Cette conception utilise la transfo

Cette conception utilise la transformée de Fourier rapide (FFT) pour calculer les paramètres du réseau de distribution. À l'aide de la fast Fourier transform (FFT) l ' analyse harmonique, obtenir la tension mesurée et angle de phase et d'amplitude actuelle harmoniques et calcule ensuite la distribution de tension, courant, puissance, facteur de puissance et d'autres paramètres. Par conséquent, ce chapitre dans la première section décrit le contenu de la transformation de Fourier rapide, puis les paramètres de réseau de distribution basé sur la formule de Fourier transform.
2.1 les transformation de Fourier rapide
Comme une importante méthode de l'analyse harmonique, transformation de Fourier rapide est demandée des harmoniques du signal mesuré de déphasage et angle de phase et d'amplitude amplitude et harmoniques pour calculer les paramètres du réseau de distribution.
2.2.1 introduction à l'algorithme de FFT
FFT, transformation de Fourier rapide, qui est principalement conçue pour l'analyse harmonique, angle de phase et l'amplitude des harmoniques. Au début en raison de l'énorme calcul Fourier discrète, transformée de Fourier ne peut servir à résoudre des problèmes concrets. Mais avec l'émergence des algorithmes FFT, demandes de transformation de Fourier deviennent de plus en plus largement. Après plusieurs années d'innovation et de développement, dans la théorie et la mise en œuvre de cette méthode est très complet. Mais FFT devrait être accordé d'attention à en cours d'utilisation, si la vague contient des harmoniques, transformation de la FFT peut entraîner aliasing phénomènes affectent l'exactitude du résultat final. Pour résoudre ce problème, vous devez apporter les données satisfait le théorème d'échantillonnage de Nyquist dans les exigences d'échantillonnage, fréquence d'échantillonnage est supérieure à celle contenue dans le signal à mesurer deux fois fois la fréquence harmonique maximale.
2.2.2 implémentation basée sur FFT d'analyse harmonique
Comme la méthode la plus utilisée de l'analyse harmonique, à l'aide de la transformation de Fourier rapide pour calculer l'harmonique amplitude et phase, opération simple, précis, facile à utiliser et ainsi de suite. Sa mise en œuvre est la suivante.
(1) collecte de données
Devant les transformations de la FFT, doit être un signal analogique en signal numérique discret, il s'agit d'acquisition de données. Selon la FFT, les calculs sont tenus, au moment de la collecte de données, les données recueillies sur une période de n remplissant les conditions suivantes: n, où n et m sont des entiers positifs.
(2) la réorganisation de données
Les données collectées doivent être l'inversion et ajout du calcul, réorganiser la séquence des données originales dans l'ordre pour le calcul de la FFT. Suppose que les données d'origine soient {x (I) |i = 0, 1, 2..., N-1}, nouvelle séquence est {x (I) |i = 0, 1, 2..., N-1}, est la relation entre (2-1) donne :

結果 (中文) 1:

本设计采用快速傅里叶变换 (FFT) 计算参数的分布网络。利用快速傅里叶变换 (FFT) l ' 谐波分析、 谐波测量电压和电流幅值和相角，然后计算的得到的分布电压、 电流、 功率、 功率因数和其他参数。因此，本章第一节描述内容的快速傅里叶变换，然后分配网络的参数基于傅里叶变换的公式。2.1 快速傅里叶变换作为一种重要的谐波分析方法，快速傅里叶变换是请求的谐波的测量的信号的相移和角度的相位和振幅振幅谐波计算参数的分布网络。2.2.1 FFT 算法导论FFT 快速傅里叶变换，主要用于谐波分析、 相位角及谐波的幅值。在开始由于巨大的计算傅里叶变换，离散傅里叶变换可以用于解决实际问题。但与 FFT 算法的出现，傅里叶变换的应用变得越来越广泛。经过几年的创新与发展的理论，此方法实现是非常完整。FFT 应该予以重视，但对使用过程中，如果波包含谐波，FFT 处理可以导致混叠现象影响最终结果的准确性。要解决此问题，必须使满足采样定理的奈奎斯特采样要求采样频率大于所载两次测信号中倍最大谐波频率的数据。2.2.2 执行基于 FFT 的谐波分析使用最谐波分析方法，利用傅里叶变换速度快，计算谐波的幅值和相位，操作简单，准确，易于使用，等等。其执行如下所示。(1) 数据收集到的 FFT 变换，必须将模拟信号转换为离散的数字信号，它是数据采集。根据 FFT 计算是必需的当时的数据采集、 数据收集了为期 n 满足以下条件: n，其中 n 和 m 是正整数。(2) 数据重组数据收集必须逆转和计算加法，重新排序的顺序计算的 TFF 中的原始数据序列。假定的原始数据是 {x (I) |i = 0，1，2，...，N-1}，新的序列是 {x (I) |i = 0，1，2，...，N-1}，(2-1) 给出了的关系是:

結果 (中文) 2:

本设计采用快速傅立叶变换（FFT）来计算分配网络的参数。使用快速傅立叶变换（FFT）谐波分析，得到电流谐波的测量电压和相位角和幅值，然后算出的分配电压，电流，功率，功率因数等参数。因此，在本章中的第一部分描述了快速傅立叶变换的内容变换和基于所述傅立叶分布网络参数变换公式。
2.1 FFT
谐波分析的一个重要方法，快速傅立叶变换应用于所测量的信号的相移和相角和振幅和谐波振幅的谐波来计算分配网络的参数。
2.2.1介绍了FFT算法
进行FFT，快速傅里叶变换，其主要设计用于谐波分析，相位角和谐波的幅度。起初由于巨大的计算离散傅立叶，傅立叶变换可以用来解决实际问题。但随着FFT算法的出现，傅立叶变换的应用变得越来越广泛。经过这种方法的原理和实施数年的创新和发展是非常全面的。但FFT应注意在使用中，如果在波中包含的谐波，FFT处理可以引起混叠现象影响最终结果的准确性。要解决此问题，必须使数据符合抽样要求奈奎斯特采样定理，采样频率高于信号中包含的被测量两次倍，最高谐波频率更高。
2.2.2基于FFT谐波分析执行
作为谐波分析的最常用的方法，使用快速傅立叶变换来计算谐波的幅值和相位，操作简单，准确，容易使用，因此上。其实现方式如下。
（1）数据收集
在FFT的一个变化必须是一个模拟信号转换成离散的数字信号，它是数据采集。根据FFT计算时需要的数据收集的时间，收集在一个周期n的满足:. N，其中n和m是正整数下列条件数据
的数据（2）的重组
数据必须收集并添加了反演计算，重新排列，以计算FFT的原始数据的序列。假设原始数据是{X（Ⅰ）| I = 0，1，2，...，N-1}，{X新序列是（Ⅰ）| I = 0，1，2 ...， N-1}，是间（2-1）给出的关系：

結果 (中文) 3:

本设计采用快速傅立叶变换（FFT）计算网络参数的分布。在利用快速傅里叶变换（FFT）实现谐波分析，测量的电压和相位角和幅度，然后计算当前谐波分布电压，电流，功率，功率因数等参数。因此，本章在第一部分的内容，快速傅立叶变换，然后基于网络参数分布的傅里叶变换公式。

2.1快速傅里叶变换作为一种重要的谐波分析方法；快速傅立叶变换的谐波测量要求的信号的相移和振幅和相位和振幅的谐波计算网络参数的分布。
2.2.1介绍FFT算法、FFT快速傅立叶变换，主要用于谐波分析，相位和振幅谐波。起初，由于巨大的计算离散傅立叶变换，傅立叶变换不能解决实际问题。但随着FFT算法，傅里叶变换应用越来越广泛。经过几年的创新和发展，在理论和实现这种方法很全面。但应注意FFT在使用过程中，如果波包含谐波，FFT变换的混叠现象可能影响最终结果的正确性。为了解决这个问题，你必须提供数据满足奈奎斯特采样定理的要求，抽样采样频率大于测量信号中包含的两倍次谐波频率最高。
2.2.2基于FFT实现谐波分析方法
作为最常用的谐波分析，采用快速傅立叶变换来计算谐波的振幅和相位，操作简单，准确，使用方便等特点。它的实施是。

（1）收集数据的FFT变换，将模拟信号离散的数字信号，这是数据的采集。根据FFT计算，需要时，数据采集，采集的数据在一段不符合以下条件：nn和m是正整数。（2）

重组数据收集的数据必须添加的反演和计算，整理原始数据序列的顺序计算FFT。假定原始数据是{ x（i）| i＝0，1，2，…，n - 1 }，{新序列x（i）| i＝0，1，2，…，n - 1 }，之间的关系是（2-1）给：