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基于小波变换和支持向量机的电能质量扰动分析方法
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基于小波变换和支持向量机的电能质量扰动分析方法
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-16 页
第1章 绪论第16-29 页
　　· 课题研究的目的和意义第16-18 页
　　· 国内外研究现状第18-28 页
　　　　· 电能质量问题国内外研究现状第18-22 页
　　　　· 电能质量监测国内外研究现状第22-23 页
　　　　· 电能质量分析方法国内外研究现状第23-28 页
　　· 论文的主要研究内容第28-29 页
第2章 基于复小波的电能质量扰动检测与定位第29-53 页
　　· 引言第29-30 页
　　· 小波变换基本理论第30-37 页
　　　　· 小波定义第30-31 页
　　　　· 连续小波与连续小波变换第31-32 页
　　　　· 二进小波与二进小波变换第32 页
　　　　· 离散小波与离散小波变换第32-33 页
　　　　· 多分辨率分析和双尺度方程第33-35 页
　　　　· Mallat算法第35-37 页
　　· 复小波变换第37-40 页
　　　　· 复小波的相频特性第38-39 页
　　　　· 简单信息与复合信息第39-40 页
　　· 正交复小波的构造第40-46 页
　　　　· 构造正交复小波的方法第40-43 页
　　　　· Db4 正交复小波滤波器组的构造第43-46 页
　　· 算例仿真分析第46-51 页
　　　　· 几种常见动态电能质量扰动第46-48 页
　　　　· 算例仿真分析第48-51 页
　　· 本章小结第51-53 页
第3章 基于SVM的动态电能质量扰动分类第53-73 页
　　· 引言第53-54 页
　　· 支持向量机基本原理第54-61 页
　　　　· 结构风险最小化准则第54-55 页
　　　　· 基本支持向量机第55-57 页
　　　　· 核函数第57-58 页
　　　　· 多类支持向量机第58-61 页
　　· 基于SVM的动态电能质量扰动分类方法第61-67 页
　　　　· 分类方法拓扑结构第62-63 页
　　　　· 特征向量第63-64 页
　　　　· 动态电能质量扰动SVM分类树的构造第64-65 页
　　　　· 分级聚类SVM算法第65-67 页
　　· 基于ANN的动态电能质量扰动分类方法第67-70 页
　　· 仿真验证第70-72 页
　　· 本章小结第72-73 页
第4章 基于提升小波的电能质量扰动数据压缩第73-95 页
　　· 引言第73-74 页
　　· 提升小波变换第74-85 页
　　　　· 提升小波特点第74-75 页
　　　　· 提升方案基本原理第75-79 页
　　　　· 小波变换的多项表示第79-81 页
　　　　· 正交小波提升方法第81-85 页
　　· 基于提升小波的电能质量扰动数据压缩方法第85-90 页
　　　　· 数据压缩原理第86-87 页
　　　　· 阈值设置第87-89 页
　　　　· 压缩性能评价指标第89-90 页
　　· 仿真验证第90-93 页
　　· 本章小结第93-95 页
第5章 电能质量监测与分析系统的实现第95-113 页
　　· 引言第95-96 页
　　· 电能质量监测与分析系统第96-97 页
　　　　· 电能质量监测与分析系统功能第96 页
　　　　· 电能质量监测与分析系统拓扑结构第96-97 页
　　· 电能质量监测与分析系统主站设计第97-101 页
　　　　· 主站架构及功能第97-98 页
　　　　· PCI CAN板卡设计第98-99 页
　　　　· 驱动程序与系统监控程序设计第99-101 页
　　· 电能质量监测装置设计第101-109 页
　　　　· 电能质量监测装置硬件设计第101-106 页
　　　　· 电能质量监测装置软件设计第106-109 页
　　· 电能质量分析方法的实现第109-112 页
　　· 本章小结第112-113 页
结论第113-115 页
参考文献第115-123 页
攻读博士学位期间所发表的学术论文第123-124 页
攻读博士学位期间所申请的专利第124-126 页
致谢第126-127 页
个人简历第127页

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