基于RLS的自适应滤波算法研究

为抑制谐振接地系统对地电容中的工频信号和其他谐波成分,提出了一种基于RLS算法的自适应滤波算法.该算法通过给定n-1次迭代滤波器抽头权向量最小二乘估计,依据新到达的数据计算n次迭代权向量最新估计.当滤波器输入信号变化时可保持最佳输出信号,在一定程度上补偿了滤波器元件参数变化带来的运算误差.对其滤波理论及算法进行仿真研究.结果表明:该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于其他自适应算法.     

基于LMS算法的热工过程建模研究

热工过程往往表现出非线性、大惯性和大迟延等特点,不易建立精确的数学模型,难以精确表达热工过程以至于不能达到理想的控制效果。针对这一问题,提出了基于LMS算法的自适应滤波建模方法。该方法通过误差信号自适应调整每个抽头权值,使基于该算法的自适应滤波器能够迅速的收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果表明该算法复杂度低,精度高,能有效的应用于热工过程建模。     

自适应滤波器的新型变步长算法及其应用

针对变步长算法的选取对自适应滤波器的性能有重大的影响,而常见变步长算法的步长与误差或输入信号有关,在自适应调节过程中步长存在较大的波动,影响自适应滤波器的滤波效果等问题,通过分析和比较常见的变步长算法,提出一种新型变步长算法.该算法先将误差信号取绝对值,然后再求其均值,以该均值决定步长的变化,克服步长波动的不足.采用新...     

基于RLS算法的高频响应电流提取策略研究

为进一步提高永磁直线同步电动机无传感器转子位置的检测精度,提出采用现代滤波技术提取永磁直线同步电动机动子绕组中的高频响应电流的自适应滤波方法。在分析基于递归最小二乘算法(RLS)的自适应滤波器原理和永磁直线同步电动机的旋转高频电压信号注入法的数学模型的基础上,利用基于RLS算法的自适应滤波器的抽头权值可以根据误差的大小进行自调整的特点,将基于RLS算法的自适应滤波器与永磁直线同步电动机旋转高频电压信号注入法相结合,以提取高频响应电流。在全速条件下进行了仿真研究,频谱分析结果表明,基于RLS算法的自适应滤波器提取的高频响应电流中杂波成分比利用巴特沃斯带通滤波器提取的高频响应电流中的杂波成分少,有利于减小杂波电流的干扰,进而提高永磁直线同步电动机转子位置的检测精度。     

步长因子对最小均方误差自适应滤波效果影响的研究

自适应滤波器凭借其优越的性能,在微电子、自控、信号处理等诸多领域逐渐得到广泛应用。介绍了自适应滤波原理、自适应滤波算法,论述了步长因子对最小均方误差(LMS)自适应滤波效果的影响,借助MATLAB Simulink对被随机干扰的周期信号进行仿真研究,分析了步长因子对LMS算法收敛速度、滤波过程及输出信号稳态失调的影响。     

一种基于数学形态学的扰动信号分形检测方法

针对电能质量扰动信号检测和定位问题,提出了一种基于自适应形态滤波和网格分形的方法。该方法将信号通过改进的形态滤波器进行预处理。该滤波器综合了不同的结构元素且在开一闭、闭开滤波器权系数的确定上采用了基于最小均方误差算法的自适应技术,具有更好的滤波性能和细节信息保留能力;根据网格分形理论,通过对信号网格变化规律的分析实现对电能质量扰动信号的精确定位。仿真结果表明了该方法的可行性和正确性。     

基于LMS算法的自适应滤波在负压波信号噪声处理中的应用

本文以负压波信号采集滤波为例,介绍了基于LMS算法的自适应滤波器的基本原理和该滤波器几个关键参数设定的基本方法。实践证明,在采集随机不确定信号时,采用此滤波器进行信号调理具有比传统滤波器不可比拟的优越性。     

融合自适应滤波和归一化PGC-Arctan的激光干涉测振信号解调算法研究

针对正弦相位调制激光干涉仪测振信号的解调,本文提出一种融合自适应滤波和归一化PGC-Arctan的解调方法。该方法在传统PGC-Arctan算法的基础上,通过准确识别载波相位延迟和相位调制深度对正交干涉信号对进行归一化处理,从而减小相位解调的非线性误差,同时引入基于最小均方算法的自适应滤波器对解调信号进行滤波降噪,进一步提高信号的SNDR（信噪失真比）。通过数值仿真和实验测试验证了算法的有效性,在实验室条件下,对频率为100Hz-3KHz声波激励的固体表面微振动进行了探测和解调。结果表明本文所述方法能够实现振动信号的精确解调,经自适应滤波后解调信号的SNDR平均提升了12dB。 关键词：激光测振;归一化;PGC-Arctan; 自适应滤波     

改进的变步长LMS自适应滤波算法及仿真

通过分析变步长自适应滤波算法,建立步长和误差信号之间的非线性关系,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢变化的特性,滤波效果更好。     

基于瞬时无功功率理论的改进谐波检测算法

能否快速精确检测出谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键。作者基于瞬时无功功率理论提出了一种改进的谐波检测算法。该算法采用变步长最小均方自适应滤波器作为检测电路中的低通滤波器,通过选择递推公式参数并结合两种误差信号的自相关估计结果调整步长进行迭代,实现了对滤波器收敛速度与稳态失调的灵活控制。理论分析和仿真实验验证了该谐波电流检测算法的正确性和有效性。     

基于甚高频的语音增强算法研究

甚高频通信在民航中有广泛应用,但是它极易受到各种噪声的干扰,传统方法去噪效果差且没有消除固有干扰,提出了一种基于小波分析的自适应卡尔曼滤波算法.该算法在小波分析中提出了新阈值函数,在自适应卡尔曼滤波算法中增加了调节窗口长度的自适应因子,以此来调节滤波增益,可以有效地避免滤波发散.随机选择了某一时段4种不同频率的甚高频语...     

基于变步长LMS自适应陷波算法的电气信号频率测量

提出一种基于二阶无限冲击响应(IIR)变步长自适应数字陷波滤波器的电气信号频率跟踪测量算法。论述了陷波滤波器能够滤除信号中特定的频率,而其他的频率成分不受影响的原理;最小均方LMS(LeastMeanSquare)自适应陷波算法是将被谐波和随机噪声污染的电气信号通过基波陷波器,根据陷波器输出误差采用变步长因子的递推LMS自适应修正陷波器参数和跟踪频率的变化。实例中,给出了给定变步长迭代公式的常数以计算出频率,并采用频率稳定时的测量、频率波动时的测量、电机运行频率测量的3种仿真结果表明所提出的频率跟踪测量算法效果良好。     

基于复合结构元素的新型自适应形态滤波器设计

针对电力系统信号采集中常见的噪声干扰问题,提出一种使用复合结构元素的自适应形态学滤波器。这种滤波器融合两种及以上结构元素作为复合结构元素,统计分析输入信号与拟输出滤波信号之间的滤波误差,寻找复合结构元素的整体最优尺度,从而优化滤波效果。根据滤波误差极大值原理,调整组成复合结构元素的两种元素的参数占比,进一步优化,可得最优滤波使用的复合结构元素。仿真实验对包含随机白噪声的电力信号进行自适应滤波,结果表明,在面向随机噪声时,所提出的自适应滤波器能够准确寻求到最优结构元素,滤波性能优于使用单一结构元素的传统形态滤波器,具有良好的应用前景。     

有源电力滤波器多重因子自适应谐波检测法

针对电网负载电流的低信噪比问题,提出一种用于有源电力滤波器(APF)谐波检测的多重因子变步长自适应谐波检测方法.该方法以自适应噪声对消技术为基础,通过引入动态因子,增加相邻时刻误差信号的自相关值及静态因子对权值迭代的影响,并利用误差信号的时间均值估计来控制步长更新,不但加快了动态响应速度,而且减小了低信噪比情况下的稳态...     

基于RLS的红外焦平面器件非均匀性校正算法

针对红外焦平面器件（IRFPA）存在着严重的非均匀性和探测元响应特性随时间漂移的实际情况,开发了基于场景的递归最小二乘（RLS）非均匀性校正算法,通过逐帧估计每个探测器的增益和偏置,来补偿图像中的固定图案噪声。通过对参考信号的精确估计,达到最优的校正精度。在算法中,首先提出了一种条纹噪声估计方法来消除图像中的条纹噪声;然后利用周围探测单元的像素值,采用自适应加权平均滤波器的方法精确估计目标边缘处的参考信号;权系数是根据加性误差来选择的。这样,随着递归次数的增加,参考信号能够更接近真实的辐射信号。通过参考信号可以精确地估计探测器的增益和偏置。仿真实验以及对实际红外图像序列的实验结果表明,本文提出的校正算法收敛速度快、校正精度高,具有很好的外场工程适应性能。     

一种改进ip-iq谐波电流检测算法

为了更加快速、精确地检测出三相电力系统中谐波电流,基于瞬时无功功率理论,提出了一种改进谐波电流检测算法.该算法利用一种变步长LMS算法来实现ip-iq理论中低通滤波器的功能,用当前误差信号和上一次误差信号归一化的自相关估计来进行步长迭代.与传统ip-iq算法相比,该算法在不降低检测精度的前提下,具有更快的动态响应性能....     

基于自适应陷波器的电网频率估计方法

本文针对电网频率难以精确测量的问题,提出利用自适应陷波器结构的滤波功能,结合电网电压基波信号及其谐波信号的特性,以陷波器实时输出平方值作为陷波器参数的优化目标函数,根据随机优化理论推导出陷波器参数在线迭代算法,从而对与频率有关的陷波参数进行自适应调整,达到电网频率估计的目的。该方法结构简单,通过仿真分析和实验测试,检验了所提出的频率估计算法的收敛速度和逼近精度,表明基于自适应陷波器的电网频率估计方法,可以准确估计出电网频率。     

基于自适应滤波的信号分离与窄带干扰抑制

变电站复杂的电磁环境有时会对变电站电气试验工作产生干扰。基于对干扰信号的分析,讨论了自适应滤波器的基本原理,围绕最小均方误差准则以及最小均方(LMS)算法,设计了一种自适应信号分离器,并基于自适应信号分离器研究了低频窄带干扰抑制,利用快速傅里叶分解(FFT)进行了频域分析,进而实现了窄带干扰抑制,研制了一种变电站用电磁环境净空间生成装置。实验仿真结果验证了所提设计的可行性和装置的有效性,南京地区220 kV以上变电站的现场试验表明,基于该方法研制的变电站用电磁净空间生成装置能可靠抑制干扰信号,有效提升试验效率。     

基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法

进一步提高电力系统继电保护的动作速度，要求寻找速度更快的保护滤波算法。传统的最小二乘算法与卡尔曼滤波算法虽然速度较快，但准确度难以提高。通过对电力系统故障信号高频噪声分量的理论分析与仿真研究，发现高频噪声分量存在一个主频，并提出一种使用遗传算法的主频频率估计器。根据高频噪声主频的存在性与自适应滤波原理，提出了一种基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法，它利用高频噪声主频估计器计算输入信号的高频噪声主频频率，根据主频频率修改最小二乘算法的模型参数，实时形成最小二乘算法的计算式。仿真试验表明，该算法显著地提高了保护滤波算法的滤波速度与准确性，即使在噪声非常严重的情况下，也能取得很好效果。