1、“.....这结果的物理意义很明显。变小意味着测量过程中引入的量测噪声变小，因此信号实测值的准确度较高。此时，当然把取大些，使信号的滤波估计值依赖实测值的比重加大。从式还可知，的大小还与有关，即与预测误差的协方差有关。根据式，若变小，或变小，或两者都变小，则变小。此时，也变小。这结果的物理意义也不难理解。变小意味着原有滤波估计值较为准确，变小意味着动态过程噪声在信号模型中起的作用较小......”。

2、“.....这点，也可以从预测协方差变小看出。此时，当然应把值取得小些，使信号的滤波估计值依赖外推预测值的比重加大。第五章基于卡尔曼滤波原理对电网频率进行检测和预测电力系统状态空间模型考虑包含个谐波的三相电压系统，其离散傅里叶级数形式可以表示为式中，表示谐波分量的次数表示次谐波分量角频率，和分别表示各相次谐波分量有效值......”。

3、“.....即采样频率。由式可写出三相电压系统的正序瞬时值对称分量为由于式中含有系数，为便于分析，对式进行修改如下因为负序瞬时值对称分量为正序瞬时值对称分量的复共轭，因此通过研究正序瞬时值对称分量即可获得对电网系统性能的了解。若将式所表示的各相电压的各次谐波分量用谐波相量表示，则有则正序和负序谐波对称分量可表示为式中，和分别为正序和负序基本对称分量......”。

4、“.....正序瞬时值对称分量由很多次谐波对称分量组成。由于在测量信号过程中存在着噪声干扰，为减小估计误差常需要对采样信号进行滤波处理。为滤波后谐波分量的最大频率。对式进行变换有式中，为需要估计的基本正序对称分量。当角频率难以确切知道时，就必须将其作为个待估计的状态变量，这时就需对式进行变换。其状态方程和量测方程可分别表示为......”。

5、“.....,。根据前面状态变量的定义方法，为了将量测方程表示为矩阵形式，即对式中的非线性函数,进行变换，则式可表示为式中分别表示均值为零，方差为任意值的量测误差和系统干扰，两者为互不相关的高斯白噪声序列，其统计特性如下式中，为函数，其特性为为非负定矩阵为正定矩阵......”。

6、“.....将其围绕滤波值周围周围展成泰勒级数，略去二次以上项后，即可得到该系统的线性化模型。即,令,式中则该方程进步可表示为应用卡尔曼滤波基本方程......”。

7、“.....即,。所以，式可变换为,式中。最优增益矩阵为估计误差方差矩阵的递推方程为预测误差方差可表示为变量初始值取，估计误差方差矩阵初始值。......”。

8、“.....,频率在处突变为，算法对频率的跟踪结果如图图频率跟踪图由图可以看出卡尔曼滤波方法可以很好的跟踪电力系统的频率，而且跟踪误差小。解决了电网信号畸变时无法实现频率的正确估计问题。为电力系统的运行与控制调节打下基础。参考文献张恒旭，李常刚，刘玉田......”。

9、“.....，黄纯，彭建春，刘光晔，等周期电气信号测量中软件同步采样方法的研究电工技术学报，，蔡邻电力系统频率北京中国电力出版社，胡艳婷李本藩种供安全自动装置用的新的频率测量算法，电力系统自动化宋文尧，张牙卡尔曼滤波北京科学出版社，贾嵘，杨可，原丽，等基于卡尔曼滤波和加窗插值谐波分析法的介损测量方法电网技术程水英无迹变换与无迹卡尔曼滤波计算机工程与应用张贤达现代信号处理北京清华大学出版社马静波......”。