Simultaneous denoising and compression of power system disturbances using sparse representation on overcomplete hybrid dictionaries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a novel unified framework for simultaneous denoising and compression of electric power system disturbance signals using sparse signal decomposition and reconstruction on overcomplete hybrid dictionary (OHD) matrix. In the proposed method, the power quality signal is first decomposed into deterministic sinusoidal components and non‐deterministic components using the OHD matrix, including discrete impulse dictionary ( I ), cosine dictionary ( C ), sine dictionary ( S ) and the ℓ 1 ‐norm optimisation algorithm. Then, the hard‐thresholding, uniform threshold dead‐zone quantisation, modified index coding and Huffman coding techniques are used for compression of significant detail signal samples and approximation coefficients. To justify the selection of OHD matrix, four compression methods are implemented using the decomposition techniques based on the dictionaries Ψ = [ I C S ] and Ψ = [ I C ], the wavelet transform (WT) and the discrete cosine transform (DCT). The performance of each method is tested and validated using a wide variety of typical power quality disturbance (PQD) signals taken from the IEEE‐1159‐PQE and GIM–PQE databases and generated using the Microgrid model. The results show that the method with dictionary Ψ = [ I C S ] is capable of effectively compressing the PQD signals as well as suppressing the noise components in the signals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle