傅里叶分析在电力系统的应用有哪些？能举例子吗？

一个主要的应用就是电力系统之中谐波分析。

传统的谐波分析理论基础是傅里叶分析，随着计算机、微处理器的广泛应用，数字技术在这一领域越来越多地被采用出现了离散采样的傅里叶变换（DFT），电力系统的谐波分析目前大多是通过该方法实现的。

电力系统谐波测试：

基于傅里叶变换的谐波测量。基于傅里叶变换的谐波测量是当今应用最多也是最广泛的一种方法。使用此方法测量谐波精度较高功能较多使用方便。

其缺点是需要一定时间的电流值，且需进行两次变换计算量大计算时间长，从而使得检测时间较长检测结果实时性较差。

而且在采样过程中当信号频率和采样频率不一致时使用该方法会产生频谱泄漏效应和栅栏效应使计算出的信号参数即频率、幅值和相位）不准确尤其是相位的误差很大无法满足测量精度的要求因此必须对算法进行改进加快测量数度。

扩展资料：

基于DFT的谐波分析原理就是把时域信号变换到频域相当于使数据样本通过一个梳状滤波器各滤波器的中心频率恰好是各次谐波的中心点理论上只要满足这一条件就能保证各次谐波的准确测量。

电力系统中的电压与电流为周期函数且满足荻里赫利条件，因此可将电压和电流分解为傅里叶级数形式，从而可以求出基波分量以及各次谐波分量。

在图象处理的广泛应用领域中，傅立叶变换起着非常重要的作用，具体表现在包括图象分析、图象增强及图象压缩等方面。

fftshift的作用正是让正半轴部分和负半轴部分的图像分别关于各自的中心对称。因为直接用fft得出的数据与频率不是对应的，fftshift可以纠正过来。

假设f（x,y）是一个离散空间中的二维函数，则该函数的二维傅立叶变换的定义如下：

p=0,1…M-1 q=0,1…N-1 (1)

或 p=0,1…M-1 q=0,1…N-1 （2）

离散傅立叶反变换的定义如下：

m=0,1…M-1 n=0,1…N-1（3）

F（p,q）称为f（m,n）的离散傅立叶变换系数。这个式子表明，函数f（m,n）可以用无数个不同频率的复指数信号和表示，而在频率（w1，w2）处的复指数信号的幅度和相位是F（w1，w2）。

2、MATLAB提供的快速傅立叶变换函数

（1）fft2

fft2函数用于计算二维快速傅立叶变换，其语法格式为：

B = fft2(I)

B = fft2(I)返回图象I的二维fft变换矩阵，输入图象I和输出图象B大小相同。

例如，计算图象的二维傅立叶变换，并显示其幅值的结果，如图所示，其命令格式如下

load imdemos saturn2

imshow(saturn2)

B = fftshift(fft2(saturn2));

imshow(log(abs(B)),[],'notruesize')

（2）fftshift

MATLAB提供的fftshift函数用于将变换后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心，其语法格式为：

B = fftshift(I)

对于矩阵I，B = fftshift(I)将I的一、三象限和二、四象限进行互换。

（2）ifft2

ifft2函数用于计算图象的二维傅立叶反变换，其语法格式为：

B = ifft2(I)

B = ifft2(A)返回图象I的二维傅立叶反变换矩阵，输入图象I和输出图象B大小相同。其语法格式含义与fft2函数的语法格式相同，可以参考fft2函数的说明。

如果信号是二维的，用上面的函数即可！直接调用。

如果信号是一维的，给你下面的例子，你应该能明白！

clear

fs=100;N=128; %采样频率和数据点数

n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列

x=05sin(2pi15t)+2sin(2pi40t); %信号

y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换，逆变换函数为ifft

mag=abs(y); %求得Fourier变换后的振幅

f=nfs/N; %频率序列

subplot(2,2,1),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅

xlabel('频率/Hz');

ylabel('振幅');title('N=128');grid on;

subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅

xlabel('频率/Hz');

ylabel('振幅');title('N=128');grid on;

%对信号采样数据为1024点的处理

fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;

x=05sin(2pi15t)+2sin(2pi40t); %信号

y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换

mag=abs(y); %求取Fourier变换的振幅

f=nfs/N;

subplot(2,2,3),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅

xlabel('频率/Hz');

ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;

subplot(2,2,4)

plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅

xlabel('频率/Hz');

ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;

若未确定函数 f(x) 是连续的，则

　　　　f(x) ~ 其傅里叶级数，

一般的，

　　　　[f(x-0)+ f(x+0)]/2 = f(x) 的傅里叶级数；

仅当f(x) 是连续函数时，

　　　　f(x) = 其傅里叶级数。

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