基于FST和LibSVM的电能质量扰动信号分类

摘要

针对电能质量扰动信号种类多,特征提取精度不高,运算时间长,难以被正确分类等问题,提出一种快速S变换和LibSVM的电能质量扰动信号分类算法。在FST基础上引入调节因子提高信号时频分辨率,利用快速S变换提取扰动信号特征向量,将此向量分为训练样本和测试样本,归一化处理后输入到LibSVM进行分类,与S变换相比,具有节省运算时间,分类准确率高等优点。仿真结果表明,在样本较少的情况下加入不同信噪比的噪声,分类所用时间短、正确率高、抗干扰能力强,适合于电能质量扰动信号分类。