基于MATLAB的电能质量扰动智能分类系统

资 源 简 介

本项目实现电能质量扰动信号的智能分类。采用小波变换提取能量差特征，结合主成分分析降维，最后通过支持向量机完成分类识别。系统集成特征提取、降维和分类功能，为电能质量分析提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于小波能量差与PCA-SVM的电能质量扰动智能分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的电能质量扰动信号分析系统。系统采用小波变换提取信号的能量差特征，利用主成分分析对高维特征进行降维，最后通过支持向量机实现电能质量扰动的智能分类识别。该系统能够有效识别电压暂降、暂升、中断、谐波等多种电能质量扰动类型，为电力系统监测提供自动化分析工具。

功能特性

• 信号预处理：支持原始电能质量扰动信号的时域数据输入
• 特征提取：基于小波变换的能量差特征向量提取，支持多种小波基函数选择
• 特征降维：采用主成分分析对高维特征进行降维处理，保留主要特征信息
• 智能分类：基于支持向量机的多分类模型，实现扰动类型的准确识别
• 性能评估：提供完整的分类性能评估报告，包括精确率、召回率、F1分数等指标
• 置信度输出：输出分类结果的置信度评估，增强结果的可信度

使用方法

1. 数据准备：准备电能质量扰动信号的时域数据，包含电压或电流信号样本
2. 参数设置：配置信号采样频率、小波基函数类型、PCA降维维度等参数
3. 模型训练：使用带标签的训练数据训练PCA-SVM分类模型
4. 分类识别：对新的扰动信号进行自动分类识别
5. 结果分析：查看分类结果、置信度及性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了从信号输入到分类结果输出的全链路功能。具体包含信号数据读取与参数初始化、小波变换分析与能量差特征计算、主成分分析降维处理、支持向量机模型训练与分类预测、分类性能评估与结果可视化等核心模块。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块顺序执行，确保数据处理流程的正确性和完整性。