在电力系统分析中，谐波检测是一个重要的领域，它对于保证电网稳定运行、提高电能质量、减少系统损耗等方面具有重大意义。传统的电力系统谐波检测主要基于快速傅立叶变换（FFT）及其改进算法，尽管FFT能够精确地确定出平稳波形中各次谐波的幅值和相位，但它不提供时间局部信息，因此仅适用于稳态信号的分析处理。对于包含非稳态成分的信号，FFT则显得力不从心，无法给出有效的非稳态谐波信息。为了克服这一缺陷，近年来，小波变换以其在时域和频域同时具有良好的局部化特性，逐渐成为电力系统谐波检测领域的新宠。 小波变换是一种有效的时频分析工具，它能够在局部区域内对信号进行多分辨率分析。相较于傅立叶变换，小波变换能够提供时间局部信息，特别适合分析电力系统中的瞬态信号。小波变换的一个重要应用是在电力系统谐波测量中的应用。通过对含有谐波的信号进行正交小波分解，可以将不同尺度的结果看作是不含谐波的基波分量，从而实时跟踪谐波变化。特别是随着Mallat算法和高速数字处理芯片的应用，小波变换用于谐波检测的动态性能得到了极大提高，满足了电力有源滤波器对谐波实时检测的要求。 小波包变换是小波变换的延伸，它在小波变换的基础上对高频段的信号进行更精细的划分，使得高频段也能获得和低频段一样的频率分辨率。小波包变换在时变谐波分析中的应用证明了其对时变谐波的检测具有较高的精确性，同时也展现了小波包在时频域内优秀的分析性能。小波包变换可以配合连续小波变换使用，能同时检测并识别包括整数次、非整数次和分数次谐波在内的各种谐波。 复小波分析和自适应小波分析是小波变换领域的其他延伸，它们也逐渐应用于谐波检测当中。例如，文献[8]首次提出了将小波多分辨率分析与傅立叶变换结合进行谐波检测的算法。该算法首先利用小波变换将原始信号中的稳态成分和非稳态成分分离，然后用傅立叶变换分析稳态信号，得到稳态谐波的幅值和相位。但是，该方法并未对小波变换后的非稳态谐波信号进行进一步处理，在非稳态信号成分复杂时无法提供有效的非稳态谐波信息。针对这样的问题，本文将小波熵的概念引入到谐波检测中。 本文提出了一种改进的谐波检测算法，即通过结合傅立叶变换和小波变换的优点，将两者联合起来使用，以此达到对所有类型谐波信号都能有较好检测效果的目的。这种联合方法能够准确检测出稳态和非稳态谐波的相关参数，并通过仿真及实验证明了算法的正确性。此外，小波变换和傅立叶变换联合使用的方法，也得到了国家自然科学基金的资助。 傅立叶变换作为谐波分析的基础理论，是从频域角度观察信号的数学工具，其基本原理是任意函数都可以分解为无穷多个不同频率的正弦波之和。而小波变换则是一种窗口大小固定但形状可变的时频局部化分析方法，它允许在不同尺度上同时观察信号的时域和频域特征，特别适合分析电力系统中的瞬态信号。通过小波变换，可以准确确定信号突变的时刻，滤除干扰信号，从而更好地分析谐波信息。 在电力系统谐波分析的实际应用中，小波变换已经显示出了其独特的优势。它不仅可以用于电力系统谐波检测，还在信号去噪、故障诊断、信号压缩、图像处理等多个领域得到了广泛应用。未来，随着更多相关技术的研究和发展，相信小波变换在谐波检测及电力系统其他方面的应用会越来越广泛，成为不可或缺的技术工具。

总结了1935年以来国内外深孔直线度误差检测方法,对近年发展起来的深孔直线度误差的检测方法进行了归类总结,分析了深孔直线度误差检测方法的研究趋势;重点介绍了以深孔轴线为对象的检测方法及以深孔母线为对象的检测方法;通过对现有方案的研究及发展趋势的分析,提出了深孔直线度误差检测研究的课题方向。 【深孔直线度误差检测方法】是机械制造领域中一项重要的技术，主要目的是确保深孔加工的质量。深孔直线度是指深孔轴线相对于理想直线的偏差，它直接影响到零件的精度和性能，特别是在航空航天、军事装备以及精密机械等领域。 自1935年以来，国内外的科研人员开发出了多种深孔直线度误差的检测方法。早期的传统方法主要包括接触式检测，如塞规检测法、游标卡尺两端壁厚检测法和杠杆法。塞规检测法依赖于深孔零件的倾斜和量规的通过性来判断直线度误差，但无法提供具体数值。游标卡尺两端壁厚检测法通过比较两端壁厚差异间接评估直线度，但无法反映深孔中部状况，存在较大误差。杠杆法则通过测头在深孔内的移动和杠杆原理获取形状波动，虽可得误差值，但仅限于特定方向。 光学检测方法是深孔直线度误差检测的重要进展，始于20世纪30年代。例如，1935年提出的火炮深管直线度光学检测，利用光斑位置变化来反映直线度误差。后续的 Pont、Getler、Keller、Dudzik 和 Walker 等人的研究进一步发展了光学检测技术，通过光学成像和透镜系统，将直线度的变化以直观的方式呈现，提高了检测的精度和效率。 近年来，随着科技的发展，深孔直线度误差检测方法不断演进，包括基于激光干涉仪、白光干涉仪、计算机视觉等先进技术的检测手段。这些方法不仅能够提供高精度的直线度误差数据，还能实现自动化、实时监测，大大提升了检测的准确性和效率。 在深孔轴线直线度误差检测方法的研究趋势方面，未来可能会更加注重集成化、智能化和非接触式的检测技术，以适应更高精度和复杂工况的需求。此外，随着计算机技术的快速发展，数据分析和处理能力的增强，预计会有更多先进的算法应用于深孔直线度误差的计算和补偿。 深孔直线度误差检测方法的研究是一个持续发展的领域，它涉及到机械工程、光学、传感器技术和信号处理等多个学科。通过深入研究现有方法并探索新的检测技术，可以进一步提高深孔加工的精度，推动相关行业的技术进步。

基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测，通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤，得到钢轨表面深度的变化值，并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示，通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域，从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用，可以达到的最大检测速度为1.5m/s，深度检测分辨力为0.2mm。

根据缓冲区溢出原因提出一种基于源码分析的缓冲区溢出漏洞检测方法,该方法对源码预处理后进行静态分析并依次构造相应的抽象语法树、控制流图、函数调用图和变量表,最后建立有限状态自动机检测模型.以容易出现溢出的C／C++源码为例,构造相应的检测模型,结果表明:该检测模型相比已有检测方案,可以更加有效地检测出缓冲区溢出漏洞;同时,该方法对程序代码中的危险函数调用和溢出过滤机制也能进行有效识别从而降低误报率，该检测方法也适用于其他语言的源码检测.

毕业设计-基于溯源图的APT攻击检测方法优化

晶体二极管参数 晶体二极管一般可用到十万小时以上。但是如果使用不合理，他就不能充分发挥作用，甚至很快地被损坏。要合理地使用二极管，必须掌握他的主要参数，因为参数是反应质量和特性的。 最高工作频率fM（MC）----二极管能承受的最高频率。通过PN结交流电频率高于此值，二极管接不能正常工作。 最高反向工作电压VRM（V）----二极管长期正常工作时，所允许的最高反压。若越过此值，PN结就有被击穿的可能，对于交流电来说，最高反向工作电压也就是二极管的最高工作电压。 最大整流电流IOM（mA）----二极管能长期正常工作时的最大正向电流。因为电流通过二极管时就要发热，如果正向电流越过此值，二极管就会有烧坏的危险。所以用二极管整流时，流过二极管的正向电流（既输出直流）不允许超过最大整流电流。 晶体二极管的识别和简易检测方法 在使用前，通常先要判别极性，还要检查它的好坏，否则电路不仅不能正常工作，甚至可能烧毁二极管和其他元件。前面介绍的一些二极管封装上的符号或极性标记，我们可以作为依据。当封装上符号或极性标记看不清或者没有手册可查时，也可以根据二极管的单向导电性来判断它的好坏和极性。

针对现有带式输送机托辊故障检测方法采用接触式测量、不便于安装操作、不适合于井下大范围故障检测等问题，提出了一种基于小波去噪和BP-RBF神经网络的托辊故障检测方法。采集托辊运行时的音频信号，采用结合了软阈值法和硬阈值法的折中法对音频信号进行小波去噪处理；将每一层小波分解信号的能量和作为该层的特征值，通过处理系数对低频部分的特征值进行转换，以减小其在总能量中的占比，使故障特征更加明显；将提取的特征向量输入BP-RBF神经网络模型中进行故障检测。测试结果表明，对于正常托辊信号、托辊表面存在裂痕、托辊表面磨损3种情况，该方法的故障识别率达到96.7%。与传统的频谱分析诊断技术相比，该方法所需的工作量更少、准确率更高；相较于基于温度检测等的故障检测技术，该方法采用非接触安装方式，安装更方便，检测范围更大，具有良好的应用前景。

传统ip-iq检测方法在提取基波正序有功分量时,锁相环和低通滤波器的使用导致检测结果存在误差。在ip-iq法的基础上提出了一种能够快速准确提取基波正序有功电流的方法。通过采用正序基波提取器取代传统锁相环获得电压相位信息,利用积分法取代低通滤波器快速得到直流分量,同时加入旋转因子e-jγ对正序基波提取器和积分法组成的无锁相环无低通滤波器基波电流检测法进行误差校正,运用Simulink对该方法进行验证。结果表明,与传统ip-iq法相比,该方法在三相电压对称、电压不平衡、电压畸变以及电压频率偏移的情况下,检测电流总谐波畸变率均降低。验证了基波正序有功电流检测法具有精度高、实时性好的优点。

分析了采用低通滤波器滤波的传统ip-iq法和采用电流平均值滤波的改进的ip-iq法的原理,并进行了仿真实验。仿真结果表明,单独采用传统的ip-iq法进行滤波时电流输出波形中的纹波较大,而单独采用电流平均值法进行滤波虽然可以提高动态响应速度,但其检测结果易受基波电流变动的影响。针对上述问题,提出了将低通滤波器和电流平均值滤波器串联的优化的ip-iq法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,优化的ip-iq法既具有较好的检测精度,又具有令人满意的动态响应速度。