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电能质量扰动信号降维及分类研究

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电能质量扰动信号降维及分类研究
论文目录
 
致谢第1-4页
摘要第4-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-15页
  · 引言第9页
  · 电能质量的基本概念第9-10页
    · 电能质量问题的产生与危害第9-10页
    · 电能质量扰动特点第10页
    · 电能质量问题的研究意义第10页
  · 电能质量扰动分类第10-12页
  · 国内外研究现状第12-13页
  · 本文内容安排第13-15页
第二章 电能质量扰动信号仿真与数据预处理第15-27页
  · 动态电能质量扰动信号及模型仿真第15-21页
    · 信号模型的建立第15-17页
    · PSCAD/EMTDC 系统仿真第17-21页
    · 动态电能质量扰动信号数据的预处理第21页
  · 小波变换第21-24页
    · 短时傅里叶变换第22页
    · 连续小波变换第22页
    · 离散小波分析第22-23页
    · 多分辨率小波变换第23-24页
  · 小波多分辨率分析在电能质量扰动信号分析中的应用第24-26页
    · 小波函数的选择第24-25页
    · 分解尺度的确定第25-26页
  · 本章小结第26-27页
第三章 多类浮动顺序搜索算法及其在电能质量扰动信号检测中的应用第27-40页
  · 引言第27-28页
  · 浮动顺序搜索算法中的评价函数第28-31页
    · 常用的评价函数第28-29页
    · Bhattacharyya 距离,Chernoff 距离第29-30页
    · 多类评价函数第30-31页
  · 浮动顺序搜索算法第31页
  · 实验第31-39页
    · 特征选择性能评价分类算法第32-33页
    · 实验一第33-34页
    · 实验二第34-36页
    · 实验三第36-39页
  · 本章小结第39-40页
第四章 RKM-KNN(Recursive K-means K-Nearest Neighbors)算法及其在电能质量扰动信号检测上的应用第40-56页
  · 引言第40-41页
  · 相关研究工作介绍第41-43页
  · RKM-KNN(Recursive K-means K-Nearest Neighbors)算法第43-47页
    · K-means 聚类算法介绍第43-44页
    · RKM-KNN(Recursive K-means K-Nearest Neighbors)算法第44-47页
  · 实验第47-55页
    · RKM-KNN 算法在人工数据集上的实验结果第47-48页
    · RKM-KNN 算法在实际数据集上的实验比较第48-49页
    · RKM-KNN 分类器在电能质量扰动信号分类上的应用第49-55页
  · 本章小结第55-56页
第五章 结束语第56-58页
参考文献第58-63页
附录 A 电能质量国家标准摘要第63-65页
在学校研究成果及发表的学术论文第65-66页
摘要第66-68页
Abstract第68-69页

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