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本发明公开的基于改进的HHT算法的电能质量扰动识别方法，首先，采集信号，利用SAX算法对信号进行分段；其次，将分段后不同段的信号进行HHT分析，提取得到不同段信号的特征值；然后，根据提取的特征值利用决策树识别电能质量扰动情况；最后将上述识别出的正常电能信号采用迭代HHT分析，进一步判断是否存在微小扰动，进而达到电能质量扰动的完全识别。本发明公开的基于改进的HHT算法的电能质量扰动识别方法，解决了现有技术对非平稳信号无法识别的问题。通过采用SAX算法对信号进行分段，然后对不同段的信号进行分析进一步判断是否存在扰动，很好的解决了出现高频小幅值出现的模态混叠问题。

本发明提供一种基于大数据多特征提取协同分类的电能质量扰动识别方法，所述方法是建立多信息多分类器融合的电能质量分析决策模型，包括：设计LASSO原理的大数据冗余数据剔除方法、变尺度大数据简约方法和基于数据结构同构简约算法同时用主元分析法对非同源气象数据降维，改进广义S变换、广义谐波小波、EEMD/LMD等多种信息处理方法融合提取电能质量信号特征，然后采用压缩感知分类器(SRC)、ε机复杂系统辨识分类器(εCSSR)和神经网络(ANN)对特征向量分类，最后，采用改进的决策模板法(SWDT)，使用混淆矩阵衡量各分类器对每类故障的识别能力，根据初步诊断情况自适应地为各分类器赋予决策权值，充分利用训练信息，提高分类决策准确度。

1.本外观设计产品的名称：电能质量分析仪。 2.本外观设计产品的用途：用于对电能进行质量检测分析。 3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。 4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。