【摘 要】
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本文重点围绕电力系统低频振荡主导模式提取这个中心，分析讨论了目前主要分析方法的优缺点，然后提出三种模式识别的新方法，它们都不需要考虑低频振荡的发生机理，可直接利用现场实测数据进行模式识别分析，取得了较好效果，具有较好的抗噪性，在电力系统低频振荡识别中有着积极意义。在分析了电力系统低频振荡信号的频谱特性的基础上，推导了加窗截断低频振荡信号的频谱分布，提出了基于滑窗FFT算法的主导模式识别方法。该方法
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本文重点围绕电力系统低频振荡主导模式提取这个中心，分析讨论了目前主要分析方法的优缺点，然后提出三种模式识别的新方法，它们都不需要考虑低频振荡的发生机理，可直接利用现场实测数据进行模式识别分析，取得了较好效果，具有较好的抗噪性，在电力系统低频振荡识别中有着积极意义。在分析了电力系统低频振荡信号的频谱特性的基础上，推导了加窗截断低频振荡信号的频谱分布，提出了基于滑窗FFT算法的主导模式识别方法。该方法通过固定窗口的滑动，通过对相应谱分量幅值变化的分析，就能识别出模式的衰减特性(即阻尼特性)；并针
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摘要：在物理教学中，利用模型对提高教学效果和锻炼学生思维的敏捷性、灵活性、独创性是非常有意义的。物理模型的建立是根据所学物理概念及规律的实质，从实际问题中抽象出来的。它的运用不是随意的，如不注意条件，盲目使用模型就会出现错误。如果运用得好，物理问题就会化繁为简、化整为零、化难为易。 关键词：物理；模型；思维；能力 中图分类号：G633.7 文献标识码：A 文章编号：1992-7711（2016
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