电能质量扰动时频特征分析及其自动分类方法研究
资源介绍
本仓库提供了一个关于电能质量扰动时频特征分析及其自动分类方法研究的资源文件。该文件详细探讨了电能质量扰动在时频域中的特征分析方法，并提出了一种自动分类的解决方案。
内容概述
- 时频特征分析：深入分析了电能质量扰动在时频域中的表现，探讨了如何通过时频分析方法提取关键特征。
- 自动分类方法：提出了一种基于机器学习和深度学习的自动分类方法，能够有效识别和分类不同类型的电能质量扰动。
- 实验与验证：通过实际数据集进行了实验验证，证明了所提出方法的有效性和准确性。
适用对象
- 电力系统研究人员
- 电能质量分析工程师
- 机器学习与深度学习爱好者
使用说明
- 下载资源文件。
- 阅读文件内容，了解电能质量扰动时频特征分析及其自动分类方法的详细研究。
- 根据文件中的实验部分，自行验证方法的有效性。
贡献
欢迎对该研究提出改进建议或贡献新的研究成果。请通过提交Issue或Pull Request的方式参与贡献。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。