樊军博
机构
郑州大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1277-1280,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61331021)
河南省重点科技攻关资助项目(152102310294)
河南省产学研资助项目(162107000023)
文摘
针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题,提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型(MEM)来表征人体动态特征,即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛卡尔平面上,再把每个投影面的视频序系列划分为能量均等的子时间序列,分别计算子序列的深度运动图能量,从而得到运动能量模型(MEM)。然后利用局部二值模式(LBP)描述符对运动能量模型编码,进一步提取人体运动的有效信息。最后用l2范数协同表示分类器进行动作分类识别。在MSR Action3D、MSR Gesture3D数据库上测试所提方法,实验结果表明该方法有较高的识别效果。
关键词
人体动作识别
深度视频
序列
运动
能量
模型
局部二值
模式
深度运动图
Keywords
human action recognition
depth video sequence
motion energy model
LBP
depth motion map
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析 (一)理论基础
刘庆龙
薛禹胜
陈国平
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2019
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取
张恒璟
程鹏飞
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2014
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于MEM-LBP的动作特征提取及识别方法
陈恩庆
樊军博
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
6
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职称材料
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