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改进自适应算法在光纤电流互感器中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景、目的和意义第10-11页
    1.2 光纤电流互感器的研究现状和分析第11-13页
        1.2.1 研究现状概述第11-12页
        1.2.2 研究现状分析第12-13页
    1.3 本课题的研究主要内容及创新点第13-15页
        1.3.1 课题研究的主要内容第13-14页
        1.3.2 课题研究创新点第14-15页
第二章 光纤电流互感器基本理论及噪声特性分析第15-25页
    2.1 光纤电流互感器的理论基础第15-19页
        2.1.1 光纤电流互感器测量原理第15-16页
        2.1.2 光纤电流互感器理论模型第16-18页
        2.1.3 光纤电流互感器的输出信号分析第18-19页
    2.2 光纤电流互感器主要误差及噪声特性分析第19-22页
        2.2.1 误差分析第19-20页
        2.2.2 噪声来源及特性分析第20-22页
    2.3 光纤电流互感器信号处理技术第22-25页
        2.3.1 FIR数字滤波技术第23-24页
        2.3.2 自适应噪声对消技术第24-25页
第三章 多尺度域变步长自适应算法理论分析第25-43页
    3.1 传统自适应算法理论第25-29页
        3.1.1 理论概述第25-27页
        3.1.2 最小均方算法第27页
        3.1.3 自适应算法特性分析第27-29页
    3.2 基于传统自适应算法理论第29-33页
        3.2.1 归一化LMS自适应算法第30页
        3.2.2 变步长LMS自适应算法第30-31页
        3.2.3 改进的变步长LMS自适应算法第31-33页
    3.3 小波变换基本理论第33-35页
        3.3.1 Mallat算法第33-34页
        3.3.2 小波变换理论仿真分析第34-35页
    3.4 改进的多尺度域变步长自适应算法第35-42页
        3.4.1 算法概述第35-37页
        3.4.2 多尺度域固定步长LMS自适应算法第37-39页
        3.4.3 改进的多尺度域变步长LMS自适应算法第39-40页
        3.4.4 本文改进算法性能分析第40-42页
    3.5 本章小节第42-43页
第四章 算法仿真应用分析第43-52页
    4.1 算法性能的MATLAB仿真分析第43-45页
        4.1.1 算法学习曲线对比分析第43-44页
        4.1.2 权矢量关系比较第44-45页
    4.2 基于ActiveX的变步长自适应算法测试系统设计第45-51页
        4.2.1 测试系统设计方法介绍第45-47页
        4.2.2 测试系统结果分析第47-51页
    4.3 本章小节第51-52页
第五章 硬件测试系统设计及结果分析第52-83页
    5.1 硬件测试系统总体设计第52-54页
    5.2 信号处理单元硬件电路设计第54-61页
        5.2.1 电路整体设计第54页
        5.2.2 A/D采样电路子图设计第54-56页
        5.2.3 DSP电路子图第56-58页
        5.2.4 D/A电路子图第58-59页
        5.2.5 整体电路效果图第59页
        5.2.6 硬件电路Multisim仿真第59-61页
    5.3 信号处理单元软件设计第61-64页
        5.3.1 系统主程序设计第61-62页
        5.3.2 时钟程序设计第62页
        5.3.3 GPIO接口程序第62-63页
        5.3.4 DSP数据处理程序第63-64页
    5.4 噪声发生器的设计第64-68页
        5.4.1 基于DSP的噪声信号发生器设计第64-65页
        5.4.2 三极管噪声发生器设计第65-66页
        5.4.3 OCT模拟器设计第66-68页
    5.5 测试结果分析第68-81页
        5.5.1 基于DSP的噪声信号发生器实验结果分析第69-73页
        5.5.2 三极管噪声发生器实验结果分析第73-75页
        5.5.3 OCT模拟器实验结果分析第75-81页
        5.5.4 三种噪声发生器实验结果对比分析第81页
    5.6 本章小节第81-83页
第六章 结论与展望第83-85页
    6.1 结论第83-84页
    6.2 展望第84-85页
参考文献第85-90页
发表论文和参加科研情况说明第90-91页
致谢第91-92页

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