微弱正弦信号参数估计算法研究

该文提出了一种强噪声背景下微弱正弦信号频率、幅值与相位三个参数的估计算法.根据离散小波变换,对强噪声背景下采样序列进行预处理,构造N+2个新的序列.对该序列实施离散傅里叶变换,结合序列的构造方式得到了正弦信号频率,相位和幅值的估计算法.仿真实验表明,在不同类型的噪声背景下,该算法具有较高的估计精度与较强的鲁棒性.     

基于数学形态学的自适应余弦拟合随机共振幅值估计研究

针对余弦拟合算法计算量大、准度不高等问题,本文基于数学形态学对频域进行平滑处理,提出一种对特定频率峰值拟合的自适应参数调节随机共振幅值估计算法。首先,利用移频变尺度线性压缩随机共振检测出特定频率并利用所得频率设计出余弦曲线,在此基础上基于数学形态学对特定频率进行平滑处理,提出一种以特定频率的峰值为拟合目标的自适应参数调节方法,从而实现微弱信号的幅值估计。通过仿真数据,证明该算法比余弦拟合算法有效率,精度提升了1.33%。     

基于Morlet复小波变换幅值和相位信息的间谐波检测方法

小波变换以其良好的时频局部化特性在电力系统中得到了广泛的应用,包括在谐波分析方面。但即使是时频窗面积最小的Morlet小波也存在频谱混叠现象,使得单纯利用小波变换系数的幅值无法对谐波准确检测。本文提出了基于Morlet复小波幅值和相位信息相结合的谐波、间谐波检测方法。首先利用a-S（a）曲线粗略确定包含被测信号信息的尺度范围,然后利用这些尺度上的小波变换系数的相位信息来实现谐波、间谐波频率的检测,最后根据检测出的频率确定特征尺度,进而确定被测信号的幅值。与FFT方法和传统的尺度-幅值法相比,该方法能够克服频谱泄漏现象,且能够区分频率相近的信号成分,提高了谐波、间谐波的检测精度。通过Matlab软件进行仿真,结果验证了该算法的正确性。     

基于延拓相关算法的蓄电池内阻参数提取研究

针对蓄电池内阻参数提取中待测微弱信号易受噪声和干扰的影响,利用信号和噪声的不相关性,提出了一种基于延拓相关理论的抗噪处理算法。该算法选取两路同频正交参考信号中的一路信号注入蓄电池,然后将输出信号和原两路正交参考信号分别经过采样滤波后转化成离散序列,对离散信号进行延拓相关运算,最后利用和差三角函数得到内阻幅值和相位的计算值。实验结果表明,在高噪声背景下该算法有较高信号分辨率,对蓄电池内阻幅值和相位的测量有较高准确度。     

基于ICA的白噪声消除方法研究

为了消除润滑油内金属磨粒检测系统(metal debris detection system,MDDS)输出信号中混合的高斯白噪声,提出了一个基于ICA的算法对两路输出信号进行消噪处理.对两路信号添加前缀信号,并按照所述步骤进行两次ICA后得到三路独立源信号,根据ICA前后前缀信号幅值和相位的变化校正ICA分离结果的幅值和相位,完全恢复源信号.对MDDS的输出信号进行仿真以验证算法的去噪效果,实验结果表明,该算法可以有效地消除输出信号中的白噪声.     

基于CIC抽取滤波器的谐波分析算法

为消除非同步采样引起的频谱泄漏,提高电网信号的谐波分析精度,提出了基于级联积分梳状(CIC)抽取滤波器的谐波分析算法。在前端AD过采样的情况下,该算法采用逆向搜索的方法实现非同步采样数据的整周期截断,用基于CIC抽取滤波器变频的方法实现信号采样频率与信号基波频率同步,通过快速傅立叶变换(FFT)得到信号频谱,计算基波及各次谐波的幅值和相位。仿真实验结果及误差分析表明,相对于常规的分析方法,该算法具有较高的测量精度。该算法对于非稳态周期信号的谐波分析只需单周期采样,简单易实现,是一种有效的测量方法。     

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。     

基于移动正弦拟合的快速解包络算法

针对频率已知的调幅信号,提出了一种基于移动正弦拟合的快速解包络算法。以不需要迭代运算的最小二乘线性正弦拟合方法为基础,运用向前递推思想,充分利用前次运算中间参数,顺序拟合出调幅信号上各点幅值与相位,极大地降低了运算量,适合于交流调幅传感信号包络曲线的快速求解。结合拟合参数的绝对值均值的整周期平滑法,给出了一种满足嵌入式系统的实用包络曲线求解算法。在超声波信号处理的实验应用中表明:该方法有效地抑制局部噪声点的影响,比一般方法更加灵活有效。     

WDFT中弯折参数对弯折效果的仿真研究

在信号的研究中,弯折离散傅立叶变换(WDFT)在信号处理领域有着特殊的应用,弯折参数的选取对频率弯折效果有很大的影响.为了研究弯折参数对频率弯折优化效果,采用参数的选取就能准确预测出频率采样点的分布情况,从频率采样点间距和采样点分布概率两个方面,定量分析了一阶WDFT中弯折参数的幅值、相位的选取对弯折效果,并进行仿真.结果表明参数的相位决定了频率采样点集中的频域,而参数幅值则直接关系到采样点的集中程度.通过仿真结果证明理论研究结果的正确性和利用WDFT作信号分析具有较大的应用价值.     

全相位FFT在导弹自动驾驶仪测试中的应用

自动驾驶仪是导弹的姿态控制系统,其性能好坏决定了导弹飞行的稳定性。为了精确测量其性能,对导弹自动驾驶仪测试原理和方法进行了研究,进行了正弦信号测量方法的分析,提出了基于全相位FFT数据处理方法,并结合时移相位差校正方法实现正弦形式信号的频率、幅度和相位等参数的精确测量。利用LabVIEW图形化编程软件设计了算法软件,通过仿真试验考察了该算法在无噪、低噪和大噪环境下信号测量精度,结果表明全相位FFT方法在信号频谱测量方面具有精度高、抗噪能力强等优点,满足自动驾驶仪的测试需求。