基于加新型自卷积窗的频谱插值谐波分析方法

为了解决快速傅里叶变换在电力谐波分析方法中存在采样的不同与非整数周期截取而造成的栅栏效应和频谱泄露的问题,提出一种基于P阶三角自卷积窗改进FFT频谱插值的电力系统谐波分析方法。首先使用P阶自卷积窗截取信号,之后选取幅值最大的频率附近的离散的频谱3条谱线进行加权平均计算来确定谐波谱线的准确位置,进而可以得到谐波的幅值、相位和频率,最后通过多项式拟合的方法,提出谐波修正的公式。通过仿真分析,所提出的自卷积窗函数能降低频谱泄露和栅栏效应带来的影响。采用改进的频谱插值算法可以提高电力谐波的检测精度,有助于对谐波的应用分析。     

基于二阶海宁卷积窗和双峰插值傅里叶变换的谐波检测方法

针对采用傅里叶变换检测谐波时存在的频谱泄露和栅栏效应问题,提出采用二阶海宁卷积窗的加窗算法来减少频谱泄露,采用双峰谱线插值修正算法抑制栅栏效应的谐波检测方法。Matlab仿真结果表明,该谐波检测方法对于稳态谐波的检测精度较高,且很好地改善了频谱泄露和栅栏效应问题。对于波动谐波,提出可采用小波变化与傅里叶变换和加窗插值法相结合的谐波分析方案。     

基于谱线插值FFT谐波电流检测的研究

提出了新型谱线插值FFT的谐波电流检测新方法,用于改善有源电力滤波器(APF)谐波检测的实时性和可靠性。新型谱线插值FFT主要是对检测波进行加余弦偶次幂窗,利用抽取幅值最大的频率附近的3根离散频谱确定谐波谱线的准确位置,可以得到谐波的幅值、相位和频率。基于该算法,通过多项式拟合的方式,提出了谐波修正的实用公式。仿真结果表明,该方法能够很好地抑制频谱泄露和栅栏效应,跟踪基波频率的变动,提高谐波的检测准确度。     

一种基于改进DFT算法的相位差测量研究

相位差是指两路同频率周期信号初相位的差,在工业系统中有广泛应用,传统DFT算法测量工频相位差存在很大的频谱泄露误差。论文提出一种改进DFT相位差算法,使用布莱克曼自卷积窗对信号截短,并利用离散频谱校正方法修正有用频谱处的相位,并计算出相位差。仿真实验证实,在存在多次谐波干扰条件下,改进DFT算法能够克服频率波动和白噪声干扰,算法精度比现有的矩形自卷积窗插值算法提高2个数量级以上,可以实现相位差的高精度测量。     

交流畸变频谱分析中的幅值和频率修正方法

在交流畸变频谱分析中,因电压频率调制和离散傅立叶变换(DFT)的栅栏效应,会导致分析结果产生较大的幅值和频率误差。笔者给出了一种电压幅值和频率修正方法,该方法依据DFT频谱中幅值最大的两个相邻谱线幅值,计算出交流电压谐波的准确幅值和频率,仿真结果表明其幅值精度优于0.01%,频率误差小于0.001 Hz。     

绝缘材料的介质损耗角在线检测方法研究

介质损耗因素在线检测中受到各方面因素的限定，包括系统频率波动、谐波及噪声干扰。传统的测量方法计算量大，且受环境干扰下无法保证测量的精度。通过对三角卷积窗和全相位数据处理性能进行分析，提出了一种双卷积窗全相位数据预处理的方法检测介质损耗角，同时改进相位角校正算法。该算法能够准确提取基波相位角，计算出介质损耗角。通过仿真与几种经典方法对比，该算法具有较高的检测精度，受上述因素影响较小。     

一种基于EEMD的新型谐波误差分析策略

针对电力系统中严重的谐波干扰问题,为提高其运行的安全有效性,去除谐波干扰并提高系统稳定性能成为研究热点。电网中常存在频率强烈波动或者白噪声强烈干扰的现象,虽说三谱线插值的FFT算法(基于Kaiser窗)的抗干扰能力很强,谐波参数估计也可以有较高的精准度,但是远不及使其与平均经验模态的总体水平来分解谐波的检测算法(EEMD)与直线度误差分析相结合。应用直线度误差来分析信号的谐波成分,有机结合了三谱线插值的FFT(基于Kaiser窗的)谐波检测分析法。通过对整体谐波分量的在线监测,不仅能够提高稳态信号的检测精度,还能提高系统的动态性能。本分析策略大限度地提高了计算精度以及系统稳定性。通过仿真分析得知,所述方法可以使系统具有较强的抑制频谱泄露能力,并能够显著降低栅栏效应的发生概率,进而使电力谐波信号的幅值误差、初相位误差和频率误差分别低于0.004 1%、0.002 4%和0.003 9%。     

基于谐波分析的变压器套管介损因数检测

传统方法常因电网频率波动和存在高次谐波导致基波相位测量精准度较差，为此提出基于谐波分析的变压器套管介损因素检测方法。通过计算电压和电流经过零点的时间差设计介质损耗角正切检测框架，进行傅里叶级数分解检测，降低电子电路中零漂的干扰，利用修正理想采样频率法消除频谱泄漏产生的测量误差，凭借修正采样频率和采样周期实现了自动化检测。通过仿真实验结果表明方法较传统方法相比有着较高的测量精度，且计算简便、利于实际工程应用。     

信号频率的卷积窗优化新算法

为提高经典频谱校正算法的测频精度,给出了基于卷积运算构造新窗函数的方法,并提出考虑负频谱响应的优化新算法.采用优化新算法对基波频率在工频信号周围变化的谐波信号进行频率测量研究,结果表明,新算法可以实现信号频率的高精度测量,测频精度最高可达nHz数量级;同时,新窗函数与新算法的有效结合可优势互补,具有广泛的应用前景.     

基于混合卷积窗和双窗法的FFT算法研究

FFT算法是信号处理中一个不可或缺的部分,也是其中需要改进的部分.设计一个精度优良的FFT算法有助于推进频谱分析的实用化进程.针对FFT改进算法的实现需求,文章采用了C语言结构设计了一个任意点数的FFT算法,分析了混合卷积窗的频谱特性,并总结了任意窗函数的幅值恢复方法.最终通过构建混合卷积窗和双窗法结合的处理方法有效提...     

基于频谱细化技术的精密旋转轴承音频信号故障检测方法研究

本文研究了基于复解析带通滤波器的复调制频谱细化方法（一种优化ZFFT算法）在精密旋转轴承音频信号故障检测上的应用;针对音频信号的特点,采用加汉宁窗三点卷积幅值校正法进行了误差校正.通过实验证明：该频谱细化技术可以得到高精度的音频信号频率细化谱线,为精密旋转轴承音频信号频谱的细化分析、特征提取、故障检测提供了一种简单有效的方法.     

调频连续波太赫兹雷达近程测距精度提高算法

太赫兹雷达的波长短且带宽大,与微波、毫米波相比,易于实现很高的测距精度.采用调频连续波雷达测距,在差频信号进行频谱分析过程中,频谱泄露和栅栏效应影响其测距精度.该算法通过调整采样参数实现整周期采样,减少频谱泄露,通过峰值谱线和相邻谱线构成的梯度法估计频谱峰值中心频率,减小离散频谱间隔造成的误差,通过两步的校正提高测距精度.实验结果表明:该算法的测量精度误差与传统频率估计法相比有所降低,与直接采用FFT的方法平均提高了58.5％.     

基于DSP的嵌入式介损测量装置的实现

电力系统频率偏离50Hz时,常规的傅立叶变换用于频谱分析时易产生频谱泄露和栅栏效应,使介损角计算产生误差.加Hanning插值的谐波分析法通过加窗和插值能有效减轻频率偏离50Hz时的频谱泄露和栅栏效应,但在数字信号处理器上不易实现.本文提出了一种改进的基于加汉宁窗的谐波分析法应用于基于DSP的介损角在线监测装置.实验结果表明,该方法在减小计算量的同时具有较好的测量精度.     

基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型

常用天气雷达回波外推方法建立的天气雷达回波外推模型,设置编码器和预测器长度和步长偏小,导致模型外推预测天气精度低,于是提出基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型.转换雷达图像数据集坐标,计算天气变化粒子的经纬度值,修正天气变化粒子距离地面高度,预处理天气雷达图像数据;将卷积神经网络分为正向传播和反向传播两种,分别训练卷积神经网络数据传播过程;采用卷积层和采样层交替布置的方式,设置编码器和预测器长度和步长,建立天气雷达回波外推模型预测天气.实验结果表明:对比三组天气雷达回波外推模型,所设计模型具有较高的外推预测精度.     

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。     

频率估计的一种多段同频等长信号频谱融合法

为提高信号频率估计精度和现有方法的普适性,提出一种基于频谱融合的多段同频等长信号的频率估计算法。设计相位差补偿因子克服分段信号相位不连续问题,以达到相位连续信号的频谱分析效果;建立搜索频率序列修正相位差补偿因子中的未知参数,并对分段信号频谱进行相位差补偿得到修正频谱矩阵;通过累积频谱抽取谱和修正频谱计算频谱相关序列并搜索最大值,其对应搜索频率即为该算法的频率估计值。数值仿真实验表明,基于该算法频率估计的均方根误差约为现有方法的1/4~2/3,较为接近Cramer-Rao下限。     

基于可变形卷积网络的思政课堂移动学习模式自动识别

为解决传统学习模式自动识别方法中卷积核自身几何设计有限导致的识别精度较低的问题,提出基于可变形卷积网络的思政课堂移动学习模式自动识别。在经典网络中加入与学生头部运动情况相关的偏移矢量;利用可变形卷积层、池化层与全连接层构成可变形卷积网络模型;经过获取初始权值分布状况、误差计算等步骤完成网络模型训练;引入激活函数,调节神经元数量,完成学习模式自动识别。仿真实验证明,所提方法具有较高的自动识别精度与良好的数据处理能力。     

基于模型集成的高分辨率融合车道线检测算法EI北大核心CSCD

针对无人机航拍视角下车道线形状复杂、细节特征易丢失、车道线前后景像素占比不均衡等问题,提出一种基于模型集成的高分辨率融合车道线检测算法.首先使用高分辨率融合结构和双线性插值算法改进全卷积神经网络的卷积模块和上采样模块;然后依据模型集成思想,使用改进后的模型结构作为车道线前后景语义分割模型及车道线多类别语义分割模型,用于分步骤解决车道线检测问题,并使用阈值化交叉熵损失函数和Lovasz损失函数组成联合损失函数对2种模型进行训练;最后使用局部色选区域生长算法为检测结果添补细节.实验结果表明,所提算法在自定义无人机航拍视角的15类车道线语义分割数据集中达到0.5484的平均交并比和0.9931的像素精度,在NVIDIA Tesla V100平台对分辨率为512×512的图像的检测速度达到23.08帧/s.     

基于迭代的多频频率估计方法

调频连续波（Frequency modulated continuous wave,FMCW）雷达中的频率测量精度直接决定了测距的精度,但实际应用中频率估计受到负频谱和多目标带来的多频信号的干扰,误差较大。本文基于常用的单频频率估计方法Orguner算法提出了一种新的多频频率估计方法,并利用迭代逐步消除负频谱和其他频率带来的干扰。该方法只需要对信号进行离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform,DFT）,进而取各频率点附近的3个采样值实现精确的频率估计。仿真结果证明,本文提出的方法无论在无噪声条件下还是在高斯白噪声条件下均能带来频率估计精度的提升,且无需加窗处理,相比传统方法拥有更低的计算复杂度。     

基于Flat-top窗的双谱线相位差频率测量算法

以Flat-top窗为例,分析了它的旁瓣频谱特性,并提出了基于双谱线相位加权的加窗插值校正算法求取谐波频率偏移量。该算法首先采样N点信号,提取N/2奇数点和N/2偶数点信号进行FFT,分别得到谐波附近最大谱线和次最大谱线的相位,再通过对相位差加权得到谐波的频率。仿真结果表明,该算法能有效减小电力系统中相量参数估计的偏差,提高了谐波的检测精度。