| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| ·数字滤波器综述 | 第14-17页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·数字滤波器的分类和特点 | 第15-17页 |
| ·FIR 滤波器设计的常规方法 | 第17-20页 |
| ·FIR 数字滤波器的经典设计方法 | 第17-18页 |
| ·FIR 数字滤波器的优化设计问题 | 第18-19页 |
| ·FIR 数字滤波器的主要优化设计方法 | 第19-20页 |
| ·电力系统谐波概述 | 第20-23页 |
| ·电力系统谐波及其危害 | 第20-21页 |
| ·电力系统谐波检测方法 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23-26页 |
| ·神经网络发展历史简介 | 第23-24页 |
| ·神经网络应用领域 | 第24-26页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第26-28页 |
| 第2章 一维线性相位 FIR 滤波器优化设计 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·一维线性相位 FIR 滤波器幅频响应特性 | 第29-30页 |
| ·Ⅰ型FIR 滤波器优化设计 | 第30-35页 |
| ·算法描述 | 第30-32页 |
| ·神经网络收敛性分析 | 第32-34页 |
| ·仿真设计实例 | 第34-35页 |
| ·Ⅱ－Ⅳ型FIR 滤波器优化设计 | 第35-38页 |
| ·Ⅱ型 FIR 滤波器优化设计 | 第35-36页 |
| ·Ⅲ型 FIR 滤波器优化设计 | 第36-37页 |
| ·Ⅳ型 FIR 滤波器优化设计 | 第37-38页 |
| ·等波纹FIR 滤波器优化设计 | 第38-41页 |
| ·设计方法描述 | 第38-39页 |
| ·仿真设计实例 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 二维线性相位 FIR 数字滤波器设计 | 第43-64页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·二维线性相位FIR 数字滤波器的频率响应 | 第43-46页 |
| ·非对称二维线性相位 FIR 数字滤波器的频率响应特性 | 第43-45页 |
| ·中心对称二维线性相位 FIR 数字滤波器的频率响应特性 | 第45-46页 |
| ·象限对称二维线性相位 FIR 数字滤波器的频率响应特性 | 第46页 |
| ·象限对称二维线性相位 FIR 滤波器神经网络设计 | 第46-51页 |
| ·神经网络设计算法 | 第47-49页 |
| ·仿真设计实例 | 第49-51页 |
| ·任意幅频响应二维线性相位FIR 滤波器神经网络设计 | 第51-56页 |
| ·神经网络设计算法 | 第52-54页 |
| ·仿真设计实例 | 第54-56页 |
| ·二维FIR 滤波器的神经网络等波纹优化设计 | 第56-63页 |
| ·设计算法描述 | 第56-57页 |
| ·神经网络收敛性分析 | 第57-59页 |
| ·神经网络算法的改进 | 第59-60页 |
| ·等波纹设计步骤简述 | 第60页 |
| ·等波纹设计实例 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 复数 FIR 数字滤波器设计 | 第64-81页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·一维复数FIR 滤波器神经网络设计 | 第65-71页 |
| ·优化问题 | 第65-66页 |
| ·神经网络设计方法 | 第66-69页 |
| ·设计实例 | 第69-71页 |
| ·二维复数FIR 滤波器神经网络设计 | 第71-80页 |
| ·优化问题 | 第71-72页 |
| ·神经网络设计方法 | 第72-76页 |
| ·仿真设计实例 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 FRM 滤波器优化设计 | 第81-105页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·频率响应屏蔽（FRM）方法 | 第82-86页 |
| ·FRM 滤波器结构及频率响应 | 第82-84页 |
| ·FRM 子滤波器的截止频率 | 第84-86页 |
| ·非线性神经网络基本 FRM 滤波器优化设计 | 第86-95页 |
| ·神经网络算法 | 第87-90页 |
| ·算法实现 | 第90-91页 |
| ·仿真设计实例 | 第91-95页 |
| ·非线性神经网络多层 FRM 滤波器优化设计 | 第95-99页 |
| ·设计方法 | 第95-97页 |
| ·仿真设计实例 | 第97-99页 |
| ·线性神经网络 FRM 滤波器优化设计 | 第99-104页 |
| ·基本FRM 滤波器优化设计 | 第99-101页 |
| ·多层FRM 滤波器优化设计 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第6章 基于神经网络的电力系统谐波检测 | 第105-129页 |
| ·离散频谱分析的频率校正 | 第105-109页 |
| ·矩形窗频率校正 | 第105-107页 |
| ·汉宁窗频率校正 | 第107-109页 |
| ·基于 FFT 和神经网络的电力系统谐波检测 | 第109-111页 |
| ·神经网络算法 | 第109-110页 |
| ·神经网络收敛性分析 | 第110-111页 |
| ·模拟分析结果 | 第111页 |
| ·神经网络谐波检测 | 第111-114页 |
| ·神经网络谐波分析方法的改进 | 第112-114页 |
| ·模拟分析结果 | 第114页 |
| ·高精度宽范围神经网络电力系统谐波检测 | 第114-120页 |
| ·神经网络算法 | 第115-116页 |
| ·神经网络收敛性分析 | 第116-118页 |
| ·神经网络算法的改进及实现 | 第118-119页 |
| ·模拟分析结果 | 第119-120页 |
| ·神经网络间谐波检测 | 第120-128页 |
| ·神经网络间谐波分析算法 | 第121-125页 |
| ·神经网络算法的改进 | 第125页 |
| ·基于FFT 和神经网络的谐波及间谐波检测 | 第125-126页 |
| ·模拟分析结果 | 第126-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 结论 | 第129-132页 |
| 参考文献 | 第132-143页 |
| 附录 A 攻读博士学位期间所发表主要学术论文及成果 | 第143-146页 |
| 致谢 | 第146页 |
