[發(fā)明專利]一種利用Lagrande因子的PLC信號(hào)濾波方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911062084.0
• 申請(qǐng)日: 2019-11-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110784246A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 翟明岳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東石油化工學(xué)院
• 主分類號(hào): H04B3/46
• 分類號(hào): H04B3/46;H04B3/54
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種利用Lagrande因子的PLC信號(hào)濾波方法，其特征在于，包括：

步驟001 輸入實(shí)測(cè)的信號(hào)序列S；

步驟002 根據(jù)Lagrande因子對(duì)所述信號(hào)序列S進(jìn)行濾除噪聲處理，濾除噪聲后的信號(hào)序列為S_NEW。具體為：S_NEW＝W_OPTS。其中，W_OPT為L(zhǎng)agrande最佳矩陣。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2之前，所述方法還包括：

步驟003 求取所述Lagrande最佳矩陣W_OPT。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟3包括：

步驟301 生成信號(hào)差分序列ΔS_N，具體為：

ΔS_N＝[0,s₂-s₁,s₃-s₂,…,s_N-s_N-1]

其中：

s_n：所述信號(hào)序列S的第n個(gè)元素

N：所述信號(hào)序列S的長(zhǎng)度

步驟302 求取期望序列X_EXP，具體為：

其中：

σ_S：所述信號(hào)序列S的均方差

σ_ΔS：所述信號(hào)差分序列ΔS_N的均方差

步驟303 求取Lagrange因子矢量a_OPT，具體為：

subject to

其中：

a：中間參量

a＝[α₁,α₂,…,α_N]

α_j：所述中間參量a的第j個(gè)元素

j：下標(biāo)，j＝1,2,…,N

K：Lagrange函數(shù)矩陣

K＝{[ΔS_N]^TX_EXP+1}³

λ_MAX：所述Lagrange函數(shù)矩陣K的最大特征值

步驟304 求取所述Lagrande最佳矩陣W_OPT，具體為：

其中：

Z_n：所述Lagrange函數(shù)矩陣K的第n個(gè)特征矢量

n：特征值下標(biāo)，n＝1,2,…,N。

4.一種利用Lagrande因子的PLC信號(hào)濾波系統(tǒng)，其特征在于，包括：

獲取模塊 輸入實(shí)測(cè)的信號(hào)序列S；

濾波模塊 根據(jù)Lagrande因子對(duì)所述信號(hào)序列S進(jìn)行濾除噪聲處理，濾除噪聲后的信號(hào)序列為S_NEW。具體為：S_NEW＝W_OPTS。其中，W_OPT為L(zhǎng)agrande最佳矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

計(jì)算模塊 求取所述Lagrande最佳矩陣W_OPT。