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首页> Scientific reports> Comparison of advanced signal decomposition techniques for the classification of PQDs by machine learning algorithms.

Comparison of advanced signal decomposition techniques for the classification of PQDs by machine learning algorithms.

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第一作者： Veera Vasantha Rao,Battula
第一单位： Department of Electrical & Electronics Engineering, BMS College of Engineering, Bull Temple Road, Bengaluru, 560019, KA, India.;Department of Electrical & Electronics Engineering, RVR&JC College of Engineering, Guntur, 522019, AP, India.
作者： Veera Vasantha Rao,Battula [1] ; Padmavathi,K [2] ; Sravanthi,K [3]
作者单位： Department of Electrical & Electronics Engineering, BMS College of Engineering, Bull Temple Road, Bengaluru, 560019, KA, India.;Department of Electrical & Electronics Engineering, RVR&JC College of Engineering, Guntur, 522019, AP, India. [1] Department of Electrical & Electronics Engineering, BMS College of Engineering, Bull Temple Road, Bengaluru, 560019, KA, India. kp.eee@bmsce.ac.in. [2] Department of Electronics & Communication Engineering, RVR & JC College of Engineering, Guntur, 522019, AP, India. [3]
关键词 Empirical mode decomposition (EMD)IEEE-1159 standard datasetMachine learningPower quality analyzer (PQA)Power quality disturbances (PQDs) Variational mode decomposition (VMD)Random forest classifier (RFC)Renewable energy integrationSignal decompositionStatistical validation
DOI 10.1038/s41598-025-22128-6
PMID 41174065
发布时间 2025-11-04
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Scientific reports

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2025年15卷1期

38164页

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