全周波富氏算法的推广

本文把复平面上的离散旋转矢量与采样信号联系起来，提出了采样矢量的概念。通过对采样 矢量的分析计算，导出了一个滤波矩阵，从而得出了一种设计数字信号处理算法的新方法， 用这种方法可以根据滤波要求，灵活地设计出相应的算法，算法本身又具有获得信号实部和 虚部的功能。这些算法是富氏算法的推广。     

结合优化设计滤除非周期分量的新方法

提出一种在短数据窗傅氏算法中滤除衰减非周期分量的新方法，即在滤波方程中增加针对非周期分量的方程，通过优化设计法达到设计目标，新滤波算法的数据窗短，对衰减时间常数在设计整定值附近的非周期分量有较好的滤除效果。     

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。     

S注入法中窄带滤波器设计

根据傅里叶性质中信号时域的卷积对应频域中的乘积,信号频域中的卷积对应时域中的乘积的原理,设计了一种窄带滤波器.通过对具有理想频域带通滤波性质但时域特性不佳的littlewood-paley小波,在时、频域多次转换的基础上,进行了时域支撑区间的压缩和修正,最终导出的窄带小波滤波器具有近似紧支集的特性.经仿真验证并与同频带100个周期正弦波滤波算法相比较,表明该小波窄带滤波器具有更优良的选频特性.结论认为采用低品质因数值模拟滤波器加小波滤波算法,是改善S注入法滤波问题的有效方法.     

自适应噪声抵消系统的设计与性能仿真

LabVIEW作为一种图形化虚拟仪器编程语言,其在信号的生成、分析和处理上优势明显。利用其可以设计虚拟的自适应噪声抵消系统,从而可以应用于实际工程中对噪声抵消性能的测试验证。本文针对强噪声背景下有用信号的提取问题,介绍了自适应噪声抵消的原理,并对3种基本自适应滤波算法的步骤与流程进行了阐述。基于LabVIEW图形化虚拟仪器编程语言设计了虚拟自适应噪声抵消系统,系统结构简单,人机交互界面较好。在该系统下以3种自适应滤波算法为例仿真验证了的噪声抵消的性能,结果表明,3种自适应滤波算法的滤波性能与实际分析相符,验证了所设计系统的有效性和正确性。     

开关电源直流EMI滤波器的设计及实现

介绍了基于二端口网络理论的开关电源直流EMI滤波器设计的一般原理和方法。该原理适合于任何滤波器的设计，在实际应用中取得了良好的滤波效果。     

基于正交滤波函数的快速窄带滤波算法

在分析窄带滤波算法的基波提取能力和响应时延特性的基础上,结合正交滤波算法的滤波性能,提出了一种基于正交滤波函数的提取基波分量的快速窄带滤波算法。采用两个与数据窗长有关的三角函数作为正交滤波函数,求得其不同数据窗长下相量的实虚部,推导得到各数据窗长下窄带滤波器初值的计算式,从而求取窄带滤波器初值,缩短其响应时延。该滤波算法滤波效果好,响应速度快,能够大大提高电网保护和控制系统的快速性。     

多功能平衡变压器滤波装置的选型与分析

本文针对多功能平衡变压器的特点，构造了相应的滤波装置，分析论证了滤波原理，设计了滤波装置的参数，并根据设计参数进行了滤波对比实验。实验表明，本文提出的原理正确，参数选择合理，谐波抑制效果十分明显。     

基于粒子滤波模型目标跟踪算法研究

本文基于视频图像中目标的基本特征——灰度特征,提出了一种基于粒子滤波模型实现目标跟踪的方法。文中介绍了粒子滤波模型的原理,并且在该原理的基础上,提出了目标跟踪的算法框架。详细闸述了实现该算法具体的流程,给出了视频序列图像的实时仿真结果。基于粒子滤波模型的目标跟踪算法,不但在非线性非高斯状态下,能够对目标进行有效跟踪,还可以消除由光照变化以及部分遮挡造成的影响,具有较强的鲁棒性。     

变形测量系统中激光光斑中心精确定位算法

针对变形测量系统中激光光斑中心精确定位的要求,在重心法的基础上,提出了基于重心法的曲线拟合亚像素定位算法.该算法首先用变结构元多尺度广义形态滤波算法滤除图像噪声,然后用重心法计算出激光光斑的亚像素位置,最后用曲线拟合对激光光斑的中心位置进行精确定位.根据变形测量原理,搭建了实验平台,通过多次实验,变形角的标准差均小于2...     

傅氏算法在电力系统继电保护中的应用

探讨了傅氏算法在电力系统继电保护中的应用。介绍了傅氏算法的基本原理和两种典型算法——全波傅氏算法和半波傅氏算法。阐述了它们在继电保护中发挥的重要作用,并对两种算法进行仿真和性能比较,仿真结果表明,傅氏滤波算法在继电保护中具有实用性。     

The filtering‐based maximum likelihood iterative estimation algorithms for a special class of nonlinear systems with autoregressive moving average noise using the hierarchical identification principle

For a special class of nonlinear systems (ie, bilinear systems) with autoregressive moving average noise, this paper gives the input‐output representation of the bilinear systems through eliminating the state variables in the model. Based on the obtained model and the maximum likelihood principle, a filtering‐based maximum likelihood hierarchical gradient iterative algorithm and a filtering‐based maximum likelihood hierarchical least squares iterative algorithm are developed for identifying the parameters of bilinear systems with colored noises. The original bilinear systems are divided into three subsystems by using the data filtering technique and the hierarchical identification principle, and they are identified respectively. Compared with the gradient‐based iterative algorithm and the multi‐innovation stochastic gradient algorithm, the proposed algorithms have higher computational efficiency and parameter estimation accuracy. The simulation results indicate that the proposed algorithms are effective for identifying bilinear systems.     

一种基于NSGA-II的低频谐振滤波器优化设计方法

舰船电力系统需要为船上各种用电设备提供安全稳定的电能,因此采用了各种电力电子装置完成电能变换,这些装置不可避免的会带来各种谐波干扰。由于受到体积重量的限制,在大功率电力系统中,若采用简单的EMI滤波器滤除低次谐波,由于所需的电容电感量较大,电感需要承担所有的工作电流,工程实现较为困难。在已知谐波频率的情况下,本文采用谐振滤波原理可在保证滤波效果的情况下有效减小滤波器的体积,并基于NSGA-II算法提出了一种谐振滤波器的优化设计方法。首先阐述谐振滤波的基本原理及设计方案,然后将谐振滤波器的初期投资、滤波后直流侧谐波含量,滤波设备的体积作为三个目标,利用NSGA-II算法求解谐振滤波器的参数。最终通过实验进行验证,设计的谐振滤波器具备良好的综合性能。     

一种迭代滤波快速图像修复算法

为了充分利用图像局部区域信息来加快信息有效扩散及克服现有算法对图像纹理细节保护不足,提出了一种迭代滤波快速图像修复改进算法。该算法从破损区域由外向内取得一组有先后次序的待修复点,通过自适应选择其高斯掩膜领域,充分汲取已知（完好）区域信息,利用领域点等值线方向信息及远近距离来调整高斯核权系数,以准确控制滤波过程中的平滑强度;实验表明,与同类算法相比,该算法在同等迭代修复次数下,图像纹理更加清晰,峰值信噪比提高,具有较好的图像修复效果。     

State estimation of discrete‐time systems with arbitrarily correlated noises

In this paper, the state estimation problem for discrete‐time systems is considered where the noises affecting such systems do not require any constraint condition for the correlation and distribution, that is, the noises can be arbitrarily correlated and arbitrarily distributed random vector. For this, two filtering algorithms based on the criterion of linear minimum mean‐square error are proposed. The first algorithm is an optimal algorithm that can exactly compute the linear minimum mean‐square error estimate of system states. The second algorithm is a suboptimal algorithm that is proposed to reduce the computation and storage load of the proposed optimal algorithm. Computer simulations are carried out to evaluate the performance of the proposed algorithms. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

Design of adaptive feedforward algorithms using internal model equivalence

The paper investigates the design of adaptive feedforward cancellation (AFC) algorithms with sinusoidal regressors for repetitive control. Such adaptive algorithms are equivalent to linear controllers based on the internal model principle (IMP). Using this equivalence and root locus rules, the phase advance of the regressor of the adaptive algorithm can be chosen to maximize the phase margin at low gains. A surprising result is that selecting the optimal phase advance is equivalent to placing a zero in the open right half-plane in certain cases. A complete design and analysis for the compensation of a single-frequency periodic disturbance is done. A new variation of the AFC algorithm is also developed in which the adaptive portion acts in parallel with a feedthrough term. the IMP equivalent of this algorithm has two zeros instead of one. Analysis and simulation show this method to have superior convergence and robustness properties when compared with the method having no feedthrough term. Discrete time versions of the algorithms are briefly considered.     

A novel short-window algorithm of phasor computation for EHV line protection

A novel phasor computation algorithm is presented in this paper. The real and imaginary part filters of this algorithm have identical magnitude frequency characteristic (IMFC) at all the frequencies and orthogonal phase frequency characteristic (PFC) at fundamental frequency. Considering the conditions of the same magnitude frequency characteristic (MFC) and the orthogonal PFC, the two-sample algorithm is derived. Once two-sample orthogonal filters with IMFC are obtained, the algorithm design is just to select proper shapes and lengths of windows, which determine the filtering performance and response-time, respectively. This method could be applied to design filter in any window-length, especially in short-window. Therefore, this class of phasor algorithms is suitable for EHV transmission line protection where a short-window is crucial for fast response and better operation performance. The proposed algorithm has been applied to a series of EHV relay devices by China Xuchang Relay Group.     

基于卡尔曼滤波的高精度弹道滤波算法研究

在弹道轨迹估计中,卡尔曼滤波算法是一种普遍使用的算法,常规卡尔曼滤波算法适用于线性离散系统.对于非线性离散系统模型,为了提高滤波的精度,减小系统模型误差以及未知的量测噪声和过程噪声统计特性对滤波精度的影响,提出了一种带有噪声统计估计器的拟线性最优平滑滤波算法.将该算法应用到弹道系统模型中,对弹道轨迹进行滤波估计.通过计算机建模仿真改进的算法和传统的拟线性最优平滑滤波算法,得到的实验结果表明,改进后的算法可以减小由于系统模型不精确带来的误差,很大程度上提高了弹道轨迹滤波估计的精度.     

嵌入式系统中数字滤波的算法及软件流程

在嵌入式应用系统中,微机芯片种类繁多,软件抗干扰技术应用广泛,为方便嵌入式系统中数字滤波算法的程序设计,在介绍常用数字滤波算法的基础上,针对各种数字滤波的算法,给出相应的软件流程图.