| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 电能质量概述 | 第10-12页 |
| 1.3 电能质量分析技术国内外研究现状及发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 压缩感知理论概述 | 第18-28页 |
| 2.1 压缩感知理论的产生 | 第18-19页 |
| 2.2 压缩感知理论的研究现状和发展趋势 | 第19-21页 |
| 2.3 压缩感知理论的主要内容 | 第21-27页 |
| 2.3.1 信号的稀疏表示 | 第22-23页 |
| 2.3.2 测量矩阵的选取 | 第23-25页 |
| 2.3.3 重构算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 电能质量扰动数据稀疏性分析与建模 | 第28-37页 |
| 3.1 电能质量扰动数据稀疏性分析 | 第28页 |
| 3.2 电能质量信号建模 | 第28-36页 |
| 3.2.1 正常信号模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 稳态扰动信号模型 | 第29-32页 |
| 3.2.3 暂态扰动信号模型 | 第32-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于正则化自适应匹配追踪算法的电能质量数据重构方法研究 | 第37-54页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 稀疏表示基的确定 | 第37-39页 |
| 4.3 测量矩阵的选取 | 第39页 |
| 4.4 基于RAMP的电能质量数据重构算法 | 第39-53页 |
| 4.4.1 RAMP算法步骤 | 第40-43页 |
| 4.4.2 实验结果及重构性能分析 | 第43-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于回溯自适应匹配追踪算法的电能质量数据重构方法研究 | 第54-64页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 回溯自适应匹配追踪算法 | 第54-57页 |
| 5.3 基于BAOMP算法的电能质量数据重构仿真分析 | 第57-63页 |
| 5.3.1 仿真分析 | 第57-60页 |
| 5.3.2 算法性能分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及申请的专利 | 第72-73页 |
