对EMD算法进行改进，对局部放电信号进行去噪处理-EMD algorithm for improvements to the partial discharge signal denoising

多小波消噪算法在局部放电检测中的应用，提供了一种很好的思路-Multi-wavelet denoising algorithm for partial discharge detection

提出了基于主动学习SVM的局部放电模式识别方法。将主动学习的思想引用到“一对一”多分类SVM分类器,选用基于后验概率的釆样函数对放电样本进行选择,挑选出对分类器最有价值的样本进行训练。 -Puts forward the partial discharge pattern recognition method based on active learning SVM. Will reference to the one to one the ideology of active stud

一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序