Hanning窗在电力系统谐波分析中的应用

采用FFT算法对电网信号进行谐波分析时很难做到同步采样和整数周期截断,由此造成的频谱泄漏和栅栏效应将影响到谐波分析的结果。本文应用矩形窗和Hanning窗的加窗插值FFT算法分析非同步采样的电力系统谐波,经过MATLAB仿真证明：采用基于Hanning窗的加窗插值FFT算法能够大幅度降低由非同步采样造成的误差,最后给出了实现该算法的C语言程序。     

一种改进的5G系统主同步信号同步算法

针对现有5G系统主同步信号同步算法在大频偏情况下的同步性能较差的问题，本文提出一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)的联合检测算法，通过对传统互相关算法中的共轭相乘结果进行FFT变换，记录变换后的峰值，遍历所有峰值找到同步点，得出小区组内号，再进行载波频偏的估计.仿真结果及复杂度分析表明，改进算法不仅具有很强的抗频偏能力，尤其对于大频偏下的情况，同时完成载波频偏的估计，所增加复杂度在可接受范围内且检测性能稳定.     

LoRa物理层同步及解调性能研究

针对现有的基于FFT的同步算法误差较大的问题,提出了一种优化的LoRa物理层前导码同步方法。首先,根据Chirp信号的时频转换特性,分别采用差分算法和插值算法对前导信号的归一化的小数频偏和小数时延进行估计,在此基础上采用基于FFT同步的联合估计算法对整数频偏和整数时延进行估计;之后,从理论上分析残余的同步误差对LoRa信号解调性能的影响。仿真结果表明,所提出的同步方案可以在相应信噪比极限下满足解调性能要求。     

电力网络监控仪中数据采集模块的设计

讨论了一种电力网络监控仪的数据采集模块的设计方法。结合锁相环同步技术改进数据采集模块,加入锁相环频率跟踪电路,实现同步等间隔采样,减小了非同步采样引入的误差;针对快速傅里叶变换(FFT)算法的栅栏效应和频谱侧漏提出了加窗插值FFT算法,并把算法移植到ARM内核的微控制器LPC2138中,精确实现了电网各次谐波幅值频率和总谐波畸变率的计算。     

基于FPGA的高速实时FFT处理器设计

为满足机器人敏感皮肤实时信号处理的要求,系统采用FPGA来实现快速傅里叶变换(FFT)算法。本文在分析了基-2FFT算法的基础上,采用同步流水线结构,利用现场可编程门阵列(FPGA)完成256点16位复数点FFT。实验结果表明,使用FPGA实现FFT具有很好的实时性,能满足机器人敏感皮肤实时信号处理的要求。     

帧同步混合小波包变换快速算法及其在语音处理中的应用

帧同步的小波包快速算法是一种类似FFT的小波变换算法。本文提出帧同步混合小波包的分析方法，其特点是在发挥小波变换的时频分析特点的同时，分析时窗能够满足语音处理中帧长的要求，从而可以实现实时处理。这种混合小波包具有完全重构特性。文中用实验对比表明了帧同步混合小波包分析的优越特性。     

交流同步采样在断路器测控装置中的应用

真空断路器遥测装置中最重要的测量参数中最重要的是三相交流电参数,当电网频率波动时,必须采用交流同步采样技术才能保证采样计算精度,同步检测和FFT算法成为其核心技术,文章提出了如何使用硬件同步和软件同步相结合,以提高三相同步交流采样的精度和可靠性。     

基于特殊导频码的OFDM系统盲帧同步算法

提出了基于特殊导频码的OFDM系统的盲帧同步算法。该算法不需要数据辅助,首先利用FFT窗跨界时产生的能量泄露实现了对符号定时参数的估计,然后对同步后的OFDM信号进行解调得到信息序列,最后利用3阶相关函数(TCF)对序列进行处理从而提取出同步码以实现帧同步。仿真结果表明,该算法在低信噪比下具有较好的同步能力和较高的同步精度。     

一种基于多卷积窗FFT算法的土壤电阻率测量装置研究

采用快速傅里叶变换(FFT)进行土壤电阻率测量分析时很难做到同步采样,存在频谱泄漏现象,影响测量分析的结果。本文提出了土壤电阻率测量装置的FFT加窗算法。研究了基于卷积窗的组合余弦的加窗算法,文中给出了利用所提出的算法进行土壤电阻率测量装置分析的算例,计算结果表明,基于卷积窗的组合余弦加窗算法具有更高的测量分析精度。     

OFDM中基于导频的自适应符号同步算法*

提出了一种在OFDM（正交频分复用）系统中基于导频符号的自适应符号同步新算法,该算法利用FFT的特性,采用频域同步的方法对符号定时和载波相位偏差进行联合估计;算法计算量小,导频的占有资源少,并且同步捕获速度、精度高低可以灵活地进行调节。仿真结果表明,提出的算法能够简单而有效地获取符号同步,自适应性强,即使在多径衰落信道中,也能获得较好的性能。     

电力系统间谐波和谐波分析的海宁窗插值算法

间谐波和谐波对电网的危害日益严重,所以准确计算出间谐波和谐波的幅值、频率和相位等参数,对于改善电能质量具有重要意义.在分析间谐波和谐波特性的基础上,提出了海宁窗插值的间谐波和谐波算法.该方法对时域信号加海宁窗进行离散傅里叶变换,初步求取各次谐波和间谐波的各个参数,然后对各参数采用插值算法进行修正.经过仿真验证,该方法可以减小频谱泄漏和同步偏差的影响,并为谐波和间谐波信号分析提供了有效、准确的分析结果.     

基于频域时域联合分析的语音端点检测

通过计算语音频谱上谐波基频能量,在频域上检测浊音信号。因谐波频谱是乐音的基本特征,所以这种算法可以有效地消除各种非乐音噪音信号的影响,具有较高灵敏度和准确性。根据检测到的浊音位置和基频值,利用语音信号时域短时平稳特性,在时域上应用互相关系数确定相邻基音节,进而精确检测浊音信号的起始和终止端点。根据清音频率较高的特点,先对语音信号通过二阶微分提升高频能量。应用Teager能量算子可以同时分析能量和频率变化的特点检测纯净语音信号中清音的起始和终止端点。实验研究结果表明语音端点检测算法具有较高的可靠性和精确性。     

智能断路器中谐波分析算法的研究与应用

在阐述某嵌入式系统——智能断路器上实现谐波分析功能的基础上，基于FFT算法，提出了新型谐波分析算法。经实验仿真证明，改进后算法的计算精度较高，资源需求少，运算速度快，完全达到了分析高次谐波的要求，并在同类算法中占据优势。     

电能质量短时扰动检测及其DSP实现

工业生产中对电能质量短时扰动精确检测的需求日益增长,设计了基于DSP的电能质量短时扰动检测装置。分析了Teager能量算子检测短时扰动的原理,针对高频扰动的情况使用了小波变换优化算法,并给出了Teager算法在DSP上的具体实现。实验结果证明该方法是可行而且高效的。     

Experiments with improved approximate mean value analysis algorithms

Approximate mean value analysis (MVA) is a popular technique for analyzing queueing networks because of the efficiency and accuracy that it affords. In this paper, we present a new software package, called the improved approximate mean value analysis library (IAMVAL), which can be easily integrated into existing commercial and research queueing network analysis packages. The IAMVAL packages include two new approximate MVA algorithms, the queue line (QL) algorithm and the fraction line (FL) algorithm, for analyzing multiple class separable queueing networks. The QL algorithm is always more accurate than, and yet has approximately the same computational efficiency as, the Bard–Schweitzer proportional estimation (PE) algorithm, which is currently the most widely used approximate MVA algorithm. The FL algorithm has the same computational cost and, in noncongested separable queueing networks where queue lengths are quite small, yields more accurate solutions than both the QL and PE algorithms.     

电能质量检测智能电子设备中的数据处理

为了确保电力系统的安全运行和电能质量的准确分析,构建了一种基于IEC61850的电能质量监测智能电子设备框架,并提出一种基于FFT和小波变换相结合的数字信号处理方法.仿真结果证明,该方法不仅能够识别和检测扰动信号的起止时刻,也能够实时分析各次谐波的幅值和相位;在畸变和扰动的情况下,采用该改进算法具有很好的实用性和灵活性.     

基于背景配准的矿井危险区域视频目标检测算法

针对矿井危险区域视频监控视场背景复杂,难以实现视频目标精确提取的问题,提出了一种基于背景配准的视频目标检测算法。该算法实现步骤:提取SIFT特征点,计算特征点区域H-S光流矢量;通过区域运动特性分析提取出背景运动区域,对背景运动区域特征点做帧间匹配;计算仿射参数,配准差分后提取出精确的目标区域。实验结果表明,该算法能够去除前景目标特征点对背景配准的影响,可获得较为精确的目标区域。     

BFO optimized RLS algorithm for power system harmonics estimation

In this paper a new estimation approach combining both Recursive Least Square (RLS) and Bacterial Foraging Optimization (BFO) is developed for accurate estimation of harmonics in distorted power system signals. The proposed RLS–BFO hybrid technique has been employed for estimating the fundamental as well as harmonic components present in power system voltage/current waveforms. The basic foraging strategy is made adaptive by using RLS that sequentially updates the unknown parameters of the signal. Simulation and experimental studies are included justifying the improvement in performance of this new estimation algorithm.     

单相电压型PWM整流器无源控制算法研究

以单相电压型PWM整流器为研究对象,针对其控制策略和控制性能不佳等问题,提出由无源电流控制器控制的单相电压型PWM整流器无源控制算法.首先,构建虚拟d-q坐标系获得整流器输入电流的d-q轴电流分量;其次,通过无源电流控制器消除或抑制输入电流谐波,实现对d-q轴电流分量的无差跟踪,使得整流器输出恒定的直流电压;最后,引入评价函数,对控制器的开关函数进行最优选取,从而选择最优开关状态.仿真和实验结果表明,该方法较传统的PI控制算法具有更高的准确性和有效性.     

Real-time particle swarm optimization based current harmonic cancellation

As a powerful optimization algorithm, particle swarm optimization (PSO) has been widely applied to power system researches. However, most existing applications of PSO can only be implemented offline. The difficulties of online implementation mainly come from the unavoidable lengthy simulation time to evaluate a candidate solution. Recently, PSO was implemented online that can identify parameters in a motor control systems. In this paper, the real-time PSO (RT-PSO) based identification technique is applied to cancel current harmonics in power systems. By transforming the identification problem to optimization problem, RT-PSO can simultaneously identify four parameters associated with fundamental current from measurement. In this way, there is no need to identify the fundamental frequency separately or construct fundamental signal from identified harmonic information. The identification algorithm can be applied to three-phases independently, even for unbalanced system or single-phase system. The identified fundamental signal is then used as the reference for current harmonics cancellation. The RT-PSO based harmonic cancellation is realized with an active filter and used to compensate harmonic current created by a nonlinear load. Simulation results demonstrate that the RT-PSO algorithm can provide accurate identification of the fundamental current which in turn will result in good harmonic cancellation performance. As a capable online optimization technique, RT-PSO can be extensively applied to many optimization and control problems.