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한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제21권 제3호
발행연도
2007.3
수록면
75 - 81 (7page)

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Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모 함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간 - 주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계동의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계동의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.
#Wavelet Transform #Fast Fourier Transform(FFT) #Fault Current Discrimination

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Fourier 변환
3. Wavelet 변환
4. 자료취득 장치의 구성도
5. 실험결과
6. 결론
References
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Riou, Olivier and Martin Vetterli, "Wavelets and signal processing," IEEE Signal Processing Magazine, October 1991,p.14-38. google schola J. Bradley, C. Brislawn, and T. Hopper, "The FBI Wavelet/Scalar Quantization Standard for Gray-scale Fingerprint Image Compression," Tech. Report LA-UR-93_1659, 1993. google schola Q. Zhang and A. Benveniste, "Wavelet networks," IEEE Trans. Neural Networks, vol. 3, pp. 889-898, Nov. 1992. google schola Y. C. Pati & P. S. Krishnaprasad, "Analysis and synthesis of feedforward neural network using discrete affined wavelet transformations" IEEE Trans. Neural Network, vol.4,pp.73-85, Jan. 1993. google schola Mary Beth Ruskai, "Wavelet and Their Application", Jones and Bartlewtt Publishers, Inc, 1992. google schola

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