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小波包功率测量与谐波源识别算法的研究

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

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