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信号分析采用MATLAB HHT算法进行谐波和间谐波的评估【包含MATLAB代码,第2981期】.zip

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简介:
提供的代码均可在海神之光上找到,经过亲测验证确认可用,只需替换其中的数据即可供新手使用。具体而言:1、代码压缩包包含主函数“text.m”,以及其他辅助的M文件;2、代码的运行环境为Matlab 2019b版本;若运行过程中出现错误,请根据系统提示进行相应的调整;如仍未解决,欢迎通过私信与博主联系寻求帮助。3、为了方便用户操作,提供了详细的运行步骤:首先,将所有相关文件放置到Matlab的工作目录下;其次,双击打开“text.m”文件进行启动;最后,点击“运行”按钮,等待程序完成执行后即可获得结果。4. 对于需要进一步咨询或服务的用户,可以通过私信与博主沟通或扫描博客文章底部的二维码获取更多信息。具体服务包括:4.1 提供博客或资源的完整源代码;4.2 协助复现期刊或参考文献中的相关结果;4.3 根据需求定制Matlab程序;以及4.4 开展科研合作,例如功率谱估计、故障诊断分析、雷达通信(LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测)、信号分析、脉冲压缩滤波估计等。此外还涉及SOC估计目标定位和WSN定位滤波跟踪等生物电信号处理方面的工作。

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  • 基于MATLABHHT【附Matlab 2981】.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现HHT(希尔伯特-黄变换)算法进行电力信号中谐波和间谐波分析的方法,内含实用的Matlab代码,适用于科研与工程实践。编号为2981期。 用户海神之光上传的代码均可运行并经过亲测验证有效,直接替换数据即可使用,适合初学者;1、压缩包内容包括主函数:text.m以及用于调用的其他m文件;无需额外的操作来显示运行结果的效果图;2、所需运行版本为Matlab 2019b。若在运行过程中遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助;3、操作步骤如下: - 步骤一:将所有相关文件放置于Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开text.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕以获取结果。 4、关于仿真的咨询,如需进一步的服务可以私信博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行联系;具体服务包括: - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 涉及的技术领域有功率谱估计、故障诊断分析、雷达通信(如LFM信号处理,多输入多输出系统,成像技术,定位与检测等),生物电信号(包括肌电图EMG, 脑电图EEG及心电图ECG)的采集和解析;在通信系统方面涵盖DOA估计、编码译码策略、变分模态分解方法的应用以及管道泄漏监测等功能。此外还提供数字信号处理与传输分析,噪声消除技术,调制解调器设计,误码率评估等服务,并支持DTMF信号检测识别融合等相关研究工作。
  • Matlab_readerz2j__matlab___
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    本资源为《Matlab谐波分析》教程,涵盖了利用Matlab进行电力系统中谐波分析的方法与技巧。适合工程技术人员学习使用。 MATLAB谐波分析教程适合学习者参考。
  • MATLAB
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    本段MATLAB代码用于电力系统的谐波分析,能够计算并显示信号中的各次谐波成分,帮助工程师深入理解非线性负载对电网的影响。 分析泰克示波器的采样波形并显示频谱图。
  • MATLAB与Python中序列:harmonic_analysis_of_time_series
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    本项目提供了一种利用MATLAB和Python进行时间序列谐波分析的方法。通过对比两种编程语言在处理谐波信号时的效果,旨在为数据科学家和技术人员展示如何实现有效的谐波分析代码。适合对信号处理及数据分析感兴趣的读者研究与学习。 关于谐波的MATLAB代码在Python中的时间序列谐波分析的答案以及相关文档的信息可以参考Braindump资源。更多有关此过程的详细资料也可以在那里找到。
  • 【电能质量检测】利MATLAB HHT暂态电能质量多扰动)【附带Matlab 9749】.mp4
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    本视频详细介绍了使用MATLAB与HHT方法对电力系统中的暂态电能质量进行多扰动信号分析,涵盖间谐波检测等内容,并提供相关代码资源。 海神之光上传的视频是通过完整的代码运行生成的,所有提供的完整代码均可正常运行并通过实际测试验证有效,非常适合编程新手使用。 1. 视频中展示的是主函数main.m文件的内容以及其它m文件中的调用函数(无需单独运行这些辅助文件),同时展示了程序执行后的效果。 2. 使用Matlab 2019b版本进行代码的运行。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示信息自行尝试修改,或者直接寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下: - 将所有相关文件放置于Matlab当前工作目录中; - 双击打开main.m主程序文件; - 点击执行按钮开始程序的运行,并等待直至结果生成完毕。 4. 如果需要更多关于仿真方面的帮助,可以考虑以下服务: 4.1 提供博客或资源相关的完整代码 4.2 帮助复现期刊文章或其他参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序以满足特定需求 4.4 科研项目合作
  • 重建:基于重建-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。
  • FFT.rar_FFT提取_利MATLAB提取_傅里叶变换与_提取各次_提取
    优质
    本资源为《FFT.rar》,包含使用MATLAB实现基于傅里叶变换的谐波提取方法,旨在详细展示如何通过编程手段有效提取信号中的各次谐波。 快速傅里叶算法的源代码可以用来迅速提取某一信号中的工频及其各次谐波。
  • 增量平衡平衡MATLAB.zip
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    本资源提供了一种基于增量谐波平衡法及其改进版——谐波平衡分析法的MATLAB实现代码。适用于非线性电路系统中的周期解求解问题,能够有效提高计算效率和准确性。 增量谐波平衡法程序以及谐波平衡分析法的Matlab源码。
  • FFT FFT FFT FFT
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    简介:本文介绍了基于快速傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法,探讨了其在电力系统中的应用及其对非线性负载导致电能质量影响的研究。 FFT(快速傅里叶变换)在信号处理领域具有重要意义,并被广泛应用于电力系统、通信工程以及音频处理等多个行业。通过将时间域中的信号转换为频率域的表示,我们可以更轻松地分析其频谱特征,包括谐波和间谐波等。 所谓谐波是指以基频为基础的所有整数倍频率成分,在非线性负载如电力电子设备的操作中尤为常见。这些额外的频率分量可能会降低系统的效率、缩短设备寿命,并可能引发系统不稳定问题,因此精确地分析它们至关重要。 1. **基于加窗插值FFT的电力谐波测量理论**:为了提高实际应用中的精度,在原始数据上施用特定窗口函数可减少旁瓣效应,同时采用内插技术来增强频率解析度。这种手段能够更准确地区分和量化不同频率下的谐波成分。 2. **快速傅里叶变换改进算法研究**:尽管标准FFT方法已经非常高效,但在某些场景下可能仍需提高精度或效率。这可通过优化窗函数选择、实施多级FFT或者运用格拉姆-施密特正交化等技术来达成目标。 3. **应用插值FFT算法精确估计电网谐波参数**:通过在原始频谱数据之间插入新的频率点,可以显著提升对电力系统中具体谐波特征(如幅度、相位和频率)的估测精度。 4. **基于傅里叶变换与小波变换的电网谐波分析方法比较**:除了传统的FFT之外,还可以利用小波变换来进行多尺度信号解析。这种方法特别适合于捕捉那些非周期性但局部化的谐波现象,从而提供更为全面的信息。 5. **提高电力系统中谐波测量精度的新算法探索**:研究者们不断开发新的数据处理技术和数学模型以期进一步提升现有FFT技术的性能和准确性。 6. **基于插值FFT分析间谐波参数的方法论**:与整数倍频率的常规谐波不同,非周期性的间谐波具有独特的挑战性。利用改进后的FFT算法有助于更准确地识别这些复杂的频谱成分。 7. **用于电力系统中复杂谐波和间谐波现象解析的超分辨率技术应用**:通过突破传统FFT在频率分辨能力上的限制,可以实现对更为细微及复杂的信号特征进行分析的能力提升。 8. **综合评估电力系统的间谐波特性及其检测方法**:鉴于其潜在的影响性,深入理解并开发有效的监测手段对于保障电网稳定运行至关重要。 以上所述涵盖了从理论基础到实际应用的多个层面,旨在帮助我们掌握更加先进的谐波与间谐波分析技术,并提高在电力系统中的故障诊断和维护效率。
  • 平衡MATLAB.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的谐波平衡法代码,适用于非线性电路分析与设计中的周期信号求解。适合从事电力电子、通信等领域的科研人员及学生使用。 版本:matlab2019a 领域:基础教程 内容:谐波平衡法matlab代码.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用