Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo hóa học: " Research Article Detection of Disturbances in Voltage Signals for Power Quality Analysis Using HOS"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo hóa học: " Research Article Detection of Disturbances in Voltage Signals for Power Quality Analysis Using HOS"
Minh Tuấn
44
13
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Detection of Disturbances in Voltage Signals for Power Quality Analysis Using HOS | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2007 Article ID 59786 13 pages doi 10.1155 2007 59786 Research Article Detection of Disturbances in Voltage Signals for Power Quality Analysis Using HOS Moises V. Ribeiro 1 Cristiano Augusto G. Marques 1 Carlos A. Duque 1 Augusto S. Cerqueira 1 and Josts Luiz R. Pereira2 1 Department of Electrical Circuit Federal University ofJuiz de Fora 36 036 330 Juiz de Fora MG Brazil 2 Department of Electrical Energy Federal University ofJuiz de Fora 36 036 330 Juiz de Fora MG Brazil Received 1 May 2006 Accepted 4 February 2007 Recommended by M. Reza Iravani This paper outlines a higher-order statistics HOS -based technique for detecting abnormal conditions in voltage signals. The main advantage introduced by the proposed technique refers to its capability to detect voltage disturbances and their start and end points in a frame whose length corresponds to at least N 16 samples or 1 16 of the fundamental component if a sampling rate equal to fs 256 X 60 Hz is considered. This feature allows the detection of disturbances in submultiples or multiples of one-cycle fundamental component if an appropriate sampling rate is considered. From the computational results one can note that almost all abnormal and normal conditions are correctly detected if N s256 128 64 32 and 16 and the SNR is higher than 25 dB. In addition the proposed technique is compared to a root mean square rms -based technique which was recently developed to detect the presence of some voltage events as well as their sources in a frame whose length ranges from 1 8 up to one-cycle fundamental component. The numerical results reveal that the proposed technique shows an improved performance when applied not only to synthetic data but also to real one. Copyright 2007 Moises V. Ribeiro et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo hóa học: " Research Article Secure Arithmetic Coding with Error Detection Capability"
Báo cáo hóa học: " Research Article Logistic Map-Based Fragile Watermarking for Pixel Level Tamper Detection and Resistance"
Báo cáo hóa học: " Research Article Decentralized Detection in IEEE 802.15.4 Wireless Sensor Networks"
Báo cáo hóa học: " Research Article Prevoting Cancellation-Based Detection for Underdetermined MIMO Systems"
Báo cáo hóa học: "Research Article Low-Complexity One-Dimensional Edge Detection in Wireless Sensor Networks"
Báo cáo hóa học: " Research Article Active Sonar Detection in Reverberation via Signal Subspace Extraction Algorithm"
Báo cáo hóa học: "Research Article A Novel Quantize-and-Forward Cooperative System: Channel Estimation and M-PSK Detection Performance"
Báo cáo hóa học: "Research Article Higher-Order Cyclostationarity Detection for Spectrum Sensing"
báo cáo hóa học:" Research Article Clusters versus GPUs for Parallel Target and Anomaly Detection in Hyperspectral Images"
báo cáo hóa học:" Research Article CFAR Detection from Noncoherent Radar Echoes Using Bayesian Theory"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.