应用于回声消除的精确背景噪声估计

The reconstruction of background noise from an error signal of an adaptive filter is a key is-sue for developing Variable Step-Size Normalized Least Mean Square (VSS-NLMS) algorithm in the context of Echo Cancellation (EC). The core param-eter in this algorithm is the Background Noise Pow-er (BNP ); in the estimation of BNP, the power difference between the desired signal and the filter output, statistically equaling to the error signal pow-er, has been widely used in a rough manner. In this study, a precise BNP estimate is implemented by multiplying the rough estimate with a corrective factor, taking into consideration the fact that the er-ror signal consists of background noise and mis-alignment noise. This corrective factor is obtained by subtracting half of the latest VSS value from 1 after analyzing the ratio of BNP to the misalignment noise. Based on the precise BNP estimate, the PVSS-NLMS algorithm suitable for the EC system is eventually proposed. In practice, the proposed al-gorithm exhibits a significant advantage of easier controllability application, as prior knowledge of the EC environment can be neglected. The simula-tion results support the preciseness of the BNP esti-mation and the effectiveness of the proposed algo-rithm.     

自适应回声消除算法的仿真研究

介绍几种自适应回声消除算法:NLMS,PNLMS,PNLMSDU,IPNLMS,MPNLMS,并在Matlab环境下进行了仿真比较。采用高斯噪声作为输入,分别在回声路径稀疏、回声路径中等稀疏、回声路径完全非稀疏的条件下进行仿真。仿真结果表明,PNLMS算法是针对稀疏回声路径的有效快速算法,MPNLMS算法做了进一步的优化。IPN-LMS算法和PNLMSDU算法融合了NLMS算法和PNLMS算法的优点,既保证有较快的初始收敛速度,又保证后阶段收敛速度不明显下降。     

电能质量的数据库管理系统

在综合电能质量监测、分析与管理系统中,由于电能质量的时、频域参数众多,并且是多路监测,其数据量较大,非常适合采用数据库的形式进行管理。本文主要针对电能质量参数的数据库管理方式,在指出两层C／S结构所存在问题的基础上,提出了三层C／S结构,并对其不同连接方案进行论证、分析,从而确定出适合电能质量数据库管理系统的解决方案。     

基于自适应神经网络的谐波分析模型与算法

提出一种周期信号的谐波基函数神经网络模型及基于该模型的谐波分析算法.该算法将基波频率和谐波幅值相位共同作为权值参与学习调整,通过自适应测量原理估计各次谐波参数,算法的收敛性定理为学习率的选择提供了理论依据.对信号存在频率偏差和含有白噪声两种情况分别进行了仿真,结果表明该算法精度高、收敛速度快,适合于非同步采样和短数据下的电力系统谐波分析.     

基于LabVIEW的网络型电机测试系统

开发了一种基于LabVIEW的网络型电机测试系统。该系统充分利用了不断发展的网络资源,采用了常规仪表、数字化处理技术与计算机管理技术相结合的模式,构建了一种新颖的网络型、智能型、数字型的电机测试方案。系统人机交互界面友好,可移植性强,运行流畅,有实际应用价值。图10参12     

基于AR谱估计和Adaline神经元的间谐波分析

将人工神经网络应用于电力系统间谐波分析，提出了Burg算法与Adaline神经元相结合的间谐波分析方法。通过Burg算法计算自回归（AR）模型参数，得到信号中谐波和间谐波的个数及频率初值，然后应用改进的Adaline神经网络精确分析谐波和间谐波的频率、幅值和相位。MATLAB仿真结果验证了Burg-Adaline间谐波分析方法具有分辨率高、精度高、收敛快的优点。     

减小非同步取样中频谱泄漏的迭代算法

由于很难实现真正意义上的同步取样,频谱泄漏似乎不可避免.针对周期信号分析中的频谱泄漏问题,本文提出了一种基于FFT的迭代算法,用此算法可以使频谱泄漏大幅减小甚至消除.而这种方法并不需要增加单个周期内的取样点数,也不需要几个或更多周期的取样数据,这一算法只需对原有取样数据进行迭代运算,从而得到比较真实的频谱,因此,具有较大的实用价值.     

串行通信定时大批量数据传输的编程技术

详细介绍了在工业现场强电磁干扰的环境中，基于Windows98操作系统的工控机与MCS－51单片机间串行口传输大比量数据的编程技术。着重分析了实际通信中可能出现的传输错误以及通信线程Timeouts设定等问题，同时给出了相应的解决方案。     

低频电压真有效值的数字化测量算法

本文对低频电压真有效值数字化测量的三种算法,即复合梯形算法、复合辛甫生算法和复合柯特斯算法分别进行了讨论,并给出了它们的流程,分析了它们的理论误差。