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基于稀疏表示的电能质量扰动检测与压缩感知数据重构研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-30页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第12-13页
    1.2 电能质量扰动问题概况第13-17页
        1.2.1 电能质量扰动现象及其起因和危害第14-16页
        1.2.2 电能质量扰动现状及归类第16-17页
    1.3 国内外研究现状第17-28页
        1.3.1 电能质量扰动研究的发展过程第17-18页
        1.3.2 现代电能质量监测系统概况第18-20页
        1.3.3 电能质量扰动检测与分析方法的研究现状第20-27页
        1.3.4 电能质量数据压缩与重构方法的研究现状第27-28页
    1.4 本文的主要研究内容第28-30页
第2章 基于超完备字典的匹配追踪稀疏分解方法研究第30-56页
    2.1 引言第30页
    2.2 信号的稀疏表示第30-34页
        2.2.1 信号分解的基本概念第30-31页
        2.2.2 基展开与超完备展开第31-33页
        2.2.3 稀疏性和可压缩性第33-34页
    2.3 基于超完备字典的信号稀疏分解原理第34-41页
        2.3.1 超完备字典的设计第35-38页
        2.3.2 稀疏分解算法第38-41页
    2.4 匹配追踪算法第41-48页
        2.4.1 匹配追踪分解原理第41-45页
        2.4.2 匹配追踪算法的收敛性第45-47页
        2.4.3 匹配原子的时频分布第47-48页
    2.5 基于超完备字典的匹配追踪优化搜索第48-54页
        2.5.1 基于连续参数字典的快速优化搜索第48页
        2.5.2 基于离散参数字典的快速优化搜索第48-49页
        2.5.3 匹配原子参数的局部优化第49-54页
    2.6 Gabor字典的原子波形特征及其离散化第54-55页
    2.7 本章小结第55-56页
第3章 电能质量信号的匹配追踪分解与扰动参数检测算法研究第56-102页
    3.1 引言第56-57页
    3.2 电能质量扰动模型第57-59页
    3.3 基于约束优化的电能质量信号MP分解与扰动检测第59-76页
        3.3.1 PSO算法原理第59-61页
        3.3.2 采用FFT与PSO的扰动参数近似计算第61-66页
        3.3.3 基于约束局部优化的匹配原子参数搜索第66-68页
        3.3.4 基于超完备合成字典的扰动特征波形提取第68-69页
        3.3.5 仿真分析第69-76页
    3.4 基于Gabor原子特征和无约束优化的电能质量信号MP分解与扰动检测第76-101页
        3.4.1 基于Gabor字典的扰动参数搜索第76-81页
        3.4.2 基于无约束优化的扰动匹配参数计算第81-83页
        3.4.3 电能质量扰动起止时刻的确定第83-86页
        3.4.4 电能质量信号的匹配追踪分解流程第86-87页
        3.4.5 仿真分析第87-98页
        3.4.6 实际信号测试第98-101页
    3.5 本章小结第101-102页
第4章 基于稀疏表示的电能质量信号压缩感知重构研究第102-138页
    4.1 引言第102页
    4.2 压缩感知的基本原理与重构算法第102-109页
        4.2.1 压缩感知的基本理论第102-106页
        4.2.2 压缩感知贪婪重构算法第106-109页
    4.3 基于贪婪算法的电能质量信号压缩感知重构第109-128页
        4.3.1 电能质量信号的压缩感知稀疏变换域选取第109-115页
        4.3.2 ASMP压缩感知重构算法第115-116页
        4.3.3 数值仿真与实验第116-128页
    4.4 基于块稀疏贝叶斯学习的电能质量信号压缩感知重构第128-136页
        4.4.1 块稀疏贝叶斯学习压缩感知重构第128-131页
        4.4.2 边界优化的块稀疏贝叶斯学习算法BSBL_BO第131-133页
        4.4.3 仿真分析第133-136页
    4.5 本章小结第136-138页
结论第138-140页
参考文献第140-150页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第150-151页
致谢第151页

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