| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第9页 |
| 1.2 电能质量相关技术研究现状分析 | 第9-14页 |
| 1.2.1 电能质量问题的定义与分类 | 第9-11页 |
| 1.2.2 电能质量信号采样方法现状与问题 | 第11-12页 |
| 1.2.3 电能质量信号压缩方法现状与问题 | 第12-14页 |
| 1.3 压缩感知理论的产生及研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 压缩感知理论的产生 | 第14-15页 |
| 1.3.2 压缩感知理论的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 压缩感知理论及相关算法 | 第18-28页 |
| 2.1 压缩感知理论原理 | 第18-23页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第19-20页 |
| 2.1.2 观测矩阵的设计 | 第20-22页 |
| 2.1.3 重构算法设计 | 第22-23页 |
| 2.2 傅里叶变换 | 第23-24页 |
| 2.3 小波变换 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 压缩感知理论在电能质量信号采样中的应用 | 第28-48页 |
| 3.1 电能质量信号模型 | 第28-32页 |
| 3.1.1 单一干扰模型 | 第28-31页 |
| 3.1.2 多重干扰模型 | 第31-32页 |
| 3.2 压缩感知理论在电能质量信号采样中的实现 | 第32-38页 |
| 3.2.1 稀疏基的选取 | 第32-34页 |
| 3.2.2 观测矩阵的选取 | 第34-35页 |
| 3.2.3 压缩感知重构算法的确定 | 第35-38页 |
| 3.3 仿真实验与效果分析 | 第38-41页 |
| 3.3.1 单一干扰的电能质量信号仿真 | 第38-40页 |
| 3.3.2 多重干扰的电能质量信号仿真 | 第40-41页 |
| 3.4 基于改进的测量矩阵的谐波畸变电压信号压缩采样 | 第41-47页 |
| 3.4.1 测量矩阵的改进 | 第42-43页 |
| 3.4.2 仿真实验与分析对比 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于小波变换的电能质量压缩感知采样方法研究 | 第48-69页 |
| 4.1 基于小波变换的多尺度电能质量数据分析 | 第48页 |
| 4.2 小波分析在压缩感知中的应用 | 第48-49页 |
| 4.3 小波基的选择 | 第49-57页 |
| 4.3.1 小波基的性质及常见小波基 | 第50-53页 |
| 4.3.2 小波基的选择标准 | 第53-54页 |
| 4.3.3 小波基的确定 | 第54-57页 |
| 4.4 多尺度压缩感知方法 | 第57-59页 |
| 4.4.1 基于小波变换的多尺度压缩感知方法 | 第57-58页 |
| 4.4.2 压缩率设定 | 第58-59页 |
| 4.5 模拟测试以及结果分析 | 第59-67页 |
| 4.5.1 小波分解结果 | 第59-62页 |
| 4.5.2 基于小波变换的压缩感知数据稀疏度分析 | 第62-63页 |
| 4.5.3 基于小波变换的压缩感知数据重构结果 | 第63-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |