[發(fā)明專利]動態(tài)正弦畸變信號中頻率分量的提取方法及其實現(xiàn)裝置

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210534924.0
• 申請日: 2012-12-12
• 公開（公告）號: CN102998528A
• 公開（公告）日: 2013-03-27
• 發(fā)明（設計）人: 溫和;滕召勝;王永;黎福海;唐求;高云鵬;姚文軒;成達;譚霞;左培麗;孟卓
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南大學
• 主分類號: G01R23/16
• 分類號: G01R23/16;G01R23/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及動態(tài)信號測試與分析領域，具體是一種動態(tài)正弦畸變信號中頻率分量的提取方法及其實現(xiàn)裝置。?

背景技術(shù)

正弦信號是頻率成分最為單一的一種信號，廣泛應用于通信、電力傳輸、工業(yè)自動控制、超聲波探傷等領域。但是在實際系統(tǒng)中，受噪聲、傳輸阻抗等影響，正弦信號往往存在著一定程度的畸變。以電力系統(tǒng)為例，隨著電力系統(tǒng)中各種類型的非線性負荷(大功率整流設備、換流設備、電弧爐、電氣化鐵道以及家用電器等)的不斷增加，電力系統(tǒng)中電壓、電流正弦波形畸變現(xiàn)象日趨嚴重。因此，動態(tài)正弦畸變信號中頻率分量的準確提取是急需解決的關(guān)鍵難題。?

正弦畸變信號中頻率分量提取方法從早期的模擬濾波器檢測方法，逐步轉(zhuǎn)向以數(shù)字信號處理技術(shù)為基礎的數(shù)字分析方法，如FFT、小波變換、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等。基于FFT的方法因其實現(xiàn)簡單而頗受青睞，但其在動態(tài)正弦畸變信號的頻率分量提取中難以應用，其主要原因如下：1）畸變發(fā)生時，正弦基波頻率往往存在波動，嚴格的同步采樣難以實現(xiàn)，非同步采樣所引起的頻譜泄漏和柵欄效應大大降低了分析精度；2）采用FFT方法時，為簡化數(shù)學推理，往往忽略了各頻率分量間的相互干擾，特別在白噪聲存在情況下，動態(tài)正弦畸變信號的頻譜泄漏模型更加復雜。而上述難題至今仍未有理想成熟的解決方案。?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種動態(tài)正弦畸變信號中頻率分量的提取方法及其實現(xiàn)裝置，抑制正弦畸變信號進行傅里葉變換時所產(chǎn)生的頻譜泄漏，從而提高動態(tài)正弦畸變信號中頻率分量提取的準確度。?

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的解決方案為：利用三角Hanning時域卷積窗對離散化的正弦畸變信號進行加權(quán)，對加權(quán)以后的信號做離散傅里葉變換得到離散頻譜，找到離散頻譜中的幅度值為最大、次大和第3的譜線，利用所找到的3根峰值譜線計算峰值譜線左右兩側(cè)的泄漏權(quán)值，利用泄漏權(quán)值的算術(shù)平均計算頻率分量偏移值，實現(xiàn)頻譜泄漏的對消抑制，從而準確提取正弦畸變信號中頻率分量的頻率和幅值，具體包括以下步驟：?

a.?確定進行傅里葉變換的數(shù)據(jù)長度N和采樣頻率f_s；?

b.?將長度均為N/2的三角窗與Hanning窗進行時域卷積，得到長度為N-1的卷積結(jié)果，在該卷積結(jié)果前補1個零，得到長度為N的三角Hanning時域卷積窗w(n)；?

c.?利用長度為N的三角Hanning時域卷積窗w(n)對離散化的正弦畸變信號x(n)加權(quán)，得到加權(quán)后的正弦畸變信號x_w(n)=x(n)w(n)；?

d.?對加權(quán)后的正弦畸變信號x_w(n)進行長度為N的離散傅里葉變換，得到頻譜函數(shù)X(n)；?

e.?查找頻譜函數(shù)X(n)，得到幅度最大譜線k₁、次大譜線k₂和第3大譜線k₃，相應的頻譜幅度分別為|X₁|、|X₂|和|X₃|；?

f.?計算峰值譜線左右兩側(cè)的泄漏權(quán)值分別為d₁和d₂，具體計算公式為：?

d1=|X2||X1|]]>，d2=|X3||X2|]]>