Advertisement

2020.4.16 - 电网频率及间谐波细化频谱分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本讲座聚焦于电力系统的频率与间谐波问题,深入探讨电网频率监测、调控技术及其对电能质量的影响,并介绍间谐波细化频谱分析方法。 针对电网中的大量密集频率信息,通过细化频谱分析来提取间谐波的频率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2020.4.16 -
    优质
    本讲座聚焦于电力系统的频率与间谐波问题,深入探讨电网频率监测、调控技术及其对电能质量的影响,并介绍间谐波细化频谱分析方法。 针对电网中的大量密集频率信息,通过细化频谱分析来提取间谐波的频率。
  • MSOGI_FLL.zip_Msogi_提取
    优质
    本项目为电力系统研究工具包,专注于电网中的谐波问题。通过深入分析和精确算法实现对复杂信号中谐波成分的有效识别与量化,助力提升电能质量及设备效率。 此程序能够在电网含有各次已知谐波的情况下,快速准确地提取各次谐波的相位、幅值和频率。
  • 信号、功、倒
    优质
    本课程涵盖信号处理中的核心技术,包括信号频谱分析、功率谱估计、倒谱分析以及小波变换方法,旨在培养学生深入理解信号特征提取与分析的能力。 在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换,它能够将信号的时域波形转换为频域表示形式。为什么需要进行这种域转换呢?因为在传输过程中,大部分信号可能会受到外界因素干扰(可以理解为“噪声”),这种干扰在时域上不明显,但通过傅立叶变换可以把难以处理的时域信号转化为易于分析的频域信号(即信号的频谱)。 根据傅里叶原理,任何连续测量的时间序列或信号都可以表示成不同频率正弦波无限叠加的形式。基于这个原理建立起来的傅立叶变换算法能够直接利用原始采集到的数据来计算该信号中各个不同频率分量的具体参数,包括它们各自的振幅和相位信息。而与之对应的反傅里叶变换则可以将单独改变的一个或多个正弦波重新组合成原来的复合信号。
  • 、功交叉——与源码
    优质
    本资源深入探讨了谐波分析、功率谱分析和交叉谱分析,提供详尽理论介绍与实用MATLAB源代码,旨在帮助工程师和技术爱好者进行信号处理研究。 波谱分析包括谐波分析、功率谱分析和交叉谱分析。
  • qt音_spectrumb_zip_qt音形_qt_qt图_
    优质
    本资源提供基于Qt框架的音频频谱与波形显示功能,包含完整源码及示例。支持实时音频数据处理和可视化展示,适用于音效开发、音乐播放器等应用。 用QT编写了一个音频波形分析软件,包含频谱分析功能。
  • 02-11.5 光场的空其空.pdf
    优质
    本文档探讨了光波场在不同空间频率下的特性,并详细分析了其空间频谱分布规律,为光学领域的深入研究提供了理论依据。 《光波场的空间频率与空间频谱分析》 在光学领域内,对光波场的研究至关重要,特别是在现代技术应用如成像、通信等方面尤为关键。本段落着重探讨了单色平面光波的特性,并通过二维傅里叶变换来解析其空间频率和相应的频谱。 首先引入“空间频率”概念:对于沿z轴传播的单色平面光波,可以用公式tzkzTtEEE+ -  -+-   -+--  表示。其中,ω代表角频率(单位时间内波的周期数),k为空间中的传播常数,λ是光波在空间上的周期长度。空间频率定义为每增加一个单位距离时,在特定方向上光波场变化的次数,即1/λ。 当考虑不同观察角度θ时,相应的空间频率会有所不同:例如沿着θ角观察,其值变为sin(θ)/λ;而在xOy平面上,则分别对应于两个正交的方向(x和y),它们的空间频率可通过余弦和正弦函数来表示。由此可以全面描述光波在各个方向上的传播特性。 接下来讨论了利用二维傅里叶变换技术分析空间频谱的方法:该方法能够将xy平面内复振幅分布E(x, y)转换为对应于不同空间频率(fx, fy)的表达式E(fx, fy),从而揭示出光波场中的各种频率成分。每个特定的空间频率都代表了一种沿指定方向传播的基本平面光波,它们共同构成了复杂的光波场。 通过这种频谱分析方法可以深入了解光学图像及信息处理系统中不同频率分量的重要性与分布情况。这对于优化成像质量、设计高效的信息编码解码方案以及开发先进的通信技术具有重要意义。 综上所述,理解和掌握单色平面光波的空间频率及其空间频谱是现代光学研究和应用领域不可或缺的基础知识之一。通过二维傅里叶变换等数学工具的应用,能够帮助我们更好地解析复杂光信号的特性,并推动相关领域的技术创新与发展。
  • henhie.zip_音
    优质
    henhie.zip_音频谐波分析 是一个专注于音频信号处理的研究项目,主要探讨通过数字技术提取和分析音频文件中的谐波成分,以提升音质与音乐制作的专业性。 Pisarenko谐波分解算法用于处理音频信号,并通过LM386放大器进行放大,然后使用最小二乘回归分析算法进行进一步的分析。
  • BPzhao_基于神经络的检测_神经络_
    优质
    简介:BPzhao专注于利用神经网络进行电力系统的频率及谐波检测研究。通过构建高效的神经网络模型,实现精确的谐波分析和频谱估计,助力提高电网稳定性与效能。 改进神经网络程序以处理信号并提取谐波频率和幅值,提高了检测精度。
  • 信号其功
    优质
    《信号频谱及其功率谱图分析》一书深入探讨了信号处理中的核心概念和技术,涵盖了时域与频域转换、傅立叶变换及各类滤波器设计等内容。通过理论解析和实例演示相结合的方式,帮助读者全面掌握如何利用MATLAB等工具进行信号的频谱及功率谱分析,并应用于通信系统等领域中复杂的工程问题解决上。 信号频谱与功率谱图像,以及通过傅里叶变换得到的真实值的频谱与功率谱图像。
  • 信号_LABVIEW 信号__labview
    优质
    本课程专注于使用LabVIEW进行信号频谱分析。学生将学习如何利用LabVIEW工具高效地采集、处理和展示频率域中的信号数据,深入理解频谱特性及其应用价值。 使用LABVIEW实现信号的仿真,并对其进行频谱分析。