| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电能质量国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 电能质量扰动时-频处理 | 第12-13页 |
| 1.2.2 电能质量扰动特征选择 | 第13-14页 |
| 1.2.3 电能质量扰动模式识别 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 基于OMFST的扰动信号处理 | 第18-33页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 电能质量扰动信号标准及数学模型 | 第18-22页 |
| 2.2.1 电能质量相关标准 | 第18-20页 |
| 2.2.2 电能质量扰动信号的数学模型 | 第20-22页 |
| 2.3 S变换及其时-频特性分析 | 第22-27页 |
| 2.3.1 S变换 | 第22页 |
| 2.3.2 电能质量扰动信号S变换时-频特性分析 | 第22-27页 |
| 2.4 OMFST及其时-频特性分析 | 第27-32页 |
| 2.4.1 OMFST | 第27-28页 |
| 2.4.2 电能质量扰动信号OMFST时-频特性分析 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于OMFST频域分割的特征提取 | 第33-37页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 电能质量扰动信号频域分割 | 第33-34页 |
| 3.3 OMFST特征提取 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小节 | 第36-37页 |
| 第4章 基于CART算法的特征选择与最优决策树构建 | 第37-51页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于Gini指标的嵌入式特征选择 | 第37-40页 |
| 4.2.1 计算Gini重要度的原理 | 第37-38页 |
| 4.2.2 基于Gini重要度的电能质量扰动特征选择 | 第38-40页 |
| 4.3 基于剪枝方法的最优决策树构建 | 第40-41页 |
| 4.3.1 计算树序列中各树的CP阈值 | 第40页 |
| 4.3.2 基于子树评估方法确定剪枝CP | 第40-41页 |
| 4.4 基于CART算法的电能质量扰动最优决策树构建 | 第41-44页 |
| 4.5 电能质量扰动识别实验流程 | 第44页 |
| 4.6 仿真实验分析 | 第44-49页 |
| 4.6.1 新方法分类效果分析 | 第44-46页 |
| 4.6.2 信号处理方法对准确率和效率的影响 | 第46-48页 |
| 4.6.3 不同分类器分类准确率的比较 | 第48-49页 |
| 4.7 实测实验分析 | 第49页 |
| 4.8 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
