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GIS局部放电小波去噪与模式识别的研究的中期报告
首先介绍了GIS局部放电问题的背景，指出了GIS设备中发生的局部放电问题对设备正常运行和人员安全都带来了重大威胁。随后，介绍了小波去噪技术的基本原理和应用，指出了小波去噪技术在GIS局部放电问题中的优越性。
然后，介绍了模式识别技术的基本原理和应用，指出了模式识别技术在GIS局部放电问题中的潜在应用。同时，对于经典的模式识别算法，如支持向量机、决策树等进行了简要介绍。
接着，详细介绍了该研究采用的一个基于小波去噪和支持向量机的GIS局部放电自动检测算法。该算法首先基于小波去噪技术对GIS局部放电数据进行预处理，去除噪声干扰；然后，基于各种特征提取技术，提取出GIS局部放电数据的各种特征，如能量特征、频率特征等；最后，将特征数据输入支持向量机进行训练和分类，实现GIS局部放电的自动检测。
最后，对于该研究的下一步工作进行了展望。其中，包括进一步优化小波去噪算法优化，采用更先进的模式识别算法等。同时，还介绍了该研究可能存在的难点和挑战，指出了研究的可行性和实用性。