学位论文数据集 | 第3-4页 |
摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第15-21页 |
1.1 本课题研究的目的及意义 | 第15-16页 |
1.2 国内外研究现状及分析 | 第16-18页 |
1.2.1 国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.2.2 存在的问题及分析 | 第18页 |
1.3 本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
1.4 本文的创新点 | 第19-21页 |
第二章 非稳态信号模型的建立与分析 | 第21-31页 |
2.1 电能质量定义 | 第21-23页 |
2.2 非稳态信号分析的主要研究方法 | 第23-25页 |
2.3 非稳态信号模型的建立 | 第25-28页 |
2.3.1 电压骤降(voltage sag)信号模型 | 第25-26页 |
2.3.2 电压骤升(voltage swell)信号模型 | 第26页 |
2.3.3 电压中断(interrupt)信号模型 | 第26-27页 |
2.3.4 暂态振荡(surge)信号模型 | 第27页 |
2.3.5 暂态脉冲(impurse)信号模型 | 第27-28页 |
2.4 实验仿真与数据分析 | 第28-29页 |
2.5 本章小结 | 第29-31页 |
第三章 一代小波功率分频带测量与谐波源识别算法 | 第31-49页 |
3.1 小波框架理论 | 第31-32页 |
3.1.1 框架的概念 | 第31页 |
3.1.2 小波框架的概念 | 第31-32页 |
3.2 多分辨率分析理论与MALLAT算法 | 第32-34页 |
3.3 双正交滤波器组与双正交小波 | 第34-39页 |
3.3.1 双正交滤波器组 | 第34-36页 |
3.3.2 B样条小波滤波器组系数的推导 | 第36-39页 |
3.4 一代小波功率分频带测量与谐波源识别算法 | 第39-44页 |
3.4.1 IEEE下各种功率定义的概述 | 第40-41页 |
3.4.2 一代小波功率分频带测量算法 | 第41-42页 |
3.4.3 小波变换谐波源识别方法 | 第42-44页 |
3.5 双正交小波在功率分频带测量与谐波源识别中的应用及幅频特性分析 | 第44-47页 |
3.5.1 双正交小波在功率分频带测量与谐波源识别中的应用 | 第44-45页 |
3.5.2 双正交小波的幅频特性分析 | 第45-47页 |
3.6 本章小结 | 第47-49页 |
第四章 小波包功率分频带测量与谐波源识别算法 | 第49-67页 |
4.1 小波包的基本原理和小波包功率测量与谐波源识别算法 | 第49-53页 |
4.1.1 小波包的基本原理 | 第49-50页 |
4.1.2 小波包功率分频带测量和谐波源识别算法 | 第50-51页 |
4.1.3 实验仿真与数据分析 | 第51-53页 |
4.2 最优小波包的基本原理和算法 | 第53-56页 |
4.2.1 最优小波包的基本原理 | 第54-55页 |
4.2.2 最优小波包功率分频带测量算法的矩阵形式 | 第55-56页 |
4.3 基于SHANNON熵的最优小波包功率测量与谐波源识别算法 | 第56-61页 |
4.3.1 基于Shannon熵的自底向顶最优基搜索法 | 第56-58页 |
4.3.2 仿真实验与数据分析 | 第58-61页 |
4.4 基于子带能量阈值熵的最优小波包功率测量与谐波源识别算法 | 第61-65页 |
4.4.1 基于子带能量阈值熵的自顶向底最优基搜索法 | 第61-62页 |
4.4.2 仿真实验与数据分析 | 第62-65页 |
4.5 本章小结 | 第65-67页 |
第五章 小波变换的FPGA实现 | 第67-81页 |
5.1 FPGA的基本结构 | 第67页 |
5.2 基于8051单片机IP核的小波变换FPGA实现 | 第67-79页 |
5.2.1 小波变换FPGA实现的整体流程 | 第67-69页 |
5.2.2 ADC0809采样控制模块 | 第69-71页 |
5.2.3 基于高、低通选择的FIR滤波模块 | 第71-75页 |
5.2.4 MC 8051单片机c51程序设计 | 第75-76页 |
5.2.5 实验结果 | 第76-79页 |
5.3 本章小结 | 第79-81页 |
结论 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-87页 |
致谢 | 第87-89页 |
研究成果及发表的学术论文 | 第89-91页 |
作者与导师简介 | 第91-93页 |
附录 | 第93-94页 |