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基于改进多信号Prony算法的低频振荡在线辨识 被引量:34
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作者 马燕峰 赵书强 +1 位作者 刘森 顾雪平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第15期44-49,90,共7页
提出了适合低频振荡在线辨识的改进多信号Prony算法。首先通过小波变换消除各信号的噪声,然后消去直流分量,建立多信号的样本函数矩阵,通过奇异值–总体最小二乘法对Prony算法进行改进,分离信号空间和噪声子空间,确定信号的阶数,最后利... 提出了适合低频振荡在线辨识的改进多信号Prony算法。首先通过小波变换消除各信号的噪声,然后消去直流分量,建立多信号的样本函数矩阵,通过奇异值–总体最小二乘法对Prony算法进行改进,分离信号空间和噪声子空间,确定信号的阶数,最后利用最小二乘法进行辨识。利用传统Prony算法、改进单信号Prony算法和改进多信号Prony算法对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析,分析结果表明利用改进多信号Prony算法同时对多信号进行分析能够提高辨识的精度,缩短运算时间,辨识阶数及辨识结果均优于传统算法,适合于低频振荡的在线辨识。 展开更多
关键词 阻尼 消噪 低频振荡 在线辨识 prony算法 电力系统
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基于改进多信号Prony算法的低频振荡传递函数降阶辨识及PSS的设计 被引量:18
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作者 马燕峰 赵书强 顾雪平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第17期16-20,25,共6页
为克服现代大规模电力系统分析的"维数灾"及电力电子元件难以用精确数学模型分析的问题,引入多信号到基于奇异值–总体最小二乘法的改进Prony算法中。在小波变换消噪和滤波的基础上,建立多信号的样本函数矩阵来提高辨识的准确... 为克服现代大规模电力系统分析的"维数灾"及电力电子元件难以用精确数学模型分析的问题,引入多信号到基于奇异值–总体最小二乘法的改进Prony算法中。在小波变换消噪和滤波的基础上,建立多信号的样本函数矩阵来提高辨识的准确性,在多信号的样本函数矩阵的基础上辨识振荡特征,并将计算结果应用到传递函数辨识中,然后依据辨识传递函数采用极点配置法进行电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)设计。IEEE4机11节点系统验证了多信号改进算法对于信号特征和传递函数辨识结果的正确性和全面性,PSS加入实际仿真系统的效果说明了利用改进算法设计出的PSS效果优于利用传统线性化数学模型设计的PSS。 展开更多
关键词 低频振荡 传递函数辨识 prony算法 阻尼 电力系统稳定器
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基于改进自适应Prony算法的故障信号录波方法研究 被引量:1
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作者 鄢晶 李进扬 +2 位作者 王莉琳 段志强 王亚捷 《高压电器》 北大核心 2025年第4期211-218,共8页
配电网发生故障时故障信号的复杂特性,给电力系统故障录波研究带来了严峻挑战。文中将搜索步长作为自适应变量,提出了一种基于改进自适应Prony算法的故障信号录波方法。该方法以均方相对拟合误差为判据,使用变步长的手段搜索信号子段的... 配电网发生故障时故障信号的复杂特性,给电力系统故障录波研究带来了严峻挑战。文中将搜索步长作为自适应变量,提出了一种基于改进自适应Prony算法的故障信号录波方法。该方法以均方相对拟合误差为判据,使用变步长的手段搜索信号子段的分界点,在搜索初期用较大步长确立大致分界点,而后逐渐缩小步长以确立精确的子段分界点。基于仿真结果表明:基于改进自适应Prony算法可以在保证实际故障信号分析处理正确性与有效性的同时,显著地提高计算效率。辨识和定位的有效性和准确性有径直的联系。 展开更多
关键词 故障录波 自适应 prony算法 变步长
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基于分段三稳态势函数的随机共振信号滤波算法
4
作者 刘宝 孙志坚 +1 位作者 高天琳 李楼楼 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期144-152,共9页
针对井下强噪声环境下声波通讯信号难以有效提取的问题,在三稳态随机共振的基础上结合分段双稳态势函数,提出一种分段三稳态随机共振的信号滤波算法。针对传统随机共振输出信噪比低、参数耦合严重及输出饱和等问题,构造分段三稳态非线... 针对井下强噪声环境下声波通讯信号难以有效提取的问题,在三稳态随机共振的基础上结合分段双稳态势函数,提出一种分段三稳态随机共振的信号滤波算法。针对传统随机共振输出信噪比低、参数耦合严重及输出饱和等问题,构造分段三稳态非线性系统模型,通过独立调节势阱深度、势阱位置及势垒陡峭度,诱导最佳三稳态随机共振;以输出信噪比为标准,通过人工鱼群算法(AFSA)对分段三稳态非线性系统模型参数进行寻优,改善分段三稳态随机共振的信号滤波效果。结果表明,分段三稳态随机共振的信号滤波算法相比其他几种经典算法滤波效果更强,提高了处理井下声波信号的输出信噪比,为井下声波通讯信号的提取提供一种更优方法。 展开更多
关键词 信号处理 随机共振 分段势函数 频移变尺度 人工鱼群算法
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一种组合算法在随钻电磁波信号解调中的应用
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作者 何巍 陆建勋 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期64-70,共7页
在电磁随钻测量中,由于信号衰减和噪声干扰,传统相干解调方法误码率高,导致数据解码不准确。为了解决这一问题,文中设计了一种有限冲激响应(FIR)滤波和自适应滤波相组合的方法,旨在提高解调的准确性。该方法首先利用FIR滤波算法去除带... 在电磁随钻测量中,由于信号衰减和噪声干扰,传统相干解调方法误码率高,导致数据解码不准确。为了解决这一问题,文中设计了一种有限冲激响应(FIR)滤波和自适应滤波相组合的方法,旨在提高解调的准确性。该方法首先利用FIR滤波算法去除带外噪声;然后将滤波后的信号送入两个具有不同参考信号的自适应滤波器。通过比较这两个滤波器的输出信号进行判决,从而获得解码后的数据。为了验证所提方法的效果,使用仿真软件对两种不同噪声条件下的电磁波通信过程进行模拟。仿真结果证明:与传统相干解调方法相比,在高斯白噪声环境下、码元速率为2 b/s时,该方法信噪比提高1 dB左右,误码率差别不大;在码元速率为0.5 b/s时,信噪比提高了约6 dB,误码率降低了约8%。在现场噪声环境下,组合算法的误码率降低了约4%。因此在相同的信噪比条件下,所提方法能够显著降低误码率,展现出更优的解调性能。 展开更多
关键词 EM-MWD 随钻测量 FSK信号 调制解调 FIR滤波 自适应算法
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基于多元宇宙优化算法的超声信号估计方法
6
作者 王大为 高新怡 +2 位作者 解郁欣 李尚璋 敖博 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期49-53,共5页
为解决超声无损检测中微弱超声检测信号回波渡越时间估计的难题,提出一种基于多元宇宙优化(MVO)算法的超声检测信号渡越时间参数估计方法。首先,通过构建超声信号的高斯卷积模型,将渡越时间参数估计的问题转化为函数优化问题;然后,运用... 为解决超声无损检测中微弱超声检测信号回波渡越时间估计的难题,提出一种基于多元宇宙优化(MVO)算法的超声检测信号渡越时间参数估计方法。首先,通过构建超声信号的高斯卷积模型,将渡越时间参数估计的问题转化为函数优化问题;然后,运用多元宇宙优化算法对目标函数进行求解,从而实现渡越时间参数的准确估计。仿真和实验结果表明,采用所提出的方法估计信噪比为-10dB的微弱超声检测信号参数时,均方误差和估计信噪比分别为0.0003和7.8241,该处理结果显著优于小波变换和经验模态分解方法,可实现对渡越时间参数的准确估计。 展开更多
关键词 多元宇宙优化算法 高斯卷积模型 超声信号处理 超声检测 余弦相似度 渡越时间
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基于Prony算法的高直流分量短路故障电流相控开断研究
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作者 马飞越 魏莹 +5 位作者 李龙启 王达奇 项彬 王东宇 杜慧鑫 刘志远 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第4期91-99,共9页
快速地检测短路故障的起始时刻,准确估计出故障电流关键参数并预测出有效的短路电流过零点是实现短路故障电流相控开断的关键。目前,随着电网规模的不断扩大,发生短路故障时,电力系统等效非周期分量衰减常数不断增加,系统面临短路电流... 快速地检测短路故障的起始时刻,准确估计出故障电流关键参数并预测出有效的短路电流过零点是实现短路故障电流相控开断的关键。目前,随着电网规模的不断扩大,发生短路故障时,电力系统等效非周期分量衰减常数不断增加,系统面临短路电流非周期分量衰减常数超标的问题,部分电网已经超过150 ms,但是,针对高直流分量衰减时间常数的短路电流零点预测研究较少。基于此,本文选择Prony算法研究含高直流分量短路故障电流相控开断的零点预测方法。首先采用F_(0)假设检验检测短路故障的初始时刻,继而启动Prony算法预测短路电流零点,经延时时间后控制断路器在较短燃弧时间开断。结果表明Prony算法适用于高直流分量衰减时间常数下短路故障的零点预测,其参数计算误差和零点预测误差小,波形拟合度高。对不同基波起始相角和直流衰减时间常数短路电流仿真,Prony算法零点预测产生的误差在±0.5 ms以内,并通过录波验证了算法的可行性。在相同参数情况下,采样时间5 ms的Prony算法零点预测效果优于递推最小二乘算法。 展开更多
关键词 故障电流相控开断 prony算法 F_(0)假设检验 过零点预测 递推最小二乘算法
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基于Prony算法和卡尔曼滤波的月降水随机预报模型
8
作者 张航 宋松柏 +1 位作者 刘允龙 栾伟琦 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第2期343-353,共11页
为解决传统季节性自回归积分滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型在处理非线性关系和实时数据的快速适应等方面的问题,提出2种基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)数据融合的改进模型。模型通过分别... 为解决传统季节性自回归积分滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型在处理非线性关系和实时数据的快速适应等方面的问题,提出2种基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)数据融合的改进模型。模型通过分别构建自回归(autoregressive,AR)模型和基于MUSIC算法定阶的Prony全极点AR模型(prony autoregressive model,PAR)作为卡尔曼滤波的状态转移矩阵,利用滤波递推估计进行SARIMA模型预测序列的实时更新,即SARIMA-AR-KF模型和SARIMA-PAR-KF模型。选取渭河流域15个气象站月降水序列进行预报模型验证,结果表明:SARIMA-AR-KF模型相对于SARIMA模型的可决系数(R^(2))和纳什效率系数(ENS)分别提升6.8%~21.5%和6.4%~19.4%,SARIMA-PAR-KF模型相对于SARIMA-AR-KF模型的R^(2)和ENS分别提升7.3%~22.1%和6.8%~19.8%,SARIMA-PAR-KF模型显著改进了SARIMA-AR-KF模型的预测性能,可为月降水预报提供一种新的途径。 展开更多
关键词 SARIMA模型 MUSIC算法 prony算法 卡尔曼滤波 降水预报 渭河流域
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基于全局状态预测与公平经验重放的交通信号控制算法 被引量:1
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作者 缪孜珺 罗飞 +1 位作者 丁炜超 董文波 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期337-344,共8页
为了应对交通拥堵而设计的高效交通信号控制算法能提升现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能,然而这些算法在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——多智能体强化学习... 为了应对交通拥堵而设计的高效交通信号控制算法能提升现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能,然而这些算法在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——多智能体强化学习(MARL)算法产生的时间和空间的部分可观测性引发的非平稳性问题会导致这些算法无法稳定的收敛。因此,提出一种基于全局状态预测与公平经验重放的多路口交通信号控制算法IS-DQN。一方面,基于不同车道的车流历史信息预测多路口的全局状态,从而扩展IS-DQN的状态空间,以避免算法产生空间部分可观测性而带来非平稳性问题;另一方面,为应对传统经验重放策略的时间部分可观测性,采用蓄水池抽样算法来保证经验重放池的公正性,进而避免其中的非平稳性问题。在复杂的多路口环境下应用IS-DQN算法进行3种不同的交通压力仿真实验的结果表明:在不同交通流情况下,尤其是在中低交通流量下,相较于独立的深度强化学习算法,ISDQN算法能得到更短的车辆平均行驶时间,并表现出了更优的收敛性能与收敛稳定性。 展开更多
关键词 深度强化学习 交通信号控制 时序预测 蓄水池抽样算法 长短期记忆
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基于VMD-ICA算法的隧道爆破振动信号去噪方法
10
作者 薛威 王永东 +3 位作者 柏文军 胡志豪 任雨桐 史林猛 《工程爆破》 北大核心 2025年第1期156-166,共11页
为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利... 为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利用分量能量差参数θ分析确定模态数K,通过信噪比SNR选取最优的惩罚因子α值;在最佳参数K、α下,原始信号经VMD分解可获得一系列频率从高到低排列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。为最大程度保留原信号真实成分,通过FastICA算法对IMF分量进行盲源分离,得到与IMF分量相同数量的ICA分量,将各个ICA分量进行排列熵(Permutation Entropy,PE)的随机性检测,准确区分并去除噪声分量,同时对低噪进行平滑处理。将处理后的ICA分量重构得到去噪后的振动信号。利用仿真信号检验该方法的可行性并与现有去噪方法对比得出:VMD-ICA算法的去噪信号波形和去噪效果指标均优于EMD和小波阈值去噪算法。对实测爆破振动信号进行去噪处理表明:VMD算法不仅可以较好地剔除信号中的干扰成分,而且能快速地提取信号中的有用信息。 展开更多
关键词 隧道爆破 信号去噪 VMD-ICA算法 振动信号 FASTICA算法
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基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法
11
作者 章震东 张嘉驰 +3 位作者 刘留 周涛 李新星 蔡雨尘 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第3期157-170,共14页
针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而... 针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而提升通信系统的性能.首先,通过在移动端主动式自发自收毫米波通信信号,并获取回波的传播时延和角度信息,结合移动端姿态信息初步感知障碍物的坐标;其次,考虑毫米波通信信号有限带宽对地图分辨率的影响,采用栅格地图算法表征障碍物的空间位置,基于Bresenham算法计算空闲栅格,进而快速准确地构建环境地图,并通过设置不同的地图分辨率,进行了仿真实验,以分析不同地图分辨率条件下的地图构建结果;再次,统计并拟合了感知环境中到达角(Angle Of Arrival,AOA)的分布,以验证冯米塞斯(von Mises)分布的合理性;最后,将结果与基于激光雷达的基准地图进行对比,使用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)验证精度,使用Jaccard相似度分析验证障碍物形状,并结合代码运行时长评估了算法的效率和系统性能.研究结果表明:所提算法在3GHz带宽和25格/米分辨率下,地图构建达到最优性能,其中RMSE为9.2943,Jaccard系数为0.6254,代码运行时长为14.7746 min,能够满足实时环境感知的需求;与500 MHz带宽和25格/米分辨率下的地图构建结果相比,RMSE、Jaccard系数、代码运行时长分别提升了56.1%、394.4%、70.6%.研究结果可以为未来高动态通信系统发展提供参考. 展开更多
关键词 毫米波通信信号 有限带宽 环境感知 占据栅格地图 BRESENHAM算法
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融合多维特征与多元宇宙优化算法的脑电信号处理 被引量:1
12
作者 谷学静 杨赵辉 +1 位作者 郭宇承 刘佳 《中国测试》 北大核心 2025年第3期131-138,共8页
针对运动想象脑电信号(MI-EEG)具有非线性、时变复杂、分类识别准确率低等问题,提出一种基于多维特征融合并使用多元宇宙算法优化支持向量机的方法进行脑电信号处理。首先,使用小波包变换(WPT)对预处理后的EEG信号进行时频分解,并选择... 针对运动想象脑电信号(MI-EEG)具有非线性、时变复杂、分类识别准确率低等问题,提出一种基于多维特征融合并使用多元宇宙算法优化支持向量机的方法进行脑电信号处理。首先,使用小波包变换(WPT)对预处理后的EEG信号进行时频分解,并选择与运动想象相关的时频信息;然后,分别通过模糊散布熵(fuzzy dispersion entropy,FDE)和公共空间模式(CSP)对WPT获得的特征集进行处理,得到相应的非线性特征和空域特征,并通过并行特征融合方法将两组特征进行融合;最后,导入基于多元宇宙优化算法(multi verse optimizer,MVO)优化的支持向量机(SVM)分类器中实现最终的分类任务。分别在2003年和2005年国际BCI大赛数据集上进行验证,最终平均分类准确率达到93.57%和88.03%,可知该文方法在分类准确率上得到显著提高。 展开更多
关键词 脑电信号 特征融合 模糊散布熵 多元宇宙优化算法
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安全控制系统多余度信号投票表决算法研究
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作者 张严 兰杰 +2 位作者 杨锦辉 王剑宇 苗强 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期157-165,共9页
控制系统作为核能装备中的安全关键系统,在实际工程中往往需要长时间无人值守运行,其对自动化程度和运行可靠性的要求极高。高鲁棒性的信号表决算法可以确保控制系统在遇到故障或异常情况时能够自动应对并恢复正常运行。目前,核能控制... 控制系统作为核能装备中的安全关键系统,在实际工程中往往需要长时间无人值守运行,其对自动化程度和运行可靠性的要求极高。高鲁棒性的信号表决算法可以确保控制系统在遇到故障或异常情况时能够自动应对并恢复正常运行。目前,核能控制系统中常用的信号表决算法为阈值检测方法。该类方法结构简单、易于理解,但其控制精度、可靠性、自动化程度等方面都表现欠佳。因此,基于长周期无人运行条件下的核能控制系统设计,以系统高可靠性和自动化需求为导向,提出一种基于投票机制的核能控制系统多余度信号多级表决算法。一级监控算法判断信号故障点位,在此基础上,二级监控表决算法输出最终表决值。截取模拟运行过程中的信号序列,验证所提算法的输出表决值、故障计数、故障点剔除和恢复以及输出安全值等功能。同时,模拟多种测试信号,进行对比验证。结果表明,所提算法在阶跃信号、斜坡信号和正弦信号上都能有效降低表决的错误概率,其表决值结果普遍优于平均数、中位数等传统表决算法,阈值操作结果优于传统阈值检测方法。最后,通过讨论算法时间复杂度和算法运行的平均用时,验证该方法满足核能控制系统的实时性需求。 展开更多
关键词 长周期无人运行 投票机制 安全控制系统 多余度信号表决算法
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基于小波熵特征的无人机射频信号识别算法研究
14
作者 刘冰 时明心 刘佳琪 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2736-2745,共10页
随着无人机技术的迅猛发展及其在多个领域的广泛应用,确保无人机的安全飞行和有效监管成为了一个重要的研究课题。该文提出一种基于小波熵特征和优化神经网络的无人机飞控射频信号分类识别方法,旨在解决复杂电磁环境中无人机信号识别的... 随着无人机技术的迅猛发展及其在多个领域的广泛应用,确保无人机的安全飞行和有效监管成为了一个重要的研究课题。该文提出一种基于小波熵特征和优化神经网络的无人机飞控射频信号分类识别方法,旨在解决复杂电磁环境中无人机信号识别的问题。通过提取射频信号的小波熵特征并构建特征向量,结合由大蔗鼠优化算法(GCRA)优化的支持向量机(SVM)分类器,实现了对不同型号无人机的有效分类。实验使用了公开数据集DroneRFa中的常见无人机射频信号,经过10-折交叉验证测试,该方法对于6种型号的无人机分类准确率达到了97%以上,最高可达99%,证明了所提方法的有效性和可靠性。该研究为无人机自主避障、路径规划以及多机协同作业提供了重要的技术支持。 展开更多
关键词 小波熵 优化神经网络 无人机射频信号 识别算法
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改进小波阈值算法对岩土核磁共振信号降噪处理
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作者 翁瀚尧 田慧会 杨文洲 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第7期1034-1041,共8页
核磁共振(NMR)探测技术能够测得岩土微观结构和孔隙流体分布(T_(2)谱),但快速扫描采集的信号夹杂着噪声。本文为提高信号质量和反演精度,改进小波阈值算法对NMR信号进行降噪处理。基于tanh(x)构造出新的阈值函数,在小波变化时阈值位置... 核磁共振(NMR)探测技术能够测得岩土微观结构和孔隙流体分布(T_(2)谱),但快速扫描采集的信号夹杂着噪声。本文为提高信号质量和反演精度,改进小波阈值算法对NMR信号进行降噪处理。基于tanh(x)构造出新的阈值函数,在小波变化时阈值位置更加平滑和连续,缓解梯度消失问题。同时在阈值中引入收缩因子,根据小波分解层数自适应调整,准确分辨信号或噪声对应小波系数,提升降噪效果。处理模拟及实验信号验证了本文改进算法的有效性和可靠性,为快速扫描测得的低信噪比NMR信号,反演出高质量谱提供技术支持。 展开更多
关键词 核磁共振 NMR信号 降噪处理 小波阈值算法 T_(2)谱
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基于谐波小波和Prony算法的转子不平衡信号提取 被引量:11
16
作者 李传江 费敏锐 +2 位作者 胡豁生 张自强 邓丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2516-2522,共7页
高精度动平衡测量系统中的信噪比很低,尤其是在邻近频率干扰背景下,常规的快速博里叶变换(fast Fourier trasformation,FFT)等方法无法准确提取不平衡信号。提出一种基于谐波小波和Prony算法的不平衡信号提取方法,先采用自适应谐波小波... 高精度动平衡测量系统中的信噪比很低,尤其是在邻近频率干扰背景下,常规的快速博里叶变换(fast Fourier trasformation,FFT)等方法无法准确提取不平衡信号。提出一种基于谐波小波和Prony算法的不平衡信号提取方法,先采用自适应谐波小波带通滤波提高信噪比,然后以滤波后的数据作为样本,采用Prony算法识别不平衡信号的幅值和相位,有效解决了邻近频率干扰导致的不平衡信号无法准确提取的问题。仿真和实验结果表明,该方法具有精度高、重复性好等优点,特别适合于信噪比较低的高精度动平衡测量系统中。 展开更多
关键词 不平衡信号 谐波小波 prony算法 邻近频率干扰
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采用改进Prony算法的电力系统故障暂态信号分析 被引量:25
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作者 王家林 夏立 +1 位作者 吴正国 杨宣访 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期89-93,98,共6页
为提高对含有谐波、间谐波和衰减直流分量的电力系统故障暂态信号的分析精度,提出基于改进Prony算法的暂态信号分析方法。Prony算法的模型具有能较准确描述故障暂态信号特征、直接提取信号频率的优点。先采用差分算法滤除衰减直流分量... 为提高对含有谐波、间谐波和衰减直流分量的电力系统故障暂态信号的分析精度,提出基于改进Prony算法的暂态信号分析方法。Prony算法的模型具有能较准确描述故障暂态信号特征、直接提取信号频率的优点。先采用差分算法滤除衰减直流分量并对高频信号进行放大以提高Prony算法的分析精度,利用Prony算法对信号中含有的频率分量进行估计,以确定神经网络的神经元个数和训练的初始值。将各频率分量的频率作为神经网络训练待定的权值,同时估计各频率分量的频率和幅值。仿真结果证明了所提方法的快速性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 暂态分析 故障分析 差分算法 prony算法 神经网络
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基于FMCW雷达的人体生命体征信号预测算法 被引量:5
18
作者 杨路 雷雨霄 余翔 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第1期43-56,共14页
将FMCW雷达检测到的人体生命体征信号,用于预测未来一段时间内人体生命体征信号是否异常,具有明显的应用价值。该方向当前研究主要针对如何进一步降低重构误差、提升生命体征信号的预测精度。为此,本文提出一种自适应变分模态分解-长短... 将FMCW雷达检测到的人体生命体征信号,用于预测未来一段时间内人体生命体征信号是否异常,具有明显的应用价值。该方向当前研究主要针对如何进一步降低重构误差、提升生命体征信号的预测精度。为此,本文提出一种自适应变分模态分解-长短期记忆神经网络的生命体征信号预测方法。针对静止状态下的人体,通过雷达采集到的生命体征信号,采用粒子群算法优化变分模态分解VMD的模态分量个数K和惩罚系数α的值,实现自适应选取后用于VMD分解,再将分解后的模态分量进行叠加重构。采用粒子群算法优化长短期记忆网络模型中的网络层数、学习率、正则化系数等3个参数,自适应选取合适的参数组合,将重构后的信号通过优化后的LSTM网络进行预测。实验结果显示本文所提预测方法在10位志愿者的预测结果与原始数据的均方根误差平均值为0.017 188 9,平均绝对误差的平均值为0.007 158,相较于当前其他研究,预测精度上有明显提升。 展开更多
关键词 生命体征信号预测 变分模态分解 长短期记忆递归网络 粒子群算法
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基于Prony算法的暂态电能质量扰动信号分析 被引量:6
19
作者 丁屹峰 占勇 +2 位作者 程浩忠 孙毅斌 陆融 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第S1期36-38,共3页
针对电能质量扰动信号特性,提出了一种基于Prony方法的信号分解算法.该方法将指数变换的时频特性与暂态信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,利用最小二乘法得到高精度的拟合,并对暂态电能质量扰动的... 针对电能质量扰动信号特性,提出了一种基于Prony方法的信号分解算法.该方法将指数变换的时频特性与暂态信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,利用最小二乘法得到高精度的拟合,并对暂态电能质量扰动的仿真信号和实测信号进行了分析.结果表明,Prony算法在暂态电能质量扰动信号分析中,可提供有效、准确的分析结果. 展开更多
关键词 电能质量 prony方法 瞬态信号 信号分析
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基于高阶累积量ESPRIT算法的指数衰减正弦信号参数估计 被引量:1
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作者 单泽彪 徐恩达 +1 位作者 张旭 刘小松 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期187-194,共8页
工程应用中环境噪声多表现为高斯有色噪声,而针对高斯白噪声进行处理的算法失效问题,提出了一种高斯色噪声环境中用于多分量衰减正弦信号频率和衰减因子估计的四阶累积量ESPRIT算法。首先,推导出四阶累积量与观测样本中的自相关矩阵和... 工程应用中环境噪声多表现为高斯有色噪声,而针对高斯白噪声进行处理的算法失效问题,提出了一种高斯色噪声环境中用于多分量衰减正弦信号频率和衰减因子估计的四阶累积量ESPRIT算法。首先,推导出四阶累积量与观测样本中的自相关矩阵和互相关矩阵之间的关系,求出其四阶累积量矩阵。其次,通过对四阶累积量进行广义特征值分解,根据广义特征值即可得到信号衰减因子和频率的估计值。最后对所提算法进行了仿真实验验证,在混合信噪比为0 dB时,所提算法针对多分量衰减正弦信号角频率和衰减因子的平均估计误差分别为0.002 0πrad和0.002 0。在高斯白噪声和高斯色噪声背景下与ESPRIT算法和Prony算法相比具有更强的噪声抑制能力和更高的估计精度。 展开更多
关键词 衰减正弦信号 高阶累积量 ESPRIT算法 衰减因子估计 频率估计
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