脉宽调制技术的谐波消除方法

分析了 PWM谐波消除方法的原理及方程求解过程 ,提出了实现实时控制的方法     

一种智能柔性谐波补偿方法

针对配电电网电压水平低和电能质量差的现状,以谐波补偿装置为对象,研究了其在三相四线制配电电网中的应用.以数字处理芯片(DSP)和微控制芯片为核心,在瞬时无功功率理论的基础上,详细分析了谐波电流检测方法,提出了基于空间矢量法的PWM脉冲产生方法.仿真研究结果表明,智能柔性方法能对电网谐波进行有效抑制,验证了设计方案的正确性和可行性.     

一种用于三电平能馈逆变器的改进型特定次谐波消除脉宽调制算法

大功率变换器的最高开关频率受散热系统限制而无法提高,导致低次谐波含量增大.为了更好地抑制谐波含量和提高并网电能质量,在对三电平逆变器和传统特定消谐算法深入分析和研究的基础上,文章提出了一种应用于三电平逆变器的改进型特定次谐波消除脉宽调制(SHEPWM)方法.该方法在保持传统SHEPWM算法优点的基础上,克服了在消除低次...     

一种谐波电流的检测方法

采用小波变换对电力系统中的谐波电流进行滤波,对检测出的基波电流进行了误差分析。小波变换具有良好的时频局部化特性,克服了传统FFT法仅有频域局部化的缺点,对于闪变信号十分敏感。仿真结果表明,此方法可以很好地跟踪时变谐波,准确检测出闪变电流信号,可以满足有源滤波器(APF)的实时检测要求。     

一种基于区域的车辆阴影消除方法

该文给出了一种基于区域的车辆阴影检测方法。首先将运动前景像素检测出来,利用梯度特征分割运动前景的连通域获取投射阴影的方向,然后再结合区域内的角点及灰度相似性特征分割车辆和其阴影像素。实验结果表明该方法可以有效的检测阴影,并且能够满足实时性的要求。     

高阶统计量方法在谐波恢复中的应用

谐波恢复是信号处理中的重要问题,谐波恢复就是在噪声中分析组成信号的各次谐波.噪声分为加性噪声和乘性噪声,本文分析加性噪声和乘性噪声的特点,提出采用高阶统计量的方法抑制噪声,恢复谐波.通过四阶统计量的切片抑制乘性噪声,采用二阶累积量谱抑制加性噪声.仿真结果表明,本方法具有很好的抑制噪声效果.     

一种基于信噪比最大化的信号恢复方法

针对平稳噪声下的信号恢复问题,提出一种信噪比最大化指标函数,利用混合信号中噪声的协方差矩阵先验知识,通过多通道信号的线性组合,恢复出需要检测的信号,并使其信噪比最大化。对方法进行了推导和仿真,结果表明,这种基于信噪比最大化的信号恢复方法能够在信号和噪声频谱有较大重叠的情况下,增强信号同时抵消噪声,以最大信噪比恢复出需要的信号,效果明显,具有良好的实际应用价值。     

一种高精度APNCKF算法在谐波检测中的应用

为了进一步提高含噪环境下谐波检测的精确度,提高卡尔曼滤波器的稳定性,对系统噪声协方差进行了分析,通过不断的在线辨识出过程噪声协方差,提出了一种自适应过程噪声协方差卡尔曼滤波算法。该算法利用序贯最大化可信度更新先验信息来辨识过程噪声,然后通过卡尔曼滤波器进行迭代运算,估计出相应的幅值和相位。该算法最大的特点就是辨识出的过程噪声Q的骤然增大匹配的即是谐波幅值暂降的出现。通过在MATLAB环境下进行谐波仿真验证,结果表明该算法在准稳态条件下较好地跟踪电力系统谐波状态,且与常规卡尔曼、基于最大似然准则的卡尔曼、小波/小波包变换相比,该自适应算法的收敛速度较快、滤波精度高、实时性以及稳定性较好,具有重要的工程实际意义。     

一种改进型i_p-i_q谐波检测法

介绍了基于瞬时无功功率理论的ip-iq法的基本原理,指出传统ip-iq法检测到的基波有功电流分量的幅值和相位因电网电压与其正序分量的相位差而存在误差;提出一种改进型ip-iq谐波检测法,该方法通过正序电压分量和移相算子相结合的方式获取同步旋转信号,减小了因三相电压不对称而导致的检测误差,同时引入电流平均值理论以取代低通滤波器,提高了谐波检测的动态响应能力。Matlab仿真结果表明,该检测法在三相电网电压不对称的情况下能准确检测到基波正序有功电流,且具有较好的动态响应特性。     

一种色噪声背景下信号源数估计新算法

针对精确的信号源数估计,一直是肓源分离以及高分辨率阵列信号处理中一个亟待解决的问题,然而现在许多检测方法对不同的噪声环境非常敏感,且复杂度高.基于以上的限制与缺陷,利用两个独立阵列之间噪声不相关的特性,采用联合协方差矩阵的规范相关系数作为分类特征,提出了一种基于规范相关系数的信源个数检测方法进行仿真,仿真结果证明,提出的算法在低信噪比和高噪声相关系数的情况下能获得好的性能,且算法的复杂度低.     

一种快速有效的图像脉冲噪声滤除方法

针对图像数据中脉冲噪声的特点,该文提出了一种快速有效的滤除方法。这种方法通过寻找局部极值快速确定噪声点,并对图像的所有像素做分类标记,处理的过程中只考虑标记为噪声的点,采用邻域内非噪声点的均值作为滤波输出。这样处理不会影响图像中未受噪声污染的像素,而且减少了相应的计算量,经测试,该算法的滤波性能和计算速度明显好于常用的中值滤波方法,可以快速有效地滤除脉冲噪声,具有很好的实用价值。     

一种简单的任意次谐波电流瞬时值检测算法

谐波电流的快速检测是谐波拟制的前提。本文将积分法和改进后的滑动窗法结合,提出了一种简单的检测谐波电流方法。该算法计算量小,精度较高,可在第一个工频周期后,检测任意一次谐波分量瞬时值。若畸变电流信号由稳态发生突变,检测结果延迟在一个工频周期内。在获得畸变电流采样值的情况下,检测过程完全可通过软件实现。算法具有较高的工程应用价值。程序仿真结果,证明了算法的有效性。另外,文中还对采样频率对检测结果的影响进行了分析。     

基于Walsh变换的谐波分析浆液型电磁流量计信号处理方法

针对浆液型电磁流量计的矩形波励磁技术,提出一种更加符合矩形波特点的Walsh变换法。对基于Walsh变换的谐波分析方法进行实验验证其可行性和实际效果。实验表明在不提升励磁频率的前提下,该谐波分析方法可以一定程度克服浆液噪声引起的流量信号波动。从而为浆液型电磁流量计的谐波分析方法提供了一种新的思路和理论依据。     

基于检测的脉冲噪声滤除方法

为了将柴油机瞬时转速信号中的脉冲噪声滤除,使用了基于检测的脉冲噪声滤除方法。在已有的检测方法基础上,计算被检测点与中值之差将已有的检测方法可能漏掉的脉冲噪声检测出来,改进了脉冲噪声的检测方法来保护信号的细节信息。而且此方法对脉冲噪声干扰较为严重的信号特别有效。使用本方法对含有大量脉冲噪声的柴油机瞬时转速信号的滤波结果表明,改进的脉冲噪声检测法能够更准确地检测出脉冲噪声,更好地保护信号中的细节信息。     

采用支持向量回归抑制噪声的经验模态分解方法

在实际信号分解中,经验模态分解（ EMD）是对噪声敏感的,往往会分离出一些虚假的本征模函数,对信号的分析产生一定影响。为了提高EMD分解的正确率,减少其出现虚假本征模函数的情况,文中提出了一种基于支持向量回归（ SVR）的去噪方法。先对一次EMD分解结果进行SVR逐层滤波并且对信号进行重组,然后利用EMD方法对重组信号进行二次分解。实验表明,二次分解结果已经非常接近于理想的分解结果,不会出现虚假IMF。这种分解方法对噪声不敏感,能有效提高EMD方法对噪声的容忍度。     

非平稳噪声环境下的噪声功率谱估计方法

提出了一种新的非平稳噪声环境下的噪声功率谱估计方法。该方法通过采用非固定长度的时间窗跟踪含噪语音功率谱的最小值,解决了传统跟踪时延较大的问题。不同频带采用不同的阈值计算语音存在概率,从而利用语音存在概率值的大小调节噪声和语音的混合程度。实验证明,本文提出的方法较基于语音活性判决(Voiceactivity detectors,VAD)的一系列方法和传统的最小统计(Minimal statistic,MS)算法有更好的效果,从而有效地改善了增强后语音的质量。     

一种高精度电力谐波检测法

本文介绍了一种基于小波分析的谐波检测方法。小波多分辨分析可以对信号进行有效的时频分解，因而能将信号的不同频率成分分开。检测小波变换系数模的局部极值点可以检测到信号的突变点，即检测到信号频率跳变的时间，这是FFT谐波检测不能实现的。文中采用MATLAB小波分析工具箱对该方法进行了实验验证。