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第1章 绪论
1.1局部放电测量中模式自动识别的意义
1.2局部放电产生原因及放电种类
1.3局部放电模式自动识别研究的发展状况
1.3.1放电模式
1.3.2局部放电模式特征参数
1.3.3局部放电模式识别分类器
1.3.4样本数据库
1.4局部放电灰度图象压缩技术研究
1.5论文的研究目标
第2章 分形基本理论与分维数估计方法
2.1分形定义
2.2分维数
2.3多重分形与广义维数
2.3.1多重分形与奇异性指数
2.3.2广义维数与奇异性谱
2.3.3广义维数的特例
2.4分维数估计的MDBC法
2.4.1分维数估计的主要方法
2.4.2 分维数估计的MDBC法
2.4.3实例图象分析
2.5小结
附图
第3章 局部放电灰度图象识别特征提取方法
3.1放电模型及实验装置
3.1.1放电模型
3.1.2实验线路及设备
3.2获取模型放电样本实验
3.2.1实验步骤及方法
3.2.2局部放电放电灰度图象及数据格式
3.3局部放电灰度图象分形特征
3.3.1特征图象与分形特征参数
3.3.2局部放电图象分维数计算结果
3.4局部放电图象矩特征参数
3.4.1矩的基本理论
3.4.2局部放电灰度图象识别矩特征
3.4.3局部放电灰度图象矩特征计算结果
3.5局部放电灰度图象相关性统计特征
3.5.1相关性统计特征参数
3.5.2相关性统计特征参数计算结果
3.6小结
第4章 局部放电灰度图象的分形压缩研究
4.1图象质量的判别
4.2分形静态图象压缩的基本原理
4.2.1R2空间迭代函数系统理论简介
4.2.2分形静态图象压缩编码的基本方法
4.3自适应四叉树分形压缩编码方法
4.3.1图象的四叉树分割
4.3.2父块的分类方法
4.3.3四叉树分形编码算法
4.3.4仿真实验
4.4局部放电图象压缩效果分析
4.5小结
附图附表
第5章 局部放电模式远程自动识别系统
5.1 BPNN基本原理及结构
5.2局部放电模式远程自动识别方案
5.3局部放电BPNN识别结果分析
5.3.1局部放电原始灰度图象识别结果
5.3.2局部放电解码图象识别结果
5.4小结
附表
结论
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的学术论文
攻读博士学位期间取得的科研成果
