针对序贯式融合方法常常会降低多波段图像间原有差异的问题,提出了基于嵌入式多尺度变换(embedded multi-scale transform,EMT)和局部差异特征的多波段图像融合方法.利用支持度变换法(support value transform,SVT)分别分解多波段图像;...针对序贯式融合方法常常会降低多波段图像间原有差异的问题,提出了基于嵌入式多尺度变换(embedded multi-scale transform,EMT)和局部差异特征的多波段图像融合方法.利用支持度变换法(support value transform,SVT)分别分解多波段图像;再采用四叉树(quad-tree,QT)法分解灰度值较分散的某波段图像的最后一层低频成分图像,以分解得到的块图像为标准分别分割其他波段的最后一层低频成分图像;采用可能性理论的析取融合规则对多波段低频块图像进行特征级融合;遍历所有块得到低频融合图像块;将拼接得到的低频融合图像与像素级逐层融合得到的支持度图像序列进行逆变换,获得最终融合图像.实验结果表明:四叉树分解融合有显著效果,与单纯的四叉树融合相比,嵌入式多尺度分解融合图像的边缘强度提高了13.31%,对比度提升了2.63%,熵提高了4.26%,运行时间下降了87.11%,证明了所提出方法的有效性.展开更多
对配电网故障类型的及时准确识别有助于故障定位和事故分析等。提出一种基于奇异值分解(SVD)和多级支持向量机(SVM)的配电网故障类型识别方法。首先通过希尔伯特-黄变换(HHT)带通滤波算法对三相电压/电流、零序电压等7个故障波形进行等...对配电网故障类型的及时准确识别有助于故障定位和事故分析等。提出一种基于奇异值分解(SVD)和多级支持向量机(SVM)的配电网故障类型识别方法。首先通过希尔伯特-黄变换(HHT)带通滤波算法对三相电压/电流、零序电压等7个故障波形进行等频宽分解,构造时频矩阵。然后将时频矩阵SVD得到的部分有效奇异值作为特征量,输入到多级SVM进行训练和分类识别。利用PSCAD/EMTDC软件搭建10 k V配电网模型用于获取训练样本和测试样本。测试结果表明,该方法对配电网单相接地、两相接地、两相短路、三相短路等10种故障类型的识别正确率较高,且在噪声干扰、采样不同步、系统网络结构改变、负荷电流变化、系统中性点经消弧线圈接地、系统等值阻抗变化、分布式电源接入等情况下均有较好的适应性。展开更多
文摘针对序贯式融合方法常常会降低多波段图像间原有差异的问题,提出了基于嵌入式多尺度变换(embedded multi-scale transform,EMT)和局部差异特征的多波段图像融合方法.利用支持度变换法(support value transform,SVT)分别分解多波段图像;再采用四叉树(quad-tree,QT)法分解灰度值较分散的某波段图像的最后一层低频成分图像,以分解得到的块图像为标准分别分割其他波段的最后一层低频成分图像;采用可能性理论的析取融合规则对多波段低频块图像进行特征级融合;遍历所有块得到低频融合图像块;将拼接得到的低频融合图像与像素级逐层融合得到的支持度图像序列进行逆变换,获得最终融合图像.实验结果表明:四叉树分解融合有显著效果,与单纯的四叉树融合相比,嵌入式多尺度分解融合图像的边缘强度提高了13.31%,对比度提升了2.63%,熵提高了4.26%,运行时间下降了87.11%,证明了所提出方法的有效性.
文摘对配电网故障类型的及时准确识别有助于故障定位和事故分析等。提出一种基于奇异值分解(SVD)和多级支持向量机(SVM)的配电网故障类型识别方法。首先通过希尔伯特-黄变换(HHT)带通滤波算法对三相电压/电流、零序电压等7个故障波形进行等频宽分解,构造时频矩阵。然后将时频矩阵SVD得到的部分有效奇异值作为特征量,输入到多级SVM进行训练和分类识别。利用PSCAD/EMTDC软件搭建10 k V配电网模型用于获取训练样本和测试样本。测试结果表明,该方法对配电网单相接地、两相接地、两相短路、三相短路等10种故障类型的识别正确率较高,且在噪声干扰、采样不同步、系统网络结构改变、负荷电流变化、系统中性点经消弧线圈接地、系统等值阻抗变化、分布式电源接入等情况下均有较好的适应性。
