matlab谐波分析程序

clc

clear all;

format long;

Ns=1000;

order=13;

%**********************read the position and flux

density************************

fid=fopen('B.dat','r'); %open the original file

fidnew = fopen('b1.dat','w'); %write the new file

while feof(fid)==0

tline = fgetl(fid); %tline?

if ~ischar(tline), break, end

temp=abs(tline);

Nlength=length(tline);

isemptyline=0; %????????????

if Nlength==0

isemptyline=1;

end

allspace=0; %????????????

isspace=0;

for i=1:Nlength

T=temp(i);

if T==32

isspace=isspace+1;

end

if isspace==Nlength

allspace=1;

break

end

end

findalpha=0; %?????????????

for j=1:Nlength

T=temp(j);

if ((T>=65)&(T>=90))|((T>=97)&(T>=122))

findalpha=1;

break;

end

end

if(~findalpha)&(~allspace)&(isemptyline==0) %???????????????????????? fprintf(fidnew,tline);

fprintf(fidnew,'\n');

end

end

fclose(fid);

fclose(fidnew);

fid1=fopen('b1.dat','r');

flux_position =fscanf(fid1,'%f',[2,Ns]);

fclose(fid1);

%********************************read file

finish*****************************************

flux_position=flux_position';

pos1=flux_position(:,1);

pos_delta=pos1(2);

pos_length=length(pos1);

pos_last=pos1(pos_length);

for i=1:1:pos_length %copy and get another part of position

pos2(i)=pos_last+i*pos_delta;

end

pos1=pos1';

flux1=flux_position(:,2);

flux2=-flux_position(:,2);

pos=[pos1,pos2];%combine and get all part of position

flux1=flux1';

flux2=flux2';

flux=[flux1,flux2];%combine and get all part of flux density value figure;

plot(pos1,flux1,'r');%plot origional waveform

hold on;

grid on;

fft1=fft(flux,Ns);

j=0;

amp_har=zeros(1,(order+1)/2);

for m=1:2:order

j=j+1;

fft1=fft(flux,Ns);

fund_ele_front=fft1(m+1);

fund_ele_back=fft1(Ns+1-m);

amp_har(j)=(abs(fund_ele_front))/Ns*2;

fft1=0*fft1;

fft1(m+1)=fund_ele_front;

fft1(Ns+1-m)=fund_ele_back;

fft1=ifft(fft1,Ns);

fft1=real(fft1);

plot(pos1,fft1);

hold on;

end

k=(1:2:order);

figure;

bar(k,amp_har);

grid on;

peak_b=max(fft1)

rms_b=0.707*peak_b

clc

clear all;

format long;

Ns=1000;

order=7;

%**********************read the position and flux density************************

fid=fopen('B.dat','r'); %open the original file fidnew = fopen('b1.dat','w'); %write the new file while feof(fid)==0

tline = fgetl(fid); %tline?

if ~ischar(tline), break, end

temp=abs(tline);

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isemptyline=0; %????????????

if Nlength==0

isemptyline=1;

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allspace=0; %????????????

isspace=0;

for i=1:Nlength

T=temp(i);

if T==32

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allspace=1;

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findalpha=0; %?????????????

for j=1:Nlength

T=temp(j);

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end

if(~findalpha)&(~allspace)&(isemptyline==0) %???????????????????????? fprintf(fidnew,tline);

fprintf(fidnew,'\n');

end

end

fclose(fid);

fclose(fidnew);

fid1=fopen('b1.dat','r');

flux_position =fscanf(fid1,'%f',[2,Ns]);

fclose(fid1);

%********************************read file

finish*****************************************

flux_position=flux_position';

pos1=flux_position(:,1);

pos_delta=pos1(2);

pos_length=length(pos1);

pos_last=pos1(pos_length);

for i=1:1:pos_length %copy and get another part of position

pos2(i)=pos_last+i*pos_delta;

end

pos1=pos1';

flux1=flux_position(:,2);

flux2=-flux_position(:,2);

pos=[pos1,pos2];%combine and get all part of position

flux1=flux1';

flux2=flux2';

flux=[flux1,flux2];%combine and get all part of flux density value figure;

plot(pos1,flux1,'r');%plot origional waveform

hold on;

grid on;

fft1=fft(flux,Ns);

j=0;

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for m=1:2:order

j=j+1;

fft1=fft(flux,Ns);

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amp_har(j)=(abs(fund_ele_front))/Ns*2;

fft1=0*fft1;

fft1(m+1)=fund_ele_front;

fft1(Ns+1-m)=fund_ele_back;

fft1=ifft(fft1,Ns);

fft1=real(fft1);

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figure;

bar(k,amp_har);

grid on;

%peak_b=max(fft1)

%rms_b=0.707*peak_b

matlab小波变换

matlab小波变换 Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下： A＝fft(X,N,DIM) 其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。 A＝fft2(X,MROWS,NCOLS) 其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT A＝fftn(X,SIZE) 其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。 函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 imshow(I) % 求离散傅立叶频谱 J=fftshift(fft2(I)); figure;别可以实现一维、二维和 N 维 DFT imshow(log(abs(J)),[8,10]) 2. 离散余弦变换的 Matlab 实现 Matlab

2.1. dct2 函数 功能：二维 DCT 变换 Matlab 格式：B=dct2(A) B=dct2(A,m,n) B=dct2(A,[m,n])函数 fft、fft2 和 fftn 分 说明：B＝dct2(A) 计算 A 的 DCT 变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝dct2(A,m,n) 和 B=dct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为 m×n。 2.2. dict2 函数 功能：DCT 反变换 格式：B=idct2(A) B=idct2(A,m,n)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT B=idct2(A,[m,n]) 说明：B＝idct2(A) 计算 A 的 DCT 反变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝idct2(A,m,n) 和 B=idct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为m×n。 Matlab 2.3. dctmtx函数 功能：计算 DCT 变换矩阵 格式：D＝dctmtx(n) 说明：D＝dctmtx(n) 返回一个n×n 的 DCT 变换矩阵，输出矩阵 D 为double 类型。 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现 3. 图像小波变换的 Matlab 实现函数 fft、fft2 和 fftn 分 3.1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 Matlab

基于matlab谐波抑制的仿真研究(毕设)

电力系统谐波抑制的仿真研究 目 录 1 绪论…………………………………………………………………………… 1.1 课题背景及目的………………………………………………………… 1.2国内外研究现状和进展………………………………………………… 1.2.1国外研究现状 …………………………………………………… 1.2.1国内研究现状 …………………………………………………… 1.3 本文的主要内容…………………………………………………………… 2 有源电力滤波器及其谐波源研究……………………………………………… 2.1 谐波的基本概念………………………………………………………… 2.1.1 谐波的定义……………………………………………………… 2.1.2谐波的数学表达………………………………………………… 2.1.3电力系统谐波标准………………………………………………… 2.2 谐波的产生……………………………………………………………… 2.3 谐波的危害和影响……………………………………………………… 2.4 谐波的基本防治方法…………………………………………………… 2.5无源电力滤波器简述…………………………………………………… 2.6 有源电力滤波器介绍…………………………………………………… 2.6.1 有源滤波器的基本原理.……………………………………… 2.6.2 有源电力滤波器的分类.……………………………… 2.7并联型有源电力滤波器的补偿特性…………………………………… 2.7.1谐波源………………………………………………………… 2.7.2有源电力滤波器补偿特性的基本要求…………………………… 2.7.3影响有源电力滤波器补偿特性的因素…………………………… 2.7.4并联型有源电力滤波器补偿特性……………………………… 2.8 谐波源的数学模型的研究……………………………………………… 2.8.1 单相桥式整流电路非线性负荷………………………………… 2.8.2 三相桥式整流电路非线性负荷.………………………………… 3 基于瞬时无功功率的谐波检测方法…………………………………………… 3.1谐波检测的几种方法比较…………………………………………… 3.2三相电路瞬时无功功率理论…………………………………………… 3.2.1瞬时有功功率和瞬时无功功率……………………………………… 3.2.2瞬时有功电流和瞬时无功电流……………………………………… 3.3 基于瞬时无功功率理论的p q -谐波检测算法.…………………… 3.4基于瞬时无功功率理论的p q i i -谐波检测法.…………………… 4并联有源电力滤波器的控制策略…………………………………………… 4.1并联型有源电力滤波器系统构成及其工作原理………………………… 4.2并联有源电力滤波器的控制研究.……………………………… 4.2.1并联有源电力滤波器直流侧电压控制…………………… 4.2.2有源电力滤波器电流跟踪控制技术…………………………… 4.2.2.1 PWM 控制原理………………………………………… 4.2.2.2滞环比较控制方式………………………………………… 4.2.2.3三角波比较方式………………………… 4.3有源电力滤波器的主电路设计 …………………………………………

基于Matlab的光伏电池建模及MPPT方法研究

基于Matlab的光伏电池建模及MPPT方法研究 自工业化以来的近三百年间，世界能源工业飞速发展，有力支撑了全球经济与社会发展。在这个发展的过程中，传统化石能源的大量开发及使用导致了资源紧张、环境污染、气候变化等问题日益突出，严重的威胁了人类生存和可持续发展。近年来，太阳能作为一种高效无污染的新能源，逐渐受到各国乃至全球的广泛关注。本文首先简要介绍了光伏发电的背景及意义,对光伏发电历史以及国内外光伏发电发展现状进行了综述，然后阐述了光伏并网发电系统及其基本工作原理，并详细描述了运用Matlab/Simulink 建立光伏阵列仿真模型的过程，最后对光伏发电系统最大功率点跟踪的理论依据以及工作原理进行了分析，介绍了常见的MPPT方法及仿真分析，并根据文献[6]详细描述了一种改进的基于最优梯度的滞环比较法的原理，并对改进的基于最优梯度的扰动观察法与传统的扰动观察法做了仿真对比，验证了改进算法的优越性。 目录 1 绪论 (2) 1.1 光伏发电的背景及意义 (2) 1.1.1 研究背景 (2) 1.1.2 我国太阳能资源的分布 (3) 1.2太阳能发电发展概况 (4) 1.2.1 光伏发电的历史 (4) 1.2.2 太阳能发电的国内外发展概况 (4) 1.3 本文研究的主要内容 (5) 2 光伏并网发电系统及基本原理 (5) 2.1 光伏发电系统的分类 (5) 2.2光伏并网发电系统组成 (5) 2.3光伏电池 (7) 2.3.1光伏电池的工作原理 (7) 2.3.2 光伏电池的种类 (7) 3 光伏电池建模与仿真分析 (8) 3.1光伏电池数学模型 (8) 3.2 光伏电池模型 (10) 3.3 光伏电池仿真分析 (12) 4 光伏阵列最大功率点跟踪方法研究 (14) 4.1 最大功率点跟踪的理论依据 (14) 4.2 基于DC/DC 变换电路MPPT的实现 (15) 4.2.1 BOOST电路的基本工作原理 (16) 4.2.2 BOOST电路实现MPPT的理论依据 (16) 4.3常用最大功率点跟踪算法及其仿真 (17) 4.3.1 恒定电压法 (17)

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用)解读

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维DFT 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量； [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信 号进行分解。 (2) idwt 函数 功能：一维离散小波反变换 格式：X=idwt(cA,cD,'wname') X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) X=idwt(cA,cD,'wname',L)函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经 小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。 X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。 2 二维小波变换的 Matlab 实现 二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名函数功能

--------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ----------------------------------------------------------- (1) wcodemat 函数 功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分 格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) Y=wcodemat(X,NB,OPT) Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X) 说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16； OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：别可以实现 一维、二维和 N 维 DFT OPT＝'row' ，按行编码 OPT＝'col' ，按列编码

基于MATLAB的电力谐波分析

目录 摘要 (2) Abstract (2) 1：绪论 (2) 1.1课题背景 (2) 1.2谐波的产生 (3) 1.3电网中谐波的危害 (5) 1.4研究谐波的重要性 (5) 2：谐波的限制标准和常用措施 (7) 2.1国外谐波的标准和规定 (8) 2.1.1谐波电压标准 (8) 2.1.2谐波电流的限制 (9) 2.2我国谐波的标准和规定 (9) 2.2.1谐波电压标准 (10) 2.2.2谐波电流的限制 (11) 2.3谐波的限制措施 (12) 3：谐波的检测与分析 (15) 3.1电力系统谐波检测的基本要求 (15) 3.2国内外电力谐波检测与分析方法研究现状 (15) 3.3谐波的分析 (18) 3.3.1电力系统电压（或电流）的傅立叶分析 (19) 3.3.2基于连续信号傅立叶级数的谐波分析 (19) 4：电力谐波基于FFT的访真 (21) 4.1快速傅立叶变换的简要和计算方法 (21) 4.1.1快速傅立叶变换的简要 (21) 4.1.2快速傅立叶变换的计算方法 (21) 4.2 FFT应用举例 (22) 5：结论 (28) 附录： (28) 参考文献： (30) 致谢： (30)

基于MATLAB的电力谐波分析 学生： 指导老师： 电气信息工程学院 摘要：电力系统的谐波问题早在20世纪20年代就引起人们的注意，到了50年代和60年代，由于高压直流输电技术的发展，发表了有关换流器引起电力系统谐波问题的大量论文。70年代以来，由于电力电子技术的飞速发展，各种电力电子装置在电力系统、工业、交通及家庭中的应用日益广泛，谐波所造成的危害也日趋严重。世界各国都对谐波问题予以充分的关注。 本文首先对目前国内外电力谐波检测与分析方法进行了综述与展望，并对电力谐波的基本概念、性质和特征参数进行了详细的分析，给出了谐波抑制的措施。并得出基于连续信号傅立叶级数的各次谐波系数的计算公式，推导了该计算公式与MATLAB函数FFT计算出的谐波系数的关系。实例证明：准确测量各次谐波参数，对电力系统谐波分析和抑制具有很大意义，可确保系统安全、可靠、经济地运行。同时实验结果表明，该法对设备要求不高，易于实现。 关键字：MA TLAB电力谐波分析 Harmonic Analysis of Electric Power System Based On Matlab Student: Teacher: Electrical and Information Engineering Abstract:The harmonic problem of electric power system has caused the attention of people in1920s and 1930s.Until 1950s,owing to the development of high voltage direct current transportation electricity technology,people published a large number of theses about the electricity power system harmonic problem,which caused by the current transform device.Since 1970s,because of the speedly development of eletricity power electronics technology,the various electric power electronics devices were applied extensively in the electric power system,industry,traffic and family,but the harm which the harmonic creates was serious more and more.Many country of the world all pay attention to the harmonic problem. Summary and Prospects of the first domestic and international power harmonics detection and analysis methods, and power harmonics of the basic concepts of the nature and characteristic parameters of a detailed analysis, given a harmonic suppression measures. Obtained based on the

电流平均值谐波检测方法MATLAB仿真

摘要 本论文首先对国内外谐波抑制技术发展现状、有源电力滤波器原理与结构及三相瞬时无功功率理论进行了综述。重点研究了基于瞬时无功功率 理论。检测法及改进的电流移动平均值谐波检测法。在对电流移动平均值原理进行分析的基础上，给出了电流平均值谐波检测方案及实现检测的原理框图。 接着以MATLAB6.1软件包中的SIMULINK仿真环境为平台，构建了平均值谐波检测法的仿真模型;对电流平均值谐波检测方案进行了仿真研 究，并与基于滤波器的。谐波检测法的仿真结果进行了分析对比。结果表明，所采用的仿真方法与所构建的仿真模型不仅有效，而且证实了平均值谐波检测法比滤波器法有良好的动态响应性能。 在仿真基础上，提出了基于LF2407ADSP芯片电流平均值谐波检测法的数字实现方案，进而开发了三相并联型数字有源电力滤波器实验系统。进行了软、硬件设计。搭建的硬件电路包括:过零同步检测、电流和电压检测、PWM输出等几部分。采用模块化设计思路，用DSP汇编语言编写了系统软件，其中包括：ADC及中断处理、捕获及捕获中断处理、三相到两相电流转换、平均值法谐波计算、两相到三相变换、PI调节、PWM输出 控制及主程序等模块，并在软件开发系统下进行了调试。为实现电流同步采样处理，根据LF2407A事件管理器捕获单元特点，提出一种用软件实现锁相环的控制方法。 最后对有源电力滤波器进行了系统调试。实验结果表明，采用电流平均值谐波检测法结合软件锁相环控制方法能有效、准确的检测谐波，用该检测法开发的DSP有源电力滤波器实验系统，能够有效消除由非线性负载产生的谐波。关键词有源电力滤波器，瞬时无功功率，谐波电流检测，电流移动平均值，数字信号处理器 关键词有源电力滤波器，瞬时无功功率，谐波电流检测，电流移动平均值，数字信号处理器

光伏发电的MATLAB仿真

一、实验过程记录 1.画出实验接线图 图1 实验接线图 图2 光伏电池板图3 实验接线实物图 2.实验过程记录与分析 （1）给出实验的详细步骤 ○1 实验前根据指导书要求完成预习报告 ○2 按预习报告设计的实习步骤，利用MATLAB建立光伏数学模型，如下图4所示。

图4 光伏电池模型其中PV Array模块里子模块如下图5所示。 图5 PV Array模型其中Iph，Uoc，Io，Vt子模块如下图6-9所示。 图6Iph子模块

图7Uoc子模块 图8 Io子模块 图9Vt子模块 ○3 在光伏电池建模的基础上，输入实际光伏电池参数值，研究不同光照强度下、不同温度下光伏电池的I-V、P-V特性曲线，并得出结论。 ○4 设计光伏电池测试平台，在不同光照、温度情况下测试光伏电池输出电压、输出电流值，对实测数据进行处理并加以分析，记录实际光伏电池的I-V、P-V 特性曲线，与仿真结果进行对比，得出有意义的结论。 ○5 确定电力变换电路拓扑结构，设计电路中的相关参数值，通过MATLAB搭 建电路并仿真分析，搭建电路如图10所示。

图10离网型光伏发电系统 ○6 确定系统MPPT控制策略，建立MPPT模块仿真模型，并仿真分析。 系统联调，调节离网型光伏发电系统的电路和控制参数值，仿真并分析最大功率跟踪控制效果。 （2）记录实验数据 m2 表1当T=290K时S=1305W/时的测试数据 I(A)0 1.03 1.25 2.65 3.79 5.97 6.287.867.98 U(V)27.326.226252421.516 1.10 P(W)026.98632.566.2590.96128.35100.488.6460 m2 表2当T=287K时S=1305W/时的测试数据 I(A)01 1.5 2.6 3.93 6.0 6.688.048.12 U(V)27.626.225.825.123.921.620.510 P(W)026.238.765.2693.93129.6136.948.040 m2 表3当T=287K时S=1278W/时的测试数据 I(A)0 1.04 1.49 2.25 3.66 6.06 6.737.98.06 U(V)26.826.22625.424.321.913.40.50 P(W)027.24838.7457.1588.94132.7190.18 3.950

matlab信号仿真谐波

综合训练① 实验内容：利用matlab绘制频率自定的正弦信号（连续时间和离散时间），复指数信号（连续时间），并举例实际中哪些物理现象可以用正弦信号，复指数信号来表示。绘制成谐波关系的正弦信号（连续时间和离散时间），分析其周期性和频率之间的关系。实验步骤： 一、绘制谐波关系的正弦信号 分析：由于正弦信号可以表示成两个共轭的复指数信号相减，然后再除去两倍的单位虚数得到，故，我们将正弦信号设置为 X=exp(j*pi*n/4)-exp(-j*pi*n/4))/(2*j) 此信号就相当于 x=sin(pi*n/4) 设计程序如下： n=[0:32]; %设置n的取值 x=(exp(j*pi*n/4)-exp(-j*pi*n/4))/(2*j); %限定离散正弦信号 stem(n,x) %绘制该离散正弦信号 通过Matlab所得图形如下：

分析：同样的连续型的正弦信号同样也可以用类似方式绘制. x=sym('(exp(j*pi*t/T)+exp(-j*pi*t/T))/2');%函数表示正弦信号 x5=subs(x,5,'T'); %设置周期大小ezplot(x5,[0,10]) %绘制图形 所得结果如下：

二、绘制复指数信号 分析：由于复指数信号有实数部分和虚数部分，所以绘制其图形，我们采取了分别绘制的方法，将实数和虚数分别画出。 实验程序如下： t=[0:.01:10]; %产生时间轴的等差点 y=exp((1+j*10)*t); %设置复指数信号 subplot(211),plot(t,real(y)); %绘制实数信号图形 grid subplot(212),plot(t,imag(y)); %绘制虚数部分图形 grid 实验所得结果如下：

基于Matlab_Simulink的三相光伏发电并网系统的仿真

题目：基于Matlab/ Simulink的三相光伏发电并网系 统的仿真 院系： 姓名： 学号： 导师：

目录 一、背景与目的 (3) 二、实验原理 (3) 1.并网逆变器的状态空间及数学模型 (3) 1.1主电路拓扑 (4) 1.2三相并网逆变器dq坐标系下数学模型 (4) 1.3基于电流双环控制的原理分析 (5) 2.LCL型滤波器的原理 (6) 三、实验设计 (8) 1.LCL型滤波器设计 (8) 1.1LCL滤波器参数设计的约束条件 (8) 1.2LCL滤波器参数计算 (8) 1.3LCL滤波器参数设计实例 (9) 2.双闭环控制系统的设计 (10) 2.1网侧电感电流外环控制器的设计 (10) 2.2电容电流内环控制器的设计 (11) 2.3控制器参数计算 (12) 四、实验仿真及分析 (12) 五、实验结论 (16)

一、背景与目的 伴随着传统化石能源的紧缺，石油价格的飞涨以及生态环境的不断恶化，这些问题促使了可再生能源的开发利用。而太阳能光伏发电的诸多优点，使其研究开发、产业化制造技术以及市场开拓已经成为令世界各国，特别是发达国家激烈竞争的主要热点。近年来世界太阳能发电一直保持着快速发展，九十年代后期世界光伏电池市场更是出现供不应求的局面，进一步促进了发展速度。 目前太阳能利用主要有光热利用，光伏利用和光化学利用等三种主要形式，而光伏发电具有以下明显的优点： 1. 无污染：绝对零排放－没有任何物质及声、光、电、磁、机械噪音等“排放”； 2. 可再生：资源无限，可直接输出高质量电能，具有理想的可持续发展属性； 3. 资源的普遍性：基本上不受地域限制，只是地区之间是否丰富之分； 4. 通用性、可存储性：电能可以方便地通过输电线路传输、使用和存储； 5. 分布式电力系统：将提高整个能源系统的安全性和可靠性，特别是从抗御自然灾害和战备的角度看，它更具有明显的意义； 6. 资源、发电、用电同一地域：可望大幅度节省远程输变电设备的投资费用； 7. 灵活、简单化：发电系统可按需要以模块化集成，容量可大可小，扩容方便，保持系统运转仅需要很少的维护，系统为组件，安装快速化，没有磨损、损坏的活动部件； 8. 光伏建筑集成（BIPV-Building Integrated Photovoltaic）：节省发电基地使用的土地面积和费用，是目前国际上研究及发展的前沿，也是相关领域科技界最热门的话题之一。 我国是世界上主要的能源生产和消费大国之一，也是少数几个以煤炭为主要能源的国家之一，提高能源利用效率，调整能源结构，开发新能源和可再生能源是实现我国经济和社会可持续发展在能源方面的重要选择。随着我国能源需求的不断增长，以及化石能源消耗带来的环境污染的压力不断加剧，新能源和可再生能源的开发利用越来越受到国家的重视和社会的关注。 二、实验原理 1.并网逆变器的状态空间及数学模型

用matlab小波分析的实例

1 绪论 1.1概述 小波分析是近15年来发展起来的一种新的时频分析方法。其典型应用包括齿轮变速控制，起重机的非正常噪声，自动目标所顶，物理中的间断现象等。而频域分析的着眼点在于区分突发信号和稳定信号以及定量分析其能量，典型应用包括细胞膜的识别，金属表面的探伤，金融学中快变量的检测，INTERNET的流量控制等。 从以上的信号分析的典型应用可以看出，时频分析应用非常广泛，涵盖了物理学，工程技术，生物科学，经济学等众多领域，而且在很多情况下单单分析其时域或频域的性质是不够的，比如在电力监测系统中，即要监控稳定信号的成分，又要准确定位故障信号。这就需要引入新的时频分析方法，小波分析正是由于这类需求发展起来的。 在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的，那么通过分割时间窗，在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息，但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗，对某些瞬态信号来说还是粒度太大。换言之，短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。 而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整，在一般情况下，在低频部分（信号较平稳）可以采用较低的时间分辨率，而提高频率的分辨率，在高频情况下（频率变化不大）可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。因为这些特定，小波分析可以探测正常信号中的瞬态，并展示其频率成分，被称为数学显微镜，广泛应用于各个时频分析领域。 全文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，它们的主要性质包括紧支集长度、滤波器长度、对称性、消失矩等，都做了简要的说明。在不同的应用场合，各个小波函数各有利弊。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。

基于matlab的信号合成与分解

为了便于进行周期信号的分析与处理，常要把复杂的周期信号进行分解，即将周期信号分解为正余弦等此类基本信号的线性组合，通过对这些基本信号单元在时域和频域特性的分析来达到了解信号特性的目的。本文主要阐述了傅立叶级数的推演过程，从而得出周期信号的分解与合成的基本原理。 1 绪论 研究信号是为了对信号进行处理和分析，信号处理是对信号进行某些加工或变换，目的是提取有用的部分，去掉多余的部分，滤除各种干扰和噪声，或 将信号进行转化，便于分析和识别。信号的特性可以从时间特性和频率特性两 方面进行描述，并且信号可以用函数解析式表示（有时域的，频域的及变化域 的），也可用波形或频谱表示。 系统分析的主要任务是分析系统对指定激励所产生的影响。其分析过程主要包括建立系统模型，根据模型建立系统的方程，求解出系统的响应，必要时 对解得的结果给出物理解释。系统分析是系统综合与系统诊断的基础。 任何满足狄里赫利条件的周期信号都是由各种不同频率、幅度和初相的正弦波叠加而成的。对周期信号由它的傅立叶级数展开式可知，各次谐波为基波 频率的整数倍。而非周期信号包括了从零到无穷大的所有频率成分，每一个频 率成分的幅度均趋向无穷小，但其相对大小式不同的。 信号的分解与合成 周期信号的信号分解与合成 设有周期信号，它的周期为T，角频率，则的三角傅里 叶级数表示的一般形式为 （2.2-1） 其中

可以写成更紧凑的和式为： 式（2.2-1）中的系数、称为傅里叶系数，为在函数中的分量（相对大小）；为在函数中的分量，它可由式（2.1-7）求 得。为简便，式（2.1-7）的积分区间取为或。考虑到正、余弦函数的正交条件（2.1-3），由式（2.1-7），可得傅立叶系数 （2.2-2） 周期信号也可分解为一系列余弦信号，即： 其中 方波信号的分解与合成 现以周期为T、幅值为1的方波信号为例 方波信号的分解与合成【12】 由式（2）可得

MATLAB小波变换指令及其功能介绍(超级有用).

MATLAB 小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1 dwt函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname' [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname' 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解，cA 、cD 分别为近似分量和细节分量； [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。 (2 idwt 函数 功能：一维离散小波反变换 格式：X=idwt(cA,cD,'wname' X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R X=idwt(cA,cD,'wname',L函数 fft、fft2 和 fftn 分 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 说明：X=idwt(cA,cD,'wname' 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。 2 二维小波变换的 Matlab 实现 二维小波变换的函数别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 函数名函数功能 --------------------------------------------------- dwt2 二维离散小波变换 wavedec2 二维信号的多层小波分解 idwt2 二维离散小波反变换 waverec2 二维信号的多层小波重构 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ----------------------------------------------------------- (1 wcodemat 函数 功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式： Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL Y=wcodemat(X,NB,OPT Y=wcodemat(X,NB

信号与系统课程设计-用MATLAB模拟方波信号的分解与合成

信号与线性系统 课程设计 题目 学号姓名学号姓名学号姓名学号姓名 院系 年级 专业 日期

摘要 的方波信号进行傅里叶级数展开，并绘制离散幅度利用MATLAB对周期为T 谱和不同次谐波叠加后的图形。通过观察绘制的各个图像，加深对傅立叶变换和信号的分解与合成的理解。 Abstract Expanded the square wave signal with periodic T0 to Fourier series by MATLAB , and drew the discrete spectrum and plot the patterns after different sub harmonics are superimposed. Through the observation of each image, deepen the understanding of the Fourier transform and signal decomposition and synthesis. 关键词：矩形信号傅里叶级数谐波叠加分解与合成 Keywords: Squarewave signal.Fourier series. Harmonic superposition. Decomposition and synthesis 一、设计目的和要求 本设计主要利用MATLAB绘制信号的离散幅度谱和各次谐波叠加后的波形，通过观察谐波展开次数增加后的波形，进一步掌握信号分解与合成的原理。 培养运用所学知识分析解决问题的能力。 掌握用MATLAB实现通信系统仿真实验的能力。 这里要做一个信号的分解与合成的仿真系统，利用matlab软件的仿真模拟能力来体现信号的分解与合成过程中出现的情况。

基于MATLAB的光伏电池通用数学模型

本文由qpadm贡献 pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。 第 25 卷第 4 期 2009 年 4 月 电 力 For personal use only in study and research; not for commercial use 科 学 与 For personal use only in study and research; not for commercial use 工 程 Vol.25, No.4 Apr., 2009 11 For personal use only in study and research; not for commercial use Electric Power Science and Engineering 基于 MATLAB 的光伏电池通用数学模型 王长江 For personal use only in study and research; not for commercial use （华北电力大学电气与电子工程学院，北京 102206）摘要：针对光伏电池输出特性具有强烈的非线性，根据太阳能电池的直流物理模型，利用 MATLAB 建立了太阳能光伏阵列通用的仿真模型。利用此模型，模拟任意环境、太阳辐射强度、电池板参数、电池板串并联方式下的光伏阵列 I-V 特性。模型内部参数经过优化，较好地反应了电池实际特性。模型带有最大功率点跟踪功能，能很好地实现光伏发电系统最佳工作点的跟踪。关键词：光伏电池；MPPT；I-V 特性中图分类号：TM615 文献标识码：A 引 言 1 光伏电池特性 随着化石能源的消耗，全球都在面临能源危机，太阳能依靠其清洁、分布广泛等特点成为当今发展速度居第二位的能源 [1] 。光伏阵列由多个单体太阳能电池进行串并联封装而成，是光伏发电的能源供给中心，其 I V 特性曲线随日照强度和太阳能电池温度变化，即 I=f ( V, S, T ) 。目前而厂家通常仅为用户提供标准测试的短路电流 I sc 、开路电压 Voc、最大功率点电流 I m 、最大功率点电压 V m 值，所以如何根据已有的标准测试数据来仿真光伏阵列在不同日照、温度下的 I V，P V 特性曲线，在光伏发电系统分析研究中显得至关重要 [2] 。文献 [ 3~4 ] 介绍了一些光伏发电相关的仿真模型，但这些模型都需要已知一些特定参数，使得分析研究有一些困难。文献 [ 5 ] 介绍了经优化的光伏电池模型，但不能任意改变原始参数。文献 [ 6 ] 给出了光伏电池的原理模型，但参数选用典型值，会造成较大的误差。本文考虑工程应用因素，基于太阳能电池的物理模型，建立了适用于任何条件下的工程用光伏电池仿真模型。

用matlab进行fft谐波分析

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。 现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。 采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。 假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs 为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。 假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b，相位就是Pn=atan2(b,a)。根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn)，即2*An/N*cos(2*pi*Fn*t+Pn)。对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为A1/N。 由于FFT结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果。 好了，说了半天，看着公式也晕，下面以一个实际的信号来做说明。 假设我们有一个信号，它含有2V的直流分量，频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V 的交流信号，以及一个频率为75Hz、相位为90度、幅度为1.5V的交流信号。用数学表达式就是如下： S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180) 式中cos参数为弧度，所以-30度和90度要分别换算成弧度。我们以256Hz的采样率对这个信号进行采样，总共采样256点。按照我们上面的分析，Fn=(n-1)*Fs/N，我们可以知道，每两个点之间的间距就是1Hz，第n个点的频率就是n-1。我们的信号有3个频率：0Hz、50Hz、75Hz，应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值，其它各点应该接近0。实际情况如何呢？我们来看看FFT的结果的模值如图所示。

信号matlab仿真实验复习

一. 生成一个基频为20Hz ，幅度为±1的周期方波信号； （1）试确定该信号的周期？ （2）画出该信号5个周期内的波形；画出该信号的幅度频谱图； （3）该信号谱线间隔和频带宽度是多少，对它进行时域采样，采样频率Fs 至少为多少？ （4）设计一个IIR/FIR 低通滤波器，滤去该周期信号中80Hz 以后的频率成分，要求通带截止频率80Hz ，阻带截止频率90Hz ，通带纹波小于3dB ，阻带衰减大于50dB ,用matlab 命令画出滤波器的频率响应，以及滤波后的信号波形和频谱。 答：1.周期为0.05秒； 3.谱线间隔为20Hz, 带宽为40Hz ，采样频率至少为80Hz 。 Fs=1000; N=256; % 时域/频率采样点 t=0:1/Fs:(N-1)/Fs; x=square(2*pi*20*t); %产生幅度为[-1,1]，频率为20Hz 的方波 subplot(2,1,1) %方波绘图 plot(t,x); title('5个周期的矩形波') axis([0,0.1,-1.5,1.5]) T=0.05; %求方波的频谱 t1=0:1/Fs:(T-1/Fs); xn=square(2*pi*20*t1); Xk=fft(xn,N); Xk=fftshift(abs(Xk)); Xkl=Xk/N; subplot(2,1,2) plot(Fs/N*[0:1:N-1],Xkl) title('方波信号的频谱') [n,Wn]=buttord(80/500,90/500,3,50); %确定butterworth 滤波器的阶次 butterworth 低通滤波 %器：通带截止频率80Hz ，阻带截止频率90Hz ，通带纹波小于3dB ，阻带衰减大于50dB , %以上参数可以变化 [b,a]=butter(n,Wn); %确定滤波器传递函数 y=filter(b,a,x); %滤波 figure %滤波器频率特性 freqs(b,a); title('低通滤波器频率特性') ; figure subplot(2,1,1) plot(t,y) ;title('矩形波通过低通滤波器后的波形') ;axis([0,0.1,-1.5,1.5]) subplot(2,1,2) N=512; %可适当增减 fy=fftshift(fft(y,N)); %矩形波通过低通滤波器后的频谱 f=(-N/2:(N/2-1))*2; f=f*Fs/N; plot(f,abs(fy)/N) ;title('矩形波通过低通滤波器后的频谱') 二.设有连续信号()cos(240)f t t π=??， （1）利用DFT 计算该连续时间信号的频谱，采样频率至少应取多少？80HZ （2）以采样频率Hz F s 1000=对信号)(t f 采样得)(t f a ，请画出两个周期内的离散 信号)(t f a 的波形；[要求横