《表1 部分IMF分量的互近似熵值Tab.1 Approximate entropy values of some IMF components》

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《基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别》

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将信号分解完成后，本文采用互近似熵为桥梁求解特征向量，最终选取每种信号中具有代表性的3个熵值作为特征向量。表1为6种信号的互近似熵值。从表1中可以看出:熵值总体趋势是依次减小的，表示IMF分量所表示的复杂程度是依次减小的。通常前几个分量包含信号的主要信息，本文取前9个分量，每一种的实际维数为9×1024×20，选取9个中的3个不同的互近似熵值作为6种扰动信号聚类依据，可实现扰动的分类。