| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·电能质量检测研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·电能质量问题 | 第11-12页 |
| ·国内外现状 | 第12-13页 |
| ·传统电能质量扰动分析方法 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 典型的电能质量扰动信号分类 | 第16-22页 |
| ·傅里叶变换 | 第16-17页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第17-18页 |
| ·连续小波变换 | 第18-19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-20页 |
| ·S变换 | 第20-22页 |
| 第三章 基于二维离散平稳小波变换的电能质量扰动分类 | 第22-26页 |
| ·二维离散小波变换基本原理 | 第22-23页 |
| ·基于二维离散平稳小波变换的特征提取 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 典型的数字图像分析方法 | 第26-30页 |
| ·伽马校正 | 第26-27页 |
| ·边缘检测 | 第27-28页 |
| ·峰谷检测 | 第28-30页 |
| 第五章 基于数字图像处理技术的典型暂态电能质量扰动信号检测 | 第30-36页 |
| ·电压暂降 | 第30-31页 |
| ·电压暂升 | 第31-32页 |
| ·电压闪变 | 第32页 |
| ·瞬时脉冲 | 第32-33页 |
| ·振荡脉冲 | 第33-34页 |
| ·电压缺口 | 第34页 |
| ·电压中断 | 第34-36页 |
| 第六章 基于数字图像处理技术的暂态电能质量扰动分类与仿真分析 | 第36-42页 |
| ·特征值的选取 | 第36-37页 |
| ·基于概率神经网络（PNN）的分类方法实现 | 第37-38页 |
| ·扰动分类步骤 | 第38-39页 |
| ·算例分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第七章 基于DSP的电能质量扰动分类系统设计 | 第42-52页 |
| ·设计原则和基本架构 | 第42页 |
| ·DSP及开发环境的选择 | 第42-44页 |
| ·数据采集模块 | 第44-45页 |
| ·存储模块 | 第45-46页 |
| ·电源及复位模块 | 第46-47页 |
| ·串口通信 | 第47-48页 |
| ·DSP软件设计 | 第48-51页 |
| ·软件总体设计 | 第48-49页 |
| ·通讯模块 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第八章总结和展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 | 第58-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第84-85页 |
