【电力系统分析】基于Kaiser窗S变换的电力质量信号时频分析方法研究与实现：优化基波与谐波检测性能探讨（含详细代码及解释）

内容概要：该论文提出了一种基于Kaiser窗的S变换(KST)方法，用于电力质量信号的时频分析。KST通过使用具有最优能量集中特性的Kaiser窗作为核函数，在基频处提供更好的时间分辨率以检测电压波动、闪变等幅值信息，在高频处提供更好的频率分辨率以检测时变谐波和振荡瞬态频率。该方法基于短时傅里叶变换和S变换，通过设计的控制函数自适应调整Kaiser窗参数以适应不同检测需求。实验结果表明，KST在时频分析的能量集中度和基波检测方面优于现有技术。此外，文章还详细分析了傅里叶变换、小波变换和HHT等传统方法的局限性，并通过理论推导和实验验证展示了KST的优势，特别是在处理同时包含低频波动和高频瞬变的复杂信号时表现出色。 适用人群：从事电力系统分析、信号处理的研究人员和技术人员，尤其是关注电力质量监测和故障诊断的工程师。 使用场景及目标：①用于电力系统中电压暂降、闪变、谐波等电力质量问题的精确检测；②为电力设备的状态监测和故障诊断提供更可靠的时频特征；③提高电力系统信号分析的精度和效率，支持实时监测和保护控制。 其他说明：KST通过自适应的Kaiser窗设计，解决了传统方法在低频和高频段分辨率不足的问题，特别是在电力质量分析中具有明显优势。论文不仅提供了详细的理论推导，还给出了完整的实现代码和实验验证，便于读者理解和应用。