非同步采样

摘要： 为了有效抑制准周期信号均值类参数测量时由信号频率的起伏变化和对信号的非同步采样引入的误差,对加窗函数采用组合余弦表示并结合周期信号频谱的谐波特性,提出了一种用于准周期信号均值类参数高精度测量的加窗函数设计方法。首先,基于测量误差在采样同步时为零,并对采样不同步不敏感,分别导出了组合余弦窗的有效条件及其优化设计的平坦性准则;进而以平坦性准则为约束建立了组合余弦窗的系数方程组;最后通过求解方程组确定组合余弦窗的系数,实现了组合余弦窗的优化设计。采用优化组合余弦窗对信号加窗,能够最大限度地抑制各谐波之间的泄漏干扰,显著降低了均值类参数的测量误差。基于组合余弦窗的平坦性准则对广为应用的矩形卷积窗的最优性进行了分析,揭示出在各信号谐波频点处矩形卷积窗的频谱满足相同的平坦性。对典型信号有效值的测量进行数值模拟表明:信号频率在±10%之内起伏变化时,与同宽的矩形卷积窗相比,采用窗宽为2个和3个信号周期的优化组合余弦窗后测量精度分别提高了11倍和27.5倍以上。

摘要： 针对电力谐波加窗分析中的频谱泄漏和栅栏效应,利用电力信号在频域中的频谱只集中出现在谐波频点处的特点,以窗谱在主瓣中央和谐波频点的平坦性作为约束条件研究可同时有效抑制频谱泄漏和栅栏效应的加窗函数。提出了进行电力谐波分析时组合余弦窗须满足的基本条件。导出了窗谱的各阶导数,利用导数等于0作为主瓣中央和谐波频点的平坦性表示建立了组合余弦窗的参数方程组。对窗宽为整数个额定周期的新型窗函数的频谱进行了数值模拟,结果表明,新型窗函数在抑制频谱泄漏和抵抗栅栏效应方面性能优异,无需借助谱线插值即可实现高精度电力谐波分析。

摘要： 针对电力参数测量中因采样不同步引入的测量误差,通过对计算过程中的中间信号进行逐次求平均实现非同步误差的有效抑制。分别以信号的时间连续和时间离散形式研究了均值型电力参数的逐次平均测量理论,借助测量结果随时间变化的标准差分析了测量误差。基于各次递推平均过程中加权系数相等的特点,提出了均值型电力参数测量的快速递推算法。该算法计算简单、精度高,随着递推次数的增加非同步测量误差呈指数下降。对含有高次谐波交流电的有效值测量进行了数值模拟,验证了逐次平均理论的正确性和递推算法的有效性。

摘要： 声源定位与跟踪技术在视频会议和智能机器人等系统中具有广泛的应用前景.选用S T M32作为硬件平台,设计了一个对近场声源进行实时定位与跟踪的系统.采用基于到达时间差的定位方法,计算量小,精度较高,适合实时定位.步进电机根据定位结果转动麦克风阵列,使其对准声源,并持续跟踪.在真实环境中进行了大量实验,结果表明系统性能良好,可以满足实时定位与跟踪的要求.

摘要： 在电力系统谐波和间谐波的检测中,加窗插值算法在一定程度上解决了频谱泄漏问题,但在非同步采样下,存在非同步采样误差.该文将频移算法引入到FFT算法检测谐波和间谐波中,该方法首先对原始采样信号离散后进行数据加窗截断,来抑制谐波间频谱泄漏,再利用频谱搬移的方法使采样序列的峰值谱线与同步采样的真实谱线重合,以减小或消除同步误差,最后对频移信号进行FFT,计算出各次谐波参数.通过对加窗插值算法和加窗频移算法的实验仿真比较,结果证明了在噪声干扰下加窗频移算法具有更高的分析精度和良好的抗噪性.

摘要： Fast Fourier transform (FFT ) in non-synchronous sampling condition is difficult to achieve high accuracy detection of harmonics ,and window interpolation algorithm can improve the accuracy of harmonic detection .On the basis of the analysis of the spectrum characteristics of Nuttall self-convo-lution window ,the four-spectrum-line interpolation FFT algorithm based on Nuttall self-convolution window is proposed .Based on the analysis of the amplitude of the discrete frequency points of the adding window signal and using weighted arithmetic of four spectral lines near the harmonic frequency point ,the proposed algorithm can further improve the accuracy of harmonic amplitude ,phase and fre-quency detection .And the polynomial fitting method is used to obtain the interpolation correction for -mula of the Nuttall self-convolution window four-spectrum-line .The simulation results show that the proposed algorithm is of higher harmonic detection accuracy ,and the Nuttall self-convolution window can effectively suppress the spectrum leakage .%快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)在非同步采样条件下难以实现谐波的高精度检测,而加窗和插值算法可以提高谐波检测的准确度.文章在分析Nuttall自卷积窗频谱特性的基础上,提出了基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT算法.该算法通过对加窗信号离散频点处幅值的分析,利用谐波频点附近的四根谱线进行加权运算,进一步提高谐波幅值 、相位和频率检测的精度;采用多项式拟合的方式得到基于Nuttall自卷积窗四谱线插值修正公式.仿真数据表明,该算法具有较高的谐波检测精度,Nuttall自卷积窗有效地抑制了频谱泄露.

摘要： 针对电网信号基波频率波动时传统相位差校正法测量结果存在较大误差,甚至可能产生测量失败的问题,提出一种改进算法.改进算法相对于传统相位差法有4个改进措施:第一,通过对加窗后的频谱表达式进行多项式变换从而加快旁瓣衰减速度,减小了频谱泄漏和各谱线之间的干扰;第二,通过计算频率变化率(Rate of Change of Frequency, ROCOF)对传统相位差法的校正公式进行了进一步的修正;第三,在计算ROCOF时尽量减小采样窗长,提高了ROCOF的实时性以及计算精度;第四,通过两次相位差法减小基波频率波动导致的非同步采样带来的频谱泄漏.分别在基波频率稳定以及基波频率宽范围波动的两种情况下将改进算法进行仿真验证.仿真结果表明,改进算法的电参量测量精度较传统相位差法有大幅度的提升,分析窗长满足IEC标准规定窗长.%Aiming at the problem that the traditional phase difference correction method has a large error in the fundamental wave frequency fluctuation, it may even produce the problem of measurement failure, and an improved algorithm is proposed. The improved algorithm has four improvement measures compared with the traditional phase difference method. The first is to multiply the sidelobe decay rate by multiplying the spectral expression after windowing, which reduces the spectral leakage and the interference between the spectral lines. Second, the correction formula of the traditional phase difference method is further modified by calculating the frequency change rate (ROCOF). The third is to reduce the sampling window length and improve the real-time performance and calculation accuracy of ROCOF when calculating ROCOF. The sub-phase difference method reduces the spectral leakage caused by the non-synchronous sampling caused by the fundamental frequency fluctuation. The text is verified by the improved algorithm in two cases where the fundamental frequency is stable and the wide frequency fluctuation of the fundamental frequency is verified. The simulation results show that the accuracy of the improved electrical parameters is much higher than that of the traditional phase difference method, and the window length satisfies the IEC standard.

摘要： 在电能质量监测和继电保护装置研制中,精确频率测量是所有电参数精确测量的前提和基础.为实现非同步采样条件下无误差频率测量,应用相量理论,首次提出三相量测量原理,给出理论推导和仿真验证;其次引用DFT变换,用各序列的实部、虚部进行推导计算,同样实现非同步采样情况下无误差频率测量,进行了对比仿真验证,结果表明两种方法仿真结果完全一致,也印证了基于三相量实现非同步采样无误差测频方法的正确性,此结论为电力测量装置、保护装置的研发奠定了一条非常有意义的无误差测频理论基础.

摘要： 直流分量是影响测量精度的重要因素.使用均方根算法计算有效值时,为了在非同步采样下滤除直流分量,提出一种在非同步采样下的滤除直流分量的方法.该方法利用梯形积分原理,在系统频率和采样频率偏离的情况下,将一个周期内的采样点数分为整数点和分数点,分别计算整数点和分数点的面积来计算直流分量.为求取分数点时对应的采样值,采用了线性插值算法.所提出的算法无需硬件频率跟踪电路,数据窗长度仅为一个周波,适合多种微机保护测控装置.实际装置运行表明,在系统频率在45～55Hz之间变化时,此方法可以有效滤除直流分量,提高装置测量精度.rn 嵌入式微机保护测控装置，其计算能力有限。虽然有很多方法可以较好地滤除直流，但是算法复杂，运算量较大，不适合实现。此外，也可以通过插值的方法保证在不同频率下每个整周期的采样点一致，但这样会消耗较多的资源。本算法既不需要硬件滤波、跟频，也不需要软件插值等复杂运算，在最低资源消耗的情况下，取得了较高的计算精度，非常适合运用于嵌入式微机保护测控装置中。目前，本算法以及该成功应用于某测控装置中，并在多个变电站现场长期稳定运行。

摘要： 本文分析了超低频交流电压信号的测量方法，设计了基于采样计算方式的超低频交流电压测量方案。设计了以高速高精度A/D转换器和高性能DSP处理器为核心的超低频交流电压表硬件电路，设计了基于线性插值的非同步采样同步化算法，设计了基于复合梯形求积公式的有效值算法。对所研制的超低频交流电压表进行了量值溯源与校准测试，测试结果表明所研制的超低频交流电压表测量频率下限达到了0.001Hz，测量不确定度优于0.01％。

摘要： 在定时间间隔采样时，传统的DFT算法由于频谱泄露及栅栏效应，计算结果不够精确，不能满足同步相量测量精度的要求。本文提出了一种定时间间隔的重采样算法，并对该方法进行了仿真计算。仿真结果表明。本文算法与传统DFT算法相比，有效地减小了非同步采样的频谱泄露现象，具有更高的精度，受谐波影响较小，硬件实现简单。

摘要： 在非同步采样的情况下,离散傅立叶变换(DFT)的计算结果存在泄漏误差和栅栏效应.利用DFT计算结果的相角误差可以跟踪被测信号的频率变化.但传统的基于DFT的频率跟踪算法对相角误差的考虑不全面,从而其频率、相角、幅值等计算结果也不够准确.本文对DFT在非同步采样情况下的误差产生机理进行了全面分析,给出了非同步采样情况下DFT相角计算结果的精确误差表达式.基于该相角误差公式,本文提出了一种新的基于DFT的电力系统相量测量算法.该算法可以递推计算.与传统算法相比,本文算法不仅精确度高,而且计算量几乎没有增加.本文算法具有鲁棒性,可以自适应的抑制谐波干扰.本文所提算法最显著的特点是其同时具备精确、计算量小的优点,本文最后的算例验证了这一特点.

摘要： 本文提出一种基于神经网络的高精度电力系统谐波及间谐波检测算法，当采样频率不能与实际基波频率同步时，该算法通过神经网络对基波、谐波及间谐波的频率、幅值、相位进行训练，当神经网络收敛时，可以获得高精度的分析结果。仿真结果表明，当基波频率在49.5到50.5Hz范围变化时，电力系统谐波及间谐波各参数的分析精度超过99.995%。

摘要： 本文提出一种基于神经网络的高精度电力系统谐波及间谐波检测算法，当采样频率不能与实际基波频率同步时，该算法通过神经网络对基波、谐波及间谐波的频率、幅值、相位进行训练，当神经网络收敛时，可以获得高精度的分析结果。仿真结果表明，当基波频率在49.5到50.5Hz范围变化时，电力系统谐波及间谐波各参数的分析精度超过99.995%。

摘要： 本文提出一种基于神经网络的高精度电力系统谐波及间谐波检测算法，当采样频率不能与实际基波频率同步时，该算法通过神经网络对基波、谐波及间谐波的频率、幅值、相位进行训练，当神经网络收敛时，可以获得高精度的分析结果。仿真结果表明，当基波频率在49.5到50.5Hz范围变化时，电力系统谐波及间谐波各参数的分析精度超过99.995%。

摘要： 本文提出一种基于神经网络的高精度电力系统谐波及间谐波检测算法，当采样频率不能与实际基波频率同步时，该算法通过神经网络对基波、谐波及间谐波的频率、幅值、相位进行训练，当神经网络收敛时，可以获得高精度的分析结果。仿真结果表明，当基波频率在49.5到50.5Hz范围变化时，电力系统谐波及间谐波各参数的分析精度超过99.995%。

摘要： 本文提出一种基于神经网络的高精度电力系统谐波及间谐波检测算法，当采样频率不能与实际基波频率同步时，该算法通过神经网络对基波、谐波及间谐波的频率、幅值、相位进行训练，当神经网络收敛时，可以获得高精度的分析结果。仿真结果表明，当基波频率在49.5到50.5Hz范围变化时，电力系统谐波及间谐波各参数的分析精度超过99.995%。

摘要： 本申请提供一种基于FPGA实现非同步信号采样的方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收采样信号，其中，采样信号的频率为目标频率的N倍；根据预先设置的数据压缩算法，将采样信号中的连续N个采样点压缩为一个采样点，得到目标信号，其中，目标信号表征的信息与采样信号表征的信息一致；向用户终端发送目标信号。信号接收端接收采样信号，并且根据数据压缩算法，将连续N个采样点压缩为一个采样点，从而将采样信号的频率压缩为原先的N分之一，得到目标信号。该被压缩后的目标信号的采样频率不再受到信号接收端与用户终端之间的传输接口的限制，可以在异步信号采集时，也实现信号发送端与用户终端间数据的时间同步。

摘要： 本申请提供一种基于FPGA实现非同步信号采样的方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收采样信号，其中，采样信号的频率为目标频率的N倍；根据预先设置的数据压缩算法，将采样信号中的连续N个采样点压缩为一个采样点，得到目标信号，其中，目标信号表征的信息与采样信号表征的信息一致；向用户终端发送目标信号。信号接收端接收采样信号，并且根据数据压缩算法，将连续N个采样点压缩为一个采样点，从而将采样信号的频率压缩为原先的N分之一，得到目标信号。该被压缩后的目标信号的采样频率不再受到信号接收端与用户终端之间的传输接口的限制，可以在异步信号采集时，也实现信号发送端与用户终端间数据的时间同步。

摘要： 本发明公开了一种基于随机子空间的非同步采样结构模态参数识别方法，包括：对桥梁结构测点进行非同步采样得到原始加速度响应数据；选取某测点加速度响应数据作为参考信号，其余测点加速度响应数据作为平移信号，通过分析不同时间间隔下的误差函数来确定两测点间实际时间延迟；确定不同平移信号与参考信号间的实际时间延迟后，根据信号的采样频率计算数据删减量，得出数据删减量后对原始加速度响应数据处理得到修正的加速度响应数据；最后将修正的加速度响应数据通过随机子空间法进行桥梁结构的振型模态参数识别。本发明能识别出不同测点间实际时间延迟，从而得到桥梁结构非同步采样数据下的频率模态参数和高精确度振型模态参数。

摘要： 本发明公开了一种非同步采样电网暂态行波模量时间差的故障定位方法，其特征是，首先，利用实际的电压模量行波到达时间差向量来确定故障区域。然后，基于虚拟故障点方法，利用故障区域内任意两条母线处电压模量行波的理论到达时间差比值与修正后的实际到达时间差比值之间的差值，识别故障线路。最后，求解所构造的目标函数，利用等区间搜索算法得到精确的故障位置。本发明所达到的有益效果：本发明无需各测量点精确同步，不受故障电阻与故障初相角的影响，适用于一般故障和近母线端故障，具有较高的精度、可靠性和工程实践意义。

摘要： 短波信号非同步采样条件下多站址分集接收方法，涉及无线通信领域，是为提高短波通信的通信质量，降低系统误码率。本发明采用多站址分集接收的方式，在保留单个站址天线阵列增益和分集增益的同时，利用各个跨地域站址之间信道的独立性，避免所有天线接收信号同时失效的情况的发生，并通过联合处理的方式，进一步提升短波通信系统性能。

摘要： 本发明公开了一种在非同步采样条件高采样率下谐波间谐波群的测量方法，以下步骤：S1、对输入电压或电流信号进行采样、得到离散信号序列并进行数据预处理；S2、对采样信号进行非同步采样，加Hanning窗进行DFT变换；S3、获取并分析采样信号频谱关系，得到采样信号的基波角频率、各次谐波与间谐波所对应的角频率，以及谐波与间谐波个数；S4、进行谐波群和间谐波群分组，按照本发明谐波间谐波均方根值计算公式进行谐波有效值计算。最后根据算例验证，本发明大大提高了非同步采样条件下谐波间谐波群测量的精度。

摘要： 一种电网系统非同步采样基波数据同步化方法，步骤一：设定DFT算法满足的条件；步骤二：设定同步采样和非同步采样的采样条件；步骤三：采样基频的确定，包括零点的存在，零点的确定；步骤四：Hermite插值算法；步骤五：精确度的再提高。本发明原理简单，计算不复杂，实用性强。充分利用Hermite插值法特性、非同步采样特性和均值化特性，提出非同步采样数据的同步化方法。同步采样信号的同步化是DFT算法能够对信号频谱进行高进度分析的有力保证，是对电网调度最优化的重要依据。通过对采样信号的同步化，可以使得频谱更加向同步采样趋近，能尽可能地减小频谱泄露而产生的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于非同步采样的高精度无功计算方法，包括以下步骤：(1)AD采样电压U和电流I；(2)存储当前一个周期内的电流值；(3)对三个周期的电流进行33阶HiBert变换；(4)提取第二个周期的电流变换值；(5)计算无功功率Q。本发明能够在多运行多任务状态下精确计算无功功率，具备高精度、高适应性，满足标准需求；本发明通过只变换电流可以节约系统运行空间；本发明在电气设备的实际运行，表现稳定，具有高可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于随机子空间的非同步采样结构模态参数识别方法，包括：对桥梁结构测点进行非同步采样得到原始加速度响应数据；选取某测点加速度响应数据作为参考信号，其余测点加速度响应数据作为平移信号，通过分析不同时间间隔下的误差函数来确定两测点间实际时间延迟；确定不同平移信号与参考信号间的实际时间延迟后，根据信号的采样频率计算数据删减量，得出数据删减量后对原始加速度响应数据处理得到修正的加速度响应数据；最后将修正的加速度响应数据通过随机子空间法进行桥梁结构的振型模态参数识别。本发明能识别出不同测点间实际时间延迟，从而得到桥梁结构非同步采样数据下的频率模态参数和高精确度振型模态参数。

摘要： 一种基于定频非同步采样的超高次谐波测量方法，测量仪器采样频率为409.6kHz，对测得电压电流信号进行滤波、分频处理，滤掉频率低于1.5kHz以及高于64kHz的谐波分量；以200ms为一个基本测量窗，提取其中0‑20ms、80‑100ms、160‑180ms数据，分别进行离散傅里叶分析并求均值作为输出频谱分析结果；以2kHz带宽对上述结果进行聚合，输出聚合频谱信号；对聚合频谱信号每3s无间隙进行时间窗聚合，求其均方根值，并输出时频域处理结果。本发明对于提高超高次谐波实时监测精度，掌握电力系统超高次谐波发射情况，研究超高次谐波的影响及防治具有重要意义。