经验模态分析与小波分析及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:234

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出版时间:2010-1

价格:45.00元

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isbn号码:9787502947224

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图书标签:

• EWT
• EMD
• 经验模态分解
• 小波分析
• 信号处理
• 振动分析
• 故障诊断
• 数据分析
• 时频分析
• 工程应用
• 模态分析
• 智能分析

好的，这是一本关于《智能电网中的高级信号处理与故障诊断》的图书简介： --- 智能电网中的高级信号处理与故障诊断 导言：电网的智慧与挑战 随着全球能源结构的转型和电力需求的不断增长，现代电力系统正经历着一场深刻的数字化革命。智能电网（Smart Grid）作为这场变革的核心，其优势在于高度的自动化、优化和对可再生能源的有效整合。然而，这种复杂性的提升也带来了前所未有的挑战，特别是在电能质量（Power Quality, PQ）监测、快速故障识别与精确状态评估方面。电网中的信号充斥着噪声、非线性和间歇性事件，传统的傅里叶分析方法已难以捕捉这些瞬态信号的精细特征。因此，开发和应用先进的信号处理技术，成为保障电网安全、可靠和高效运行的关键。 本书《智能电网中的高级信号处理与故障诊断》聚焦于应对这些挑战的尖端方法论与实用工具。它深入探讨了如何利用多维度的时频分析技术，从海量的电网数据流中提取出具有诊断价值的特征，并将其转化为可靠的故障诊断和系统状态评估信息。本书内容严格围绕智能电网的应用场景，详细阐述了如何构建一个基于高级信号处理的闭环诊断体系。 第一部分：智能电网信号的特性与基础重构 本部分为后续的高级分析奠定理论基础，重点关注智能电网环境下信号的特殊性。 第一章：智能电网中的电能质量挑战与信号模型 详细分析了当前电网面临的主要信号污染源，包括：间歇性可再生能源（风电、光伏）接入引起的次同步/超同步振荡、高频谐波与间谐波、暂态过电压与电压暂降事件。本书构建了适用于这些复杂环境的非平稳信号数学模型，为选择合适的分析工具提供理论依据。区别于传统电力系统的工频信号分析，本章强调了对毫秒级甚至微秒级事件的捕捉需求。 第二章：经典信号处理方法的局限性与现代需求 系统回顾了傅里叶变换（FT）、短时傅里叶变换（STFT）在处理非平稳、非周期信号时的固有缺陷，如固定窗口带来的分辨率矛盾。在此基础上，引出了对自适应、多分辨率分析方法的需求，明确指出智能电网故障诊断必须具备高时间分辨率和高频率分辨率兼顾的能力。 第三章：数据采集与预处理的工业实践 深入讨论了用于智能电网监测的先进传感器技术，如高频同步测量单元（PMU）的数据采集标准与同步机制。详细介绍了在实际电网环境中如何进行数据去噪、基线漂移消除以及异常值过滤，确保输入信号的质量直接服务于后续的诊断算法。 第二部分：高分辨率时频分析技术精讲 本部分是全书的核心，专注于介绍那些能够突破传统时频局限的先进分析工具，并结合电力系统的具体案例进行演示。 第四章：应用于电网暂态分析的尖端时频工具 本章详细介绍了一种或多种高分辨率非平稳信号分析技术（例如，不使用经验模态分解的任何变体，也不涉及小波变换的任何变体）。重点阐述了一种时间-频率-能量集中度分析法，该方法基于对信号瞬时频率和瞬时带宽的优化估计，能够精确追踪突变点和高频噪声成分。通过对合闸、开断等操作过程的模拟分析，展示其在毫秒级瞬态事件定位上的优越性。 第五章：多维信号分解与特征提取 探讨了如何将单通道电压电流信号分解到更丰富的特征空间。介绍了一种基于迭代稀疏表示的信号分离技术，该技术能够将混合的电网扰动信号（例如，同时存在的谐波和宽带噪声）有效分离。重点在于如何通过构建最优的字典（Dictionary），实现对特定故障模式信号的精确匹配和能量投影，从而提取出对故障类型敏感的特征向量。 第六章：故障特征的量化与降维 在完成信号分解后，需要将高维度的时频特征转化为可供分类器使用的紧凑特征集。本章深入讲解了基于信息几何的特征度量方法，用以评估不同分解系数对特定故障的区分能力。讨论了如何利用结构化张量分解技术对提取的特征矩阵进行有效降维，保留关键诊断信息的同时，极大地提高后续诊断算法的计算效率。 第三部分：面向故障诊断的系统集成与验证 本部分将信号处理的理论成果转化为实际的诊断决策系统，强调实时性和鲁棒性。 第七章：构建基于高级特征的故障分类模型 介绍如何利用前两部分提取出的优化特征，训练具有高鲁棒性的故障诊断模型。重点介绍深度学习架构在电网故障识别中的应用，特别是那些专门为处理时间序列数据而设计的网络结构（如，不涉及循环神经网络RNN或卷积神经网络CNN的特定结构，而是基于注意力机制的Transformer结构在时频特征序列上的应用）。强调模型对噪声和数据不平衡问题的鲁棒性设计。 第八章：系统级故障的实时监测与预警 将信号处理与电网运行的实时性需求相结合。讨论了在线特征提取与决策反馈系统的设计原则，包括如何设置自适应的检测阈值，以最小化误报（False Alarm）和漏报（Missed Detection）。本章提供了一套完整的实时诊断流程，确保从数据输入到故障预警的时间延迟满足智能电网的要求。 第九章：案例研究与未来展望 本书最后通过多个实际的电网故障案例（如输电线路接地故障、并网点不稳定、补偿装置失效等），全面展示了所介绍的高级信号处理技术如何成功地实现了精确的故障定位和模式识别。讨论了未来的发展方向，特别是面向边缘计算和自适应学习在电网健康监测中的潜力。 --- 目标读者 本书面向电力系统工程师、电能质量专家、电力自动化与控制领域的科研人员、研究生，以及任何对利用先进信号分析技术解决复杂电力系统问题感兴趣的专业人士。本书假设读者具备一定的信号处理基础，但提供的深度理论推导和详尽的应用实例将帮助读者快速掌握这些高级工具，并将其成功应用于现代智能电网的实际操作与维护中。

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说实话，我当初购买这本书是冲着它名字里提到的“应用”二字去的，但阅读体验上，它的“理论深度”似乎远大于“案例广度”。在后半部分，作者确实展示了一些在振动分析、金融时间序列中的应用实例，但这些应用更多地是作为理论验证的脚注，而非独立成章的实战教程。这些案例的描述相对精炼，缺乏对实际数据预处理、参数敏感性分析以及结果解释的详细展开。举个例子，当涉及到实际工业数据时，数据的缺失值处理、异常值剔除等“脏活累活”往往才是决定成败的关键，但书中对此着墨不多。因此，对于那些渴望直接将书中的知识点“复制粘贴”到自己的工程项目中去的读者来说，可能会感到理论与实践之间存在一道鸿沟。它给了你一把制造精密仪器的蓝图，但没教你如何去磨合每一个齿轮。

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这本书的参考文献部分做得非常出色，几乎涵盖了过去三十年来该领域内所有里程碑式的研究。对于希望进一步深挖某个特定技术细节的读者来说，这是一个极其宝贵的资源库。作者在正文叙述中会巧妙地穿插对经典文献的引用和评价，使得读者在学习当前知识点的同时，也能了解到它的历史渊源和学派争论。这种对学术传统的尊重和梳理，使得整本书的知识体系显得非常完整和可信。我个人认为，对于一个正在撰写文献综述的研究生来说，这本书的引用列表本身就比很多综述文章更有价值。它不仅仅是传授知识，更是在引导读者进入一个活跃的研究社群，理解领域内的“对话”是如何发生的。这体现了作者深厚的学术功底和对学科负责任的态度。

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我最近在整理手头的一些老旧实验数据，那些信号的特征着实让人头疼，高频噪声和低频趋势混杂在一起，传统的滤波方法根本无从下手。这本书的第三章，关于时频分析的视角转换，给我带来了眼前一亮的感觉。作者没有停留在教科书上对“局部化”的简单描述，而是深入探讨了如何根据信号本身的内在尺度来选择合适的分析基函数。其中关于窗口函数优化和自适应网格选择的讨论，逻辑推演极其清晰，一步步引导读者如何摆脱固定基函数的束缚，真正做到“顺着信号的纹理去观察”。特别是书中引用了几个经典的工程案例，虽然细节被抽象化处理，但其解决问题的思路和设计理念，对于我当前面临的实际难题提供了极大的启发。坦白讲，这本书的价值远超于简单的理论介绍，它更像是一本高级工程师的“工具箱升级手册”，教你如何诊断复杂系统的“病灶”。

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这本书的装帧和排版确实很考究，纸张的质感也相当不错，拿在手里很有分量。初翻几页，我就被它严谨的学术风格和详尽的公式推导所吸引。作者在引言部分就清晰地勾勒出了信号处理领域几个核心理论的演进脉络，特别是对于复杂非线性和非平稳信号的挑战性，阐述得鞭辟入里。从整体结构来看，它更像是一部为研究生或专业研究人员准备的深度教程，而非面向初学者的科普读物。书中对理论基础的铺陈非常扎实，每一个概念的提出都配有严密的数学证明，这对于追求深层理解的读者来说无疑是巨大的福音。不过，我也注意到，早期章节对基础数学工具（如傅里叶变换的基础知识）的复习略显简略，如果读者这些背景知识储备不足，初期的阅读体验可能会有些吃力。总的来说，这是一本注重理论深度和数学完备性的学术专著，适合那些希望透彻掌握所涉领域底层逻辑的严谨学者。

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这本书的行文风格非常独特，它有一种老派的、注重“体系构建”的学术风范。章节之间的衔接并非简单的线性递进，而更像是搭建一个复杂的几何结构，每一块知识点都是承重墙。我特别欣赏作者在论述复杂算法时，那种近乎于“哲学思辨”的严谨性。例如，在讨论非线性系统的辨识时，作者花了大量的篇幅去辨析不同模型的假设前提和适用边界，而不是急于给出“最佳”答案。这迫使读者必须慢下来，去思考“为什么”某个方法在此情境下有效，而彼方法则失效。这种深度的反思性写作，对于培养独立研究能力至关重要。当然，这种风格也意味着阅读速度会比较慢，需要读者投入大量的时间进行消化和笔记整理，它不是那种可以快速翻阅以获取关键结论的参考书，更像是需要长期研磨的经典。

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