一种新的电力系统频率测量算法

该文研究了一种新的电力系统频率测量的新算法,利用正弦信号的频率特性,对含有谐波、噪声、直流干扰下的电力系统频率信号进行多重自相关运算,得到原始信号的自相关函数,对自相关函数求导,根据极值解析运算原理测量基波信号频率。分析了各个因素对该文算法精度的影响,给出了仿真结果,理论和实验结果表明该文算法有效地提取电力信号的基波频率,对谐波、噪声及直流电平干扰具有很强的抑制能力。算法简单,物理意义明确,具有一定的实用价值。     

二维谐波频率估计的高精度稳健迭代算法

本文运用基于两阶段的稳健迭代算法考虑了加性噪声中二维多分量谐波频率参数的估计问题。可以证明该算法仅需要三次迭代就能达到收敛,且最终估计量达到和最小二乘估计（LSE）相同的收敛速度以及估计方差达到Cramer-Rao下界。由于基于统计量的迭代估计充分利用了谐波模型的内在特性以及噪声分布特性,所以仅需要三步迭代就达到收敛,因而使得算法计算量很小且稳定,另外还可以证明三步迭代之后的估计量为二维谐波频率的无偏以及一致估计。本文证明了[9]中的单分量模型下的迭代算法可用于多分量情形下的估计,并且本文所采用的频率参数的平行估计方式避免了[9]中逐个估计方式下前一个已估计频率对分量对后一个要估计频率对分量的影响。最后模拟实验证实了估计的无偏性和一致性以及估计量在中样本情形下具备很高的估计精度。      

基于谐波陷波器改进HMLD的呼吸心跳分离算法

针对毫米波雷达生命体征信号检测存在的呼吸谐波及心跳信号提取精度低的问题,本文提出了基于谐波陷波器改进的谐波倍数循环检测(HMLD)的呼吸心跳分离方法。首先,设计了单通道的毫米波雷达信号采集系统,采集人体胸廓雷达回波信号,并进行相位信号提取、相位解缠、滤波等预处理提取胸廓微动信号;其次,通过HMLD方法提取呼吸基波频率、高次谐波频率,并采用陷波器消除呼吸谐波;最后,根据HMLD方法提取心跳基波频率,提取的心跳频率误差率在11.5%以内,并与变分模态分解算法(VMD)提取结果对比,心跳信号信噪比平均提高了2.66 dB。实验结果表明,基于谐波陷波器改进的HMLD方法能够有效的分离呼吸心跳。     

同伦BP网络理论与算法

ＢＰ网络和算法是使用最广泛的神经网络模型之一，但由于它使用梯度算法，因而存在有固有的局域极小及收敛速度慢等问题。本文首先把一ＢＰ网络的优化问题变换为一非线性方程的求解，然后将同伦思想引入到神经网络学习训练之中，提出了相应的同伦ＢＰ网络理论与算法，它具有全局收敛的优点，同时具有比传统梯度法收敛速度快一个数量级以上和克服病态的能力，在ＢＰ梯度法不收敛时它也能给出正确解答。本文的理论证明和计算机仿真实验     

漫谈音响系统重放声的修饰设备(下)

<正> 激 励 器 众所周知,物体振动会产生声音,振动频率的基波决定了声音的高低。频率为基波整数倍的正弦振荡为谐波。频率为基波二倍的正弦振荡称之为二次谐波,频率为基波三倍的正弦振荡则称之为三次谐波,以此可类推下去。另外,一般将一、三、五……次谐波称之为奇次波,二、四、六……次谐波被称之为偶次谐波。 人们主要是依据各次谐波之间的数目及强弱来区别各种声音的,也就是说声音之间的区别主要是由其音色所决定,而音色则是由物体振动频率之间的关系特性来决     

基波电压线性输出的两相SVPWM算法

本文提出了一种基于基波电压幅值线性输出控制的两相SVPWM过调制算法,该算法不需要存储数据.能够使逆变器平滑的从线性调制工作状态过渡到方波工作状态,非常适合数字化应用。文中分析了应用该算法以后,逆变器输出相电压的谐波畸变（THD）情况,以及主要谐波成分百分含量的变化情况,并和传统两相SVPWM控制算法进行了技术指标对比。分析及仿真证明,该算法具有输出基波电压增益线形和实现简单的优点,非常适合电机实际应用。     

行波管高频参量对二次谐波的影响分析

慢波系统的高频参量决定了行波管的功率和增益特性,谐波与基波频率下的高频参量的关系决定了行波管输出的谐波与基波的比例。本文在较宽的参数变化范围内对比分析相速、耦合阻抗在频带内的不同分布状态对低端的二次谐波比的影响。计算结果表明,相速之比为0.96 附近对应为二次谐波比最大的状态,此变化规律与频率的相关度较小;而谐波与基波的耦合阻抗之比越大,二次谐波比越大。对于宽带行波管,在翼片加载的高频结构中调整翼片内径就可以使输出的二次谐波比产生较大变化。     

有色噪声中一维谐波频率估计的稳健迭代算法

本文通过构造基于观测信号的统计量,采用三步迭代（TSI）算法来估计乘性和加性有色噪声中一维谐波信号频率参数,得到了最终估计量的渐近分布,证明了估计的一致性。TSI算法通过引入周期图估计作为初估计,从谐波模型内在特性出发构造统计量,采用迭代方式逐步提高初估计精度,仅需三次迭代就能达到加性噪声情形下最小二乘估计（LSE）的关于样本的收敛速度。由于只需要三次迭代就可以达到收敛,所以算法的计算量比较少。另外相比较传统的迭代算法而言,TSI算法能保证每次迭代后都能够提高估计的精度,从而克服了传统的迭代算法收敛不够稳定不足。仿真实验证实了估计的一致性以及估计的渐近分布,而且在较大噪声情形下该迭代算法依然可行。最后,由于TSI算法具备小的计算量以及高的估计精度,因而十分适合作为一维谐波参数估计的在线算法。      

基于矩阵束的二维谐波恢复

本文在研究了二维谐波信号相关矩阵后,提出了一种称之为"矩阵束的二维谐波恢复(MP2D)"算法,该算法既不需要求解二维特征多项式的根,也不需要在二维频率空间搜索谱峰,算法具有高效性。仿真实验表明,该算法在白噪声条件下对二维谐波频率估计具有高的精度和强的抗干扰能力。     

一种可用于声目标特征提取的超分辨率混合谱估计算法

本文研究了一种估计有色噪声中多组谐波信号参数的去耦参数估计算法。其中提出了一种基于ＦＦＴ的“谐波组迭代清除算法”来估计谐波信号的参数，并根据“谐波图”的值来确定谱波信号的个数。该算法不仅计算简单并可获得较高的频率的分辨率，而且对信号模型具有较强的鲁棒性。     

自适应智能化谐波电流检测方法

有源电力滤波器检测谐波电流的实时性、精确性对电能质量的提高至关重要,文中提出了基于非线性最小二乘法与自适应人工神经网络结合的检测方法。非线性最小二乘法用于检测基波电压的频率,自适应人工神经网络用于检测基波电压的初始相位和基波电流的幅值,由基波电压的频率和初始相位获得单位幅值的基波电流。文中方法在0.02 s内可准确检测出基波和谐波电流,检测精度较传统方法有显著提高,通过仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

准卡尔曼回波消除器递归算法

本文提出的准卡尔曼回波消除器递归算法,能够快速捕捉二线全双工数据传输系统中回波信道的脉冲响应。文中重点讨论了新算法的收敛特性,并用计算机作了模拟。研究结果表明:所提方案能够达到或接近卡尔曼滤波算法的收敛性能;和随机梯度算法相比,它具有收敛速度快,算法简单的优点。     

基于阻抗测量的孤岛检测方案

本文对单相光伏并网发电系统的孤岛检测方案进行了研究.结合goertzel算法,采用注入谐波电流法进行电网基波阻抗估计,并详细给出了推导过程和结论.     

BBO晶体腔内位置对灯泵Cr：LiSAF激光器腔内倍频的影响的研究

本文实验研究了由于色散引起的BBO晶体腔内位置对灯泵CrLiSAF激光器腔内倍频输出的影响,并从理论上获得了腔内倍频的BBO晶体的最佳位置为基波与谐波的位相差2π的整数倍,同时,考虑到容许的基波与谐波的位相差为±π／4时,对应基波和谐波波长分别为900nm和450nm处,腔内倍频的BBO晶体的位置调整范围为9．4mm．     

基于小波变换和FFT的电能质量检测的研究

傅立叶变换可以精确确定出平稳波形中各次谐波的幅值;它只能检测基波和整数倍于基波的谐波,傅立叶变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,从而使检测出谐波的幅值、相角和频率均存在较大的误差。小波变换可以准确确定发生突变的时刻,滤除干扰信号,但出现各次谐波频段混叠现象。故此文中采用基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法。用小波变换检测电能质量信号的突发信号,对各次谐波混叠的信号采用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果。     

物联网系统中集成传感器电源ASMM调制算法研究

针对当前物联网系统中常用的集成传感器电源普遍存在的低开关频率下,常规SVPWM输出谐波性能差、输出电流畸变率大等问题。文章在介绍传统三电平SVPWM算法基本原理基础上,研究了两种中点电位平衡因子法;将不对称规则采样与SVPWM相结合,研究了一种不对称的空间矢量调制(Asymmetric Space Vector Modulation,ASVM)算法。仿真实验结果表明,ASVM与传统SVPWM相比,总谐波畸变率更低,基波含量更高,且开关频率越低效果越明显。     

乘性和加性噪声中谐波恢复和循环统计量方法

本文从循环平衡的观点出发来研究乘性和加性噪声的谐波恢复问题。首先，在一定条件下建立了一般复过程的有限长付里叶变换的大样本性质。然后，得到了任意阶循环矩的样本估计关于循环频率的一致收敛速度。对于乘性和加性噪声中的谐波信号，建立了一、二、三阶循环矩样本估计的统计性质。在此基础上，分别提出了基于不同阶循环矩的谐波分量个数和频率的估计方法，并得到了估计的强相容性质和强收敛速度，最后给出了模拟实验结果。     

谐波VCO的设计与应用

谐波VCO就是同时能产生基波和谐波两种频率的压控振荡器。它应用于分频锁相频率源,使锁相频率大大提高。本文着重从理论和电路两方面进行分析。     

基于几种误差准则的稳健BP算法

由于标准BP算法是采用均方误差估计器，因而存在易陷入局部极小、收敛速度慢和对初始权敏感等缺陷．本文我们基于Lagrange乘子法和几种稳健解误差估计器，详细研究了一种新的稳健BP的数学理论，得到了稳健BP算法．实验表明：我们提出的算法不仅收敛速度快、对初始权不敏感，而且能够克服“异常值”的影响，对小的噪声振动及过失误差是稳健的．     

一种可用于声目标特征提取的超分辨率混合谱估计算法

本文研究了一种估计有色噪声中多组谐波信号参数的去耦参数估计算法。其中提出了一种基于FFT的谐波组迭代清除算法来估计谐波信号的参数,并根据谐波图的值来确定谐波信号的个数。该算法不仅计算简单并可获得较高的频率分辩率,而且对信号模型具有较强的鲁棒性。