考虑锁相环、电流调节器(含dq轴解耦系数)、LCL型滤波器等环节，并计及运行工作点，采用谐波线性化的方法建立了三相LCL型并网逆变器正、负序阻抗模型，并基于PSCAD/EMTDC对阻抗模型进行仿真验证。详细分析了锁相环、电流调节器控制参数及滤波器参数对阻抗特性的影响，结果表明：锁相环比例和积分增益对并网逆变器阻抗特性的影响主要在工频附近，而电流调节器比例和积分增益则在次同步和超同步频域均有一定的影响；锁相环和电流调节器积分增益主要影响逆变器工频附近的幅频特性和相频特性；电流调节器比例增益对逆变器正序阻抗特性的影响较大，而锁相环比例增益的影响较小。

谐波源发生器 PSCAD DEMO 可以使用

电力系统的谐波由于受随机性、分布性、非平稳性等因素影响，对其进行准确检测并非易事。随着电力电子装置的广泛应用，使得谐波和无功问题成为了研究的热点。日本学者赤木泰文于1983年提出了三相电路瞬时无功功率理论，又称为pq理论，为三相电路谐波和无功检测提出了新的方法。

基于小波包变换的电力系统谐波分析-基于小波包变换的电力系统谐波分析.pdf The Harmonic Andlys is in Power sys tem Based on Wavelet Trans form 基于小波包变换的电力系统谐波分析.pdf 摘要:传统的基于傅立叶变换的谐波检测方法不具有时间分辨能力, 小波和小波包变换因其良好的时频局部化特性, 成为电力系统谐波分析的有力工具。本文分别用小波变换和小波包变换对电网谐波信号进行了检测, 小波包变换建立在小波变换的基础上, 可以实现信号频带的均匀划分, 能更好地提取信号的时频特性。仿真结果显示两种方法均能有效地分离基波和谐波, 小波包变换能根据要求分离任意次谐波, 仿真分析中指出了两种分析方法的优缺点。 关键词:小波变换; 小波包变换; 电力系统; 谐波分析 结论：本文作者创新点: 本文分别用小波变换和小波包变换对谐 波进行分析, 给出了实现算法和仿真结果, 结果分析表明小波 变换和小波包变换能精确地从谐波信号中分离出基波, 小波包 变换更能根据需要分离出所需的谐波信号, 是一种较好的系统 和谐波分析工具。

纹波     纹波：是附着于直流电平之上的包含周期性与随机性成分的杂波信号。指在额定输出电压、电流的情况下，输出电压中的交流电压的峰值。狭义上的纹波电压，是指输出直流电压中含有的工频交流成分。     噪声     噪声：对于电子线路中所标称的噪声，可以概括地认为，它是对目的信号以外的所有信号的一个总称。最初人们把造成收音机这类音响设备所发出噪声的那些电子信号，称为噪声。但是，一些非目的的电子信号对电子线路造成的后果并非都和声音有关，因而，后来人们逐步扩大了噪声概念。例如，把造成视屏幕有白斑条纹的那些电子信号也称为噪声。可能以说，电路中除目的的信号以外的一切信号，不管它对电路是

在滚动轴承的振动故障诊断中，广泛使用解调方法分析诊断故障。利用软件方法实现共振解调时，必须首先构造窄带高频带通滤波器，提取高频共振信息，然后利用Hilbert变换进行解调分析。通过分析谐波小波变换的实现过程，发现信号经谐波小波变换的实质是将信号带通滤波后，进行Hilbert解调。另外，共振解调中要求带通滤波器是窄带高频带通滤波器，广义谐波小波突破了传统二进小波在低频分辨率高，而在高频分辨率低的限制，能够实现超窄带高分辨率检波，满足共振解调的要求。在此基础上，提出了基于谐波小波变换的共振解调算法，为软件实现

用matlab生成谐波代码介绍 这是我们的论文的附带代码，该论文的标题为“受音调和声结构启发的音乐转录卷积声学模型” ，该论文已提交给ISMIR 2020进行审查。 在这里，我们完成了准备运行此代码的环境的步骤。 下文提到的相对路径是相对于您的Python环境而言的。 环境准备 安装从属库 |：-|：-| | tensorflow | 1.13.1 | | librosa | 0.6.2 | |声音文件| 0.10.2 | | mido | 1.2.9 | |洋红色| 0.4.0 | | madmon | 0.16.1 | | mir_eval | 0.5 | 洋红色提供的apply_sustain_control_changes功能存在缺陷，无法将延音踏板的效果转换为延长的音符持续时间。 该函数包含在脚本sequence_lib.py中。 我们已修复此缺陷，并上传了更新的脚本。 安装洋红色后，请更新相应的脚本。 这个脚本的相对路径是lib / python2.7 / site-packages / magenta / music / 。 稀疏卷积不是Tensorflow随附的标准操作

提出改进的快速TLS-ESPRIT（全局最小二乘子空间旋转不变）算法，其在TLS-ESPRIT算法的基础上，通过降低奇异值分解维数，减小了计算量，并对计算结果不产生影响，可高精度地辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率、幅值和相位参数信息。在采样间隔10 μs、采样2 000点的实验条件下，用仿真信号（含均方差为1的白噪声）和实际牵引变电站监测信号进行间谐波分析试验，结果表明，该方法具有良好的频率分辨率和抗噪声能力，能够在较短的数据窗内有效地辨识出信号中的主要谐波和间谐波分量，计算误差小于0.5 %；并且算法仅对周期信号敏感，不受频谱泄漏影响，实用性强。

提出了一种基于十项余弦窗的插值FFT算法,分析了余弦组合窗的特性,从旁瓣特性的优势出发,运用旁瓣峰值较低的十项余弦窗,并用双谱线插值算法推导出其对应的修正公式.仿真计算结果表明,谐波幅值误差小于0.001%,相位误差小于0.001%.新的插值FFT算法与常用的Hannning窗、Blackman窗插值FFT算法的测量结果对比,进一步说明了该算法可以有效提高电力系统谐波测量精度,具备实际应用价值.

针对传统的傅里叶变换方法在分析非平稳运行电网的电量信号时误差较大的问题,提出了一种基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法。该方法根据不同的分辨率将电量信号分解到不同的子频段,然后分别对子频段进行多次重构,得到原始信号的基波,最后将采样得到的原始信号与重构的基波信号相减,得到谐波信号。Matlab仿真结果表明,该方法能够有效地将电量信号中的基波与谐波成分分离,谐波检测精确度较高。