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MATLAB开发工具包，用于计算基本信号的总谐波畸变。

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简介：
该MATLAB开发工具包专门用于计算基本信号的谐波失真，特别是总谐波畸变（THD）。它特别适用于对电力系统以及音响系统进行分析和评估，能够提供精确可靠的THD测量结果。

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  • MATLAB开发——计算基本信号的总谐波失真
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    本教程介绍如何使用MATLAB分析和计算正弦波等基本信号的总谐波失真（THD），涵盖理论知识与代码实现。 使用MATLAB开发计算基本信号总谐波失真的程序，适用于电力系统和音响系统的分析。
     
  • HWT_PS：提供基于谐波小波变换的计算工具的代码包-MATLAB开发
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    HWT_PS是一款专为MATLAB设计的工具包，专注于谐波小波变换的高效计算。它提供了丰富的算法和函数，帮助用户深入分析信号与图像数据，是研究人员的理想选择。 当前版本包括： - hwt.m：谐波小波变换 - whwt：加窗谐波小波变换 - Gabor_wt：Gabor 小波变换 此外，还包含以下测试脚本： - test_simple.m: 使用加窗谐波对被白噪声污染的简单振荡信号进行所需频带相位估计，并与基于 Hilbert 变换后零相移 FIR 滤波器的方法进行比较。 - 计算时间.m：三种方法在相位估计中的计算时间对比 - test_PS.m: 用于评估预期频带上耦合多分量振荡信号的相位同步。
     
  • 信号重建：基于估计谐波成分的谐波重建-MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现信号重建技术，通过精确估计并利用信号中的谐波成分来恢复受损或失真的音频和电信号。适用于信号处理与通信领域研究及应用。 在信号处理领域，谐波重建是一项关键技术，用于分析非线性和非平稳的复杂信号。这项技术的核心在于将复杂的原始信号分解为一系列与基频成整数倍关系的频率成分（即谐波分量）。利用MATLAB这一强大的数值计算和数据可视化工具，我们可以实现对这些信号的有效处理。 在这个项目中，“通过估计的谐波分量重建信号”的目标是使用特定算法和函数在MATLAB环境中进行。其中一个关键文件`Harmony_est.m`是一个用于估计原始信号中的各个谐波成分的MATLAB脚本。这个过程通常包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：首先对输入的心电图（ECG）等生物医学信号执行必要的预处理操作，比如滤除噪声和干扰。 2. **谐波检测**：通过运用傅里叶变换或小波变换分析频谱特性来识别主要的谐振频率成分。这些技术能够帮助我们准确地确定哪些是重要的谐波分量。 3. **谐波估计**：基于上述步骤中找到的主要频率，进一步估算每个特定频率下的幅度和相位信息。这一步可能涉及到非线性最小二乘法等高级算法的应用来提高准确性。 4. **信号重建**：利用前面得到的各个谐波成分的信息合成一个新信号，并且这个新的重构出来的信号应该尽可能地接近原始的实际信号，同时具备更高的确定性和周期特性。 项目中提供的`.mat`文件包含了短心电图数据样本。通过运行`Harmony_est.m`函数并输入这些实际的心电信号示例，我们可以观察到谐波分析的结果以及如何根据估计的成分重建出新的、具有清晰结构特征的信号版本。 总之，这个MATLAB项目的实现展示了利用先进的谐波分析技术处理心电图等非线性生物医学信号的方法。通过这种方法不仅可以更好地理解这些复杂信号的本质特性，还能够为相关疾病的诊断提供重要的参考信息和工具。
     
  • 计算信号的总谐波失真（THD）：适用于电力系统与音频系统的MATLAB工具
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    本MATLAB工具用于计算信号的总谐波失真（THD），广泛应用于电力系统和音频系统的性能评估，提供精确、高效的分析解决方案。 函数 `[THD, ph, amp] = compute_THD(t,x,freq)` 由 Yoash Levron 博士于2013年2月编写，用于计算信号 `x(t)` 的总谐波失真（THD）。此函数还提供了基本谐波的幅度和相位信息。这些值在电源系统、音频信号处理及其他相关领域中具有重要意义。 该函数基于以下形式的基本谐波信号进行计算： \[ x(t) = \text{amp} \cdot \cos(wt - ph) + (\text{higher harmonics}) \] 其中： \[ w = 2\pi freq \] 因此，“amp”和“ph”分别代表基本谐波的幅度和相位。需要注意的是，直流偏移不会影响THD。 输入参数包括： - `t` - [秒] 时间向量。 - `x` - 信号向量。 - `freq` - [Hz] 基本谐波频率。 输出结果为： - THD - 总谐波失真（比例1代表100%）。 - ph - 基本谐波的相位 [弧度]。 - amp - 基本谐波幅度。
     
  • IEC 61000-4-7 谐波计算：利用本文件进行matlab开发
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    本简介探讨如何运用IEC 61000-4-7标准，在MATLAB环境中开展谐波分析与计算的软件开发工作，为电力电子设备和系统的电磁兼容性提供支持。 该功能依据IEC 61000-4-7规范来计算谐波频谱值，并需要采集系统电压和电流的测量信号持续十分钟，然后每十个周期（以50Hz为例）进行一次谐波平均值的计算。 此功能所需的输入参数如下： 1. 测量信号的标准值：包括频率、电压及电流。例如，f = 50 Hz, Vn = 400V (电网相电压), Inom = 475A（被测系统的标称电流）。 2. 随时间变化的测量信号数据，包括三相电压(U1,U2,U3)和三相电流(I1,I2,I3)，以及它们对应的时间序列数据(U1_time, U2_time, U3_time, I1_time, I2_time, I3_time)。 3. 一个数值为0或1的输入，用来决定是否显示计算出的不同谐波频谱值。 注意：此功能假设所有测量信号具有相同的采样率及相同的数据长度。 该函数输出结果包括： - 当前电压和电流信号的总谐波失真 - 测量信号对应的K因子。
     
  • 利用谐波总和生成方波：方波合成-MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现通过谐波总和方法来合成方波信号。通过叠加不同频率与幅度的正弦波，精确模拟方波特性，适用于教学、研究及音频处理等领域。 从谐波产生方波的过程涉及将正弦波的多个奇次谐波叠加起来形成一个近似的方波信号。通过调整各阶谐波的比例和相位关系，可以逐步逼近理想的方波形状。这种方法在电子工程中常用到，在构建振荡器或滤波器时尤其重要。 具体实现上，可以通过傅里叶级数展开来分析如何用无限多个正弦波合成一个方波信号。理论上讲，只需要不断增加谐波的数量就可以让合成的信号越来越接近标准的矩形脉冲序列。然而在实际应用中会受到硬件限制和计算复杂度的影响，通常采用前几项主要谐波即可达到满意的效果。 总之，利用不同频率成分间的相互作用来生成特定形状周期性电信号的技术，在很多领域都有着广泛的应用价值。
     
  • MATLAB-Simulink谐波抑制工具包.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB和Simulink开发的谐波抑制工具包，包含多种算法模型与仿真案例，适用于电力系统中谐波问题的研究与解决。 在MATLAB-Simulink的谐波抑制交流电源电路中，输入电压设置为220V，频率为50Hz。电阻阻值设为1欧姆，电感设定为1e-3亨利。脉冲输入电压为3伏特，周期同样设置为0.02秒（与主输入电压一致），占空比则定在10%。两个晶闸管的触发角分别设为30°和60°，由于它们会交替导通和关断，因此这两个脉冲信号相差180度。
     
  • 基于Matlab的小波包变换信号分析程序
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    本程序利用Matlab开发，实现小波包变换对信号进行高效分析。适用于各类信号处理场景，提供详尽的数据频谱特性解析功能。 利用小波包分析信号可以在多个频率段内分析信号的特性。
     
  • MATLAB开发——基于多信号小波变换的特征提取分解
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    本项目研究利用MATLAB平台进行多信号处理，采用小波变换技术实现复杂信号的高效特征提取与分解，以提升数据分析精度。 在MATLAB开发过程中使用多信号小波变换进行特征提取。通过小波变换来实现有效的特征提取。
     
  • Gaussfit：用于计算高斯拟合的MATLAB工具-开发版本
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    Gaussfit是一款用于MATLAB环境下的高斯拟合计算工具。此开发版旨在提供给研究人员和工程师进行数据处理、曲线拟合等任务，以促进科学研究与技术开发。 在MATLAB环境中进行高斯拟合是一种常见的数据分析技术，用于模拟数据分布或处理信号。Gaussfit工具专为此目的开发，能够帮助用户对一组数据执行高斯函数的拟合操作，揭示隐藏的数据结构。 1. 高斯函数与高斯分布： 高斯函数，也称为正态分布或钟形曲线，在统计学中是最常见的概率分布之一。其数学表达式如下所示： \( f(x|\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \) 其中，μ表示均值，σ代表标准差。高斯函数描述了数据围绕均值的分布情况，并且由σ决定其形状——当σ较大时，曲线较宽；反之则较窄。 2. 高斯拟合： 在数据分析过程中，通过最小二乘法或其他优化算法来确定最佳参数μ和σ的过程称为高斯拟合。这有助于识别数据集中的主要趋势、消除噪声以及分析分布特征。 3. MATLAB中的高斯拟合： MATLAB提供了强大的函数库（如`fit`和`fittype`），用于创建自定义模型并进行数据分析。具体步骤如下： - 定义高斯函数模型：使用MATLAB的语法编写，例如 `model = fittype(exp(-((x-mu).^2)/(2*sigma^2)))` - 输入数据点作为向量形式存储在变量`x`和`y`中。 - 使用定义好的模型拟合输入的数据：通过调用函数如 `fitobj = fit(x,y,model)` 来完成 - 查看拟合结果，可以使用命令 `disp(fitobj)` 或可视化图示 `plot(fitobj,x,y)` 4. Gaussfit工具的使用： 该工具可能包括MATLAB脚本或函数以简化上述过程。典型步骤如下： - 解压Gaussfit相关文件，并阅读内部文档了解具体操作方法。 - 将数据加载到MATLAB工作环境中 - 使用如 `[mu,sigma] = gaussfit(data)` 的命令执行高斯拟合，其中data是准备好的输入数据集。 - 分析返回的μ和σ值以理解数据的特点。 5. 应用场景： 高斯拟合适用于多种领域，例如图像处理中的滤波、信号分析中的频谱研究、生物科学模型构建（如神经元反应）以及物理实验的数据解析等。 6. 扩展功能： Gaussfit可能还提供了额外的功能支持，比如多峰高斯函数的叠加或者非线性拟合方法来应对复杂数据模式的需求。 总之，在实际应用中掌握高斯拟合的基本原理及其在MATLAB中的实现方式可以显著提高数据分析的质量和效率。利用Gaussfit这样的工具能够简化对数据建模和解释的过程，从而更深入地理解其本质特征。