RU2551400C1 - Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума - Google Patents

Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума Download PDF

Info

Publication number
RU2551400C1
RU2551400C1 RU2014104284/28A RU2014104284A RU2551400C1 RU 2551400 C1 RU2551400 C1 RU 2551400C1 RU 2014104284/28 A RU2014104284/28 A RU 2014104284/28A RU 2014104284 A RU2014104284 A RU 2014104284A RU 2551400 C1 RU2551400 C1 RU 2551400C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
cos
spectrum
frequencies
weight function
signal
Prior art date
Application number
RU2014104284/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Вячеслав Михайлович Давыдочкин
Original Assignee
ООО предприятие "КОНТАКТ - 1"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ООО предприятие "КОНТАКТ - 1" filed Critical ООО предприятие "КОНТАКТ - 1"
Priority to RU2014104284/28A priority Critical patent/RU2551400C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2551400C1 publication Critical patent/RU2551400C1/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к измерительной технике и предназначено для гармонического анализа периодических колебательных процессов, в частности электрических сигналов. Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала заключается в итерационном процессе определения необходимой формы весовой функции. В результате многократных оценок частот составляющих периодического многочастотного сигнала форма весовой функции подбирается такой, чтобы на частоте любого из анализируемых составляющих сигнала слагаемые спектра от других составляющих сигнала по амплитуде были равны нулю, причём кратность нуля, определяемая порядком производных модуля спектра, может быть заданной степени. В дополнительном цикле гармонического анализа задаётся дополнительный ноль спектра весовой функции с частотой, при которой обеспечивается минимально возможная эквивалентная шумовая полоса, при определённых до этого других нулях в спектре весовой функции. За счёт уменьшения эквивалентной шумовой полосы весовой функции снижаются погрешности оценок частот, фаз и амплитуд гармонических слагаемых сигнала на фоне шума. Технический результат заключается в уменьшении погрешности измерения частот амплитуд и фаз гармонических составляющих периодического многочастотного сигнала на фоне шума. 3 з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

Изобретение относится к измерительной технике и предназначено для гармонического анализа периодических колебательных процессов, в частности электрических сигналов.
В измерительной технике известны различные способы гармонического (спектрального) анализа периодического многочастотного сигнала, заключающиеся в определении гармонического состава периодического многочастотного сигнала y ( t )
Figure 00000001
и оценивании частот, амплитуд и фаз входящих в сигнал гармоник.
Известен эффективный способ спектрального анализа сигнала [1] на основе дискретного преобразования Фурье в котором для снижения погрешности оценки частоты, вызванной дискретностью спектра, искусственно увеличена длительность периода повторения реализации сигнала путем добавления нулевых отсчетов к исходной реализации. Предельным случаем этого способа является использование дискретно-временного преобразования Фурье, эквивалентного обработке реализации сигнала с бесконечным периодом, и исключающего погрешности оценки частоты и амплитуды сигнала за счет дискретности спектра.
Однако в этом способе не исключено влияние боковых лепестков слагаемых спектра на точность определения частот, фаз и амплитуд составляющих анализируемого сигнала.
Для уменьшения погрешности, обусловленной влиянием боковых лепестков слагаемых спектра на положения спектральных пиков, широко используется способ гармонического анализа сигнала y ( t )
Figure 00000002
[2], включающий получение отсчетов y ( m )
Figure 00000003
сигнала через равные интервалы времени Δ t
Figure 00000004
, перемножение отсчетов y ( m )
Figure 00000005
сигнала с отсчетами весовой функции w ( m )
Figure 00000006
, вычисление спектра путем нахождения Фурье-образа полученного произведения и оценку частот слагаемых сигнала.
Практическое осуществление этого способа выполняют методами цифровой обработки сигналов.
Известен способ гармонического анализа сигнала y ( t )
Figure 00000007
[3], включающий получение цифровых отсчетов y ц ( m )
Figure 00000008
сигнала через равные интервалы времени Δ t
Figure 00000009
, перемножение цифровых отсчетов y ц ( m )
Figure 00000010
сигнала с отсчетами весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000011
, вычисление спектра путем нахождения Фурье-образа полученного произведения и оценку частот слагаемых сигнала [3, стр. 129, 273 - 274].
Известно, что обработка сигналов с помощью ВФ позволяет ослабить влияние боковых лепестков слагаемых спектра, но лишь за счет ухудшения спектрального разрешения. Считается, что в результате этих противоречий при использовании спектрального анализа на основе преобразования Фурье погрешность оценки частоты и амплитуды сигнала с относительно широким спектром не может быть низкой [4, стр. 102]. Причем минимумы погрешности оценки частоты совпадают с максимумами погрешности оценки амплитуды.
Таким образом, способы спектрального анализа сигнала имеют существенную погрешность определения частот, амплитуд и фаз спектральных слагаемых анализируемого сигнала из-за взаимного влияния боковых лепестков слагаемых спектра и низкой разрешающей способности.
Снижение взаимного влияния боковых лепестков слагаемых спектра предложено в итерационном способе гармонического анализа периодического многочастотного сигнала y ( t )
Figure 00000007
с периодом T
Figure 00000012
[5], являющемся прототипом, цикл которого включает получение цифровых отсчетов y ц ( m )
Figure 00000013
сигнала через равные интервалы времени Δ t
Figure 00000014
, генерирование весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000015
в форме цифровых отсчетов, перемножение цифровых отсчетов y ц ( m )
Figure 00000016
сигнала с цифровыми отсчетами весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000017
, вычисление спектра путем нахождения Фурье-образа полученного произведения, оценивание частот x i ,...., x j
Figure 00000018
пиков спектра, превышающих уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра, и оценивание частот, амплитуд и фаз гармонических составляющих сигнала по частотам, амплитудам и фазам Фурье-образа, полученного произведения, на частотах x i ,...., x j
Figure 00000019
пиков спектра. Затем многократно выполняют дополнительные циклы гармонического анализа. В каждом дополнительном цикле гармонического анализа по результатам выполненного ( k 1 )
Figure 00000020
цикла гармонического анализа изменяют форму весовой функции генерированием новых цифровых отсчетов весовой функции, повторяя циклы гармонического анализа до получения на частоте каждого из анализируемых гармонических составляющих сигнала допустимых значений слагаемых спектра от заданного количества других гармонических составляющих сигнала и допустимых значений заданного количества производных слагаемых спектра от заданного количества других гармонических составляющих сигнала.
Цифровые отсчеты весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000021
генерируют по отсчетам дискретной весовой функции, определенной одним из двух выражений. Первое выражение имеет вид
w s ( m , b 1 , b 2 ... b N ) = 1 + n = 1 N ( 1 ) n C s n ( b 1 , b 2 ,.., b N ) cos [ 2 n ( m + 0,5 ) M ]
Figure 00000022
,
где m
Figure 00000023
- номер текущего отсчета сигнала;
b i = ω i T / 2 π
Figure 00000024
- нормированная частота, на которой задается равенство нулю спектр весовой функции или его производная;
ω i
Figure 00000025
отсчеты угловой частоты;
T
Figure 00000026
- период;
N
Figure 00000027
- число тригонометрических слагаемых весовой функции, равное суммарному числу варьируемых нулей спектра ВФ и нулей его производных;
n
Figure 00000028
- номер тригонометрического слагаемого;
C s n ( b 1 , b 2 ,.., b N ) = ( 1 ) n + 1 cos ( n M ) i = 1 N [ cos ( 2 n M ) cos ( 2 b i M ) 2 sin 2 ( b i M ) ] p = 1 p n N [ 1 cos ( 2 p M ) ] cos ( 2 n M ) cos ( 2 p M )
Figure 00000029
;
M = π / M 0
Figure 00000030
;
M 0
Figure 00000031
- число отсчетов сигнала.
Второе выражение имеет вид
w c ( m , b 1 , b 2 ... b N ) = 1 K { sin [ ( m + 0,5 ) M ] + n = 1 N ( 1 ) n C c n ( b 1 , b 2 ,..., b N ) sin [ ( 2 n + 1 ) ( m + 0,5 ) M ] }
Figure 00000032
,
где
K = 2 M o { sin ( 0,5 M ) cos ( M ) 1 + n = 1 N C c n ( b 1 , b 2 ,..., b N ) cos ( n π ) sin [ M ( n + 0,5 ) ] cos [ M ( 2 n + 1 ) ] 1 }
Figure 00000033
;
C с n ( b 1 , b 2 ,.., b N ) = ( 1 ) n + 1 sin ( 0,5 M ) sin [ ( n + 0,5 ) M ] ×
Figure 00000034
× i = 1 N { cos [ ( 2 n + 1 ) M ] cos ( 2 b i M ) cos ( M ) cos ( 2 b i M ) } p = 1 p n N cos ( M ) cos [ ( 2 p + 1 ) M ] cos [ ( 2 n + 1 ) M ] cos [ ( 2 p + 1 ) M ]
Figure 00000035
.
Изменение формы весовой функции задают изменением положений нулей b i
Figure 00000036
спектра весовой функции
S s ( x , b 1 , b 2 ,... b N ) = sin ( π x ) M o sin ( M x ) × { 1 + n = 1 N C s n ( b 1 , b 2 ,... b N ) cos ( n π ) 2 cos ( n M ) sin 2 ( M x ) cos ( 2 n M ) cos ( 2 M x ) }   ,
Figure 00000037
или S c ( x , b 1 , b 2 ,... b N ) = cos ( π x ) cos ( M x ) 0,5 M o K { sin ( 0,5 M ) cos ( M ) cos ( 2 M x ) +
Figure 00000038
+ n = 1 N C c n ( b 1 , b 2 ,... b N ) cos ( n π ) sin [ M ( n + 0,5 ) ] cos [ M ( 2 n + 1 ) ] cos ( 2 M x ) }
Figure 00000039
,
где x = ω T / 2 π
Figure 00000040
- текущая нормированная частота;
ω
Figure 00000041
- текущая угловая частота.
При выполнении ( k )
Figure 00000042
цикла гармонического анализа по оцененным частотам
x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000043
пиков спектра в ( k 1 )
Figure 00000044
цикле гармонического анализа, которые превышают уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра, вычисляют взаимные разности между частотами x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000045
пиков спектра Δ x i ( k 1 ) = x i ( k 1 ) x j ( k 1 )
Figure 00000046
и корректируют форму весовой функции путем задания частот нулей спектра и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000047
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | Δ x i ( k 1 ) |
Figure 00000048
. Затем используют весовую функцию со скорректированной формой в ( k )
Figure 00000049
цикле гармонического анализа, при этом за частоты гармонических составляющих принимают оценки на последнем цикле гармонического анализа.
Изменение формы весовой функции выполняют до снижения модуля разности между вновь полученными значениями оценок частот x i ( k ) ,...., x j ( k )
Figure 00000050
пиков спектра и их предыдущими значениями x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000051
ниже контрольного уровня Δ x
Figure 00000052
:
| x i ( k ) x i ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000053
,…, | x j ( k ) x j ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000054
.
Амплитуду и фазу каждого составляющего сигнала оценивают после уточнения частот пиков спектра.
Для оценки частот гармонических составляющих многочастотного сигнала в первом цикле применяют весовую функцию такой формы, при которой для минимальной разности частот между гармоническими составляющих сигнала не происходит перекрытия основных лепестков слагаемых спектра сигнала, а уровень боковых лепестков спектра весовой функции не превышает заданного. При этом основной лепесток слагаемого спектра, соответствующий наиболее слабому из анализируемых составляющему сигнала, превышает уровень боковых лепестков слагаемого спектра наиболее интенсивного составляющего сигнала, которые определяют на основе априорных сведений о возможном гармоническом составе сигнала.
В последнем цитируемом способе максимально ослаблено влияние боковых лепестков от каждого из анализируемых гармонических слагаемых спектра на результаты измерений параметров гармонических слагаемых сигнала, но сохраняется существенное влияние шума на точность определения частот, фаз и амплитуд, составляющих анализируемого сигнала.
Технический результат, на достижение которого направлено изобретение способа, заключается в одновременном уменьшении погрешности измерения частот амплитуд и фаз гармонических составляющих периодического многочастотного сигнала на фоне шума.
Указанный технический результат достигается тем, что в способе гармонического анализа периодического многочастотного сигнала y ( t )
Figure 00000055
с периодом T
Figure 00000056
, цикл которого включает получение цифровых отсчетов y ц ( m )
Figure 00000057
сигнала через равные интервалы времени Δ t
Figure 00000058
, генерирование весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000059
в форме цифровых отсчетов, перемножение цифровых отсчетов y ц ( m )
Figure 00000060
сигнала с цифровыми отсчетами весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000061
, вычисление спектра путем нахождения Фурье-образа полученного произведения, оценивание частот x i ,..., x j
Figure 00000062
пиков спектра, превышающих уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра и оценивание частот, амплитуд и фаз гармонических составляющих сигнала по частотам, амплитудам и фазам Фурье-образа полученного произведения на частотах x i ,..., x j
Figure 00000063
пиков спектра, многократное выполнение дополнительных циклов гармонического анализа, в каждом из которых по результатам выполненного ( k 1 )
Figure 00000064
цикла гармонического анализа изменяют форму весовой функции генерированием новых цифровых отсчетов весовой функции путем задания частот нулей спектра ВФ и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000065
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000066
, использование весовой функции со скорректированной формой в ( k )
Figure 00000067
цикле гармонического анализа, повторение циклов гармонического анализа до получения на частоте каждого из анализируемых гармонических составляющих сигнала допустимых значений слагаемых спектра от заданного количества других гармонических составляющих сигнала и допустимых значений заданного количества производных слагаемых спектра от заданного количества других гармонических составляющих сигнала и принятие за частоты гармонических составляющих оценки на последнем цикле гармонического анализа, с соблюдением следующих условий дополнительно выполняют следующую совокупность действий. Выполняют, по меньшей мере, один дополнительный цикл гармонического анализа, в котором по результатам выполненного гармонического анализа изменяют форму весовой функции генерированием новых цифровых отсчетов весовой функции путем одновременного задания частот нулей спектра ВФ и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000068
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000069
и одного дополнительного нуля спектра ВФ.
Возможно генерирование отсчетов весовой функции с одновременным заданием суммарного числа N
Figure 00000070
частот нулей спектра ВФ и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000071
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000072
и одного дополнительного N + 1
Figure 00000073
нуля спектра ВФ после снижения абсолютного значения разности между вновь полученными значениями оценок частот пиков спектра x i ( k ) ,...., x j ( k )
Figure 00000074
и их предыдущими значениями x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000075
ниже контрольного уровня Δ x
Figure 00000076
| x i ( k ) x i ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000077
,…, | x j ( k ) x j ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000078
.
Предпочтительно в каждом цикле гармонического анализа начиная со второго изменение формы весовой функции генерированием новых цифровых отсчетов весовой функции путем одновременного задания суммарного числа N
Figure 00000079
частот нулей спектра ВФ и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000080
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000081
и одного дополнительного N + 1
Figure 00000082
нуля спектра ВФ.
При выполнении ( k )
Figure 00000067
цикла гармонического анализа по оцененным частотам x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000083
пиков спектра в ( k 1 )
Figure 00000084
цикле гармонического анализа вычисляют взаимные разности между частотами пиков спектра Δ x i ( k 1 ) = x i ( k 1 ) x j ( k 1 )
Figure 00000085
и корректируют форму весовой функции путем одновременного задания суммарного числа N
Figure 00000086
частот нулей спектра и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000087
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | Δ x i ( k 1 ) |
Figure 00000088
и дополнительного N + 1
Figure 00000089
нуля b N + 1 ( k )
Figure 00000090
b N + 1 ( k ) = [ n = 1 N + 1 A s n 2 n 4 ( ( b 1 ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ... ( ( b N ( k ) ) 2 n 2 ) 2 n = 1 N + 1 A s n 2 n 2 ( ( b 1 ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ... ( ( b N ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ] 1 2
Figure 00000091
в спектре
S s ( x , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = sin ( π x ) M o sin ( M x ) × × { 1 + n = 1 N + 1 C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) 2 cos ( n M ) sin 2 ( M x ) cos ( 2 n M ) cos ( 2 M x ) }
Figure 00000092
весовой функции
w s ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = 1 + n = 1 N + 1 ( 1 ) n C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos [ 2 n ( m + 0,5 ) M ]
Figure 00000093
,
где A s n = ( 1 ) n + 1 p = 1 p n N + 1 p 2 p 2 n 2
Figure 00000094
;
b i = ω i T / 2 π
Figure 00000095
- нормированная частота, на которой задается равенство нулю спектр весовой функции или его производная в ( k )
Figure 00000067
цикле гармонического анализа;
ω i
Figure 00000096
отсчеты угловой частоты;
T
Figure 00000097
- период;
x = ω T / 2 π
Figure 00000098
- текущая нормированная частота;
ω
Figure 00000099
- текущая угловая частота;
M 0
Figure 00000100
- число отсчетов сигнала;
M = π / M 0
Figure 00000101
;
m
Figure 00000102
- номер текущего отсчета сигнала и весовой функции;
N
Figure 00000103
- число тригонометрических слагаемых весовой функции, равное суммарному числу варьируемых нулей спектра ВФ и нулей его производных;
n
Figure 00000104
- номер тригонометрического слагаемого;
C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = ( 1 ) n + 1 cos ( n M ) i = 1 N + 1 [ cos ( 2 n M ) cos ( 2 b i ( k ) M ) 2 sin 2 ( b i ( k ) M ) ] p = 1 p n N + 1 [ 1 cos ( 2 p M ) ] cos ( 2 n M ) cos ( 2 p M )
Figure 00000105
,
или дополнительного N + 1
Figure 00000106
нуля b N + 1 ( k )
Figure 00000107
b N + 1 ( k ) = [ 0,25 + D ( 1 + G n ) n C n F n C ( 1 + G n ) n ( 1 + H n ) F n ] 1 2
Figure 00000108
,\tab
в спектре
S c ( x , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = cos ( π x ) cos ( M x ) 0,5 M o K { sin ( 0,5 M ) cos ( M ) cos ( 2 M x ) +
Figure 00000109
+ n = 1 N + 1 C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) sin [ M ( n + 0,5 ) ] cos [ M ( 2 n + 1 ) ] cos ( 2 M x ) }
Figure 00000110
весовой функции
w c ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = 1 K × × { sin [ ( m + 0,5 ) M ] + n = 1 N + 1 ( 1 ) n C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) sin [ ( 2 n + 1 ) ( m + 0,5 ) M ] }
Figure 00000111
,
где D n = n = 1 N + 1 B n 2 L n 2
Figure 00000112
;
B n = A c n i = 2 N + 1 ( 1 n 2 + n ( b i ( k ) ) 2 0,25 )
Figure 00000113
;
A c n = ( 1 ) n + 1 2 n + 1 p = 1 p n N + 1 p 2 + p ( p 2 + p ) ( n 2 + n )
Figure 00000114
;
L n = n 2 + n
Figure 00000115
;
G n = n = 1 N + 1 B n cos n π 2 n + 1
Figure 00000116
;
C n = n = 1 N + 1 B n 2 L n
Figure 00000117
;
F n = n = 1 N + 1 B n cos n π 2 n + 1 L n
Figure 00000118
;
H n = n = 1 N + 1 B n 2
Figure 00000119
;
K = 2 M o { sin ( 0,5 M ) cos ( M ) 1 + n = 1 N + 1 C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) sin [ M ( n + 0,5 ) ] cos [ M ( 2 n + 1 ) ] 1 }
Figure 00000120
;
C с n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = ( 1 ) n + 1 sin ( 0,5 M ) sin [ ( n + 0,5 ) M ] ×
Figure 00000121
× i = 1 N + 1 { cos [ ( 2 n + 1 ) M ] cos ( 2 b i ( k ) M ) cos ( M ) cos ( 2 b i ( k ) M ) } p = 1 p n N + 1 cos ( M ) cos [ ( 2 p + 1 ) M ] cos [ ( 2 n + 1 ) M ] cos [ ( 2 p + 1 ) M ]
Figure 00000122
.
Сущность способа заключается в том, что многократные оценки частот гармонических составляющих периодического многочастотного сигнала на фоне шума используют для итерационного процесса определения необходимой формы весовой функции. В результате форма весовой функции подбирается такой, чтобы на частоте любого из анализируемых составляющих сигнала слагаемые спектра от других составляющих сигнала по амплитуде были равны нулю, причем кратность нуля, определяемая порядком производных, может быть заданной степени. В этом случае независимо от фазовых и амплитудных соотношений между составляющими периодического многочастотного сигнала исключается их взаимное влияние при оценке параметров в спектральной области. При этом задание дополнительного N + 1
Figure 00000123
нуля в спектре весовой функции с частотой, определенной в формуле изобретения, обеспечивает минимально возможную эквивалентную шумовую полосу, при определенных до этого цикла гармонического анализа других нулях в спектре весовой функции. Дополнительный N + 1
Figure 00000124
нуля в спектре весовой функции, минимизирующий эквивалентную шумовую полосу можно задавать начиная со второго цикла гармонического анализа, поскольку в первом цикле гармонического анализа определяется общее количество частот пиков спектра и, соответственно, определяется число N
Figure 00000125
варьируемых тригонометрических слагаемых весовой функции, равное суммарному числу нулей спектра ВФ и нулей его производных, необходимое для уменьшения взаимного влияния боковых лепестков от каждого из анализируемых гармонических слагаемых спектра. За счет уменьшения эквивалентной шумовой полосы весовой функции, заданием дополнительного N + 1
Figure 00000126
нуля в спектре весовой функции снижаются погрешности частот, фаз и амплитуд гармонических слагаемых сигнала на фоне шума.
Проведенный анализ уровня техники, включающий поиск по патентным и научно-техническим источникам информации и выявление источников, содержащих сведения об аналогах заявляемого изобретения, позволяет установить, что заявителем не обнаружены технические решения, характеризующиеся признаками, идентичными всем существенным признакам заявленного изобретения. Выделение из перечня найденных аналогов прототипа позволило выявить совокупность существенных (по отношению к усматриваемому заявителем техническому результату) отличительных признаков в заявляемом объекте, изложенных в формуле изобретения. Следовательно, заявляемое изобретение соответствует требованию "новизна" по действующему законодательству. Сведений об известности отличительных признаков в совокупностях признаков известных технических решений с достижением такого же, как у заявляемого способа, положительного эффекта не имеется. На основании этого сделан вывод, что предлагаемое техническое решение соответствует критерию "изобретательский уровень".
Сущность предлагаемого способа поясняется с помощью устройства, схематично изображенного на фиг. 1, спектрами, изображенными на фиг. 2, графиками, изображенными на фиг. 3, фиг. 4 и фиг. 5.
На фиг. 2 изображены два слагаемых спектра двухчастотного сигнала в положительной области частот.
На фиг. 3 приведены формы весовых функций.
На фиг. 4 приведены эквивалентные шумовые полосы весовых функций.
На фиг. 5 приведены относительные погрешности оценок частот радиоимпульсов на фоне шума.
Устройство (фиг. 1) содержит датчик электрического сигнала 1 (ДЭС) с двумя выходами, аналого-цифровой преобразователь 2 (АЦП) с двумя входами и одним выходом, схему цифровой обработки сигналов 3 (СЦОС) с двумя входами и двумя выходами, формирователь импульсов начала и окончания периода 4 (ФИНОП).
Первый выход ДЭС 1 через АЦП 2 соединен с первым входом СЦОС 3. Второй выход ДЭС 1 соединен со вторым входом СЦОС 3 через ФИНОП 4. Первый выход СЦОС 3 соединен со вторым входом АЦП 2. Второй выход СЦОС 3 является выходом устройства. СЦОС 3 может быть выполнена стандартной, содержащей генератор импульсов синхронизации и цифровой процессор, включающий устройство памяти и арифметическое устройство.
Практическая реализация устройства не представляет сложности и осуществляется на основе широкораспространенных электронных элементов и приборов.
Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала осуществляют следующим образом. Аналоговый периодический многочастотный электрический сигнал y ( t )
Figure 00000127
, формируемый ДЭС 1, поступает в АЦП 2, с выхода которого цифровые отсчеты y ц ( m )
Figure 00000128
(где m = 0, ..., M 0 1
Figure 00000129
) сигнала поступают на первый вход СЦОС 3. Одновременно с ДЭС 1 через ФИНОП 4 на второй вход СЦОС 3 поступает последовательность синхронизирующих импульсов, соответствующих началам и окончаниям периодов периодического многочастотного сигнала.
С применением СЦОС 3 выполняют все действия над сигналами и синхронизируют работу АЦП 2.
В течение первого периода одновременно с поступлением цифровых отсчетов анализируемого сигнала с помощью СЦОС 3 генерируют цифровые отсчеты весовой функции по отсчетам весовой функции
w s ( t , b 1 , b 2 ,... b N 1 ) = 1 + n = 1 N 1 A s n ( b 1 , b 2 ,... b N 1 ) cos ( 2 π n t )
Figure 00000130
,
или
w c ( t , b 1 , b 2 ,... b N 1 ) = 1 K 1 { cos ( π t ) + n = 1 N 1 A c n ( b 1 , b 2 ,... b N 1 ) cos [ π ( 2 n + 1 ) t ] }
Figure 00000131
.
До выполнения первого цикла гармонического анализа неизвестно количество пиков спектра, частоты которых необходимо оценить, поэтому неизвестно и необходимое число варьируемых тригонометрических слагаемых весовой функции N
Figure 00000132
. В этой связи для оценки частот гармонических составляющих многочастотного сигнала в первом цикле применяют весовую функцию с числом варьируемых тригонометрических слагаемых N 1
Figure 00000133
такой формы, при которой для минимальной разности частот между гармоническими составляющих сигнала не происходит перекрытия основных лепестков слагаемых спектра сигнала, а уровень боковых лепестков спектра весовой функции не превышает заданного. При этом основной лепесток слагаемого спектра, соответствующий наиболее слабому из анализируемых составляющему сигнала, превышает уровень боковых лепестков слагаемого спектра наиболее интенсивного составляющего сигнала.
Целесообразно для оценки частот составляющих многочастотного сигнала в первом цикле гармонического анализа применять весовые функции, которые имеют минимально возможный уровень боковых лепестков спектра при заданной ширине основного лепестка и заданной скорости уменьшения уровня боковых лепестков [5].
Генерируемые цифровые отсчеты весовой функции перемножают с цифровыми отсчетами y ц ( m )
Figure 00000134
периодического многочастотного сигнала. Затем вычисляют спектр, определяют максимум и принимают уровень наиболее интенсивного слагаемого спектра равным уровню максимума, а уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра принимают равным уровню боковых лепестков примененной весовой функции. Определяют пики спектра, превышающие уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра на заданную величину, например на 10 дБ. Оценивают частоты x i ( 1 ) ,...., x j ( 1 )
Figure 00000135
модулей всех спектральных пиков, которые превышают на заданную величину, например на 10 дБ, уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра и записывают их в память.
В последующих циклах гармонического анализа число оцененных пиков спектра становится известно по результатам первого цикла гармонического анализа. Поэтому для устранения погрешности измерения частот и амплитуд слагаемых сигнала форма весовой функции должна задаваться варьируемыми параметрами таким образом, чтобы на частоте каждого из слагаемых сигнала спектры других слагаемых были равны нулю вместе с заданным количеством их производных. Для этого необходимо уже N
Figure 00000136
варьируемых тригонометрических слагаемых весовой функции
Вычисляют взаимные разности между частотами пиков спектра Δ x i ( 1 ) = x i ( 1 ) x j ( 1 )
Figure 00000137
. Получают цифровые отсчеты y ц ( m )
Figure 00000138
второго периода периодического многочастотного сигнала и генерируют цифровые отсчеты весовой функции второго цикла гармонического анализа по отсчетам дискретной весовой функции уже с числом варьируемых тригонометрических слагаемых весовой функции N
Figure 00000139
w s ( m , b 1 ( 2 ) , b 2 ( 2 ) ... b N ( 2 ) ) = 1 + n = 1 N ( 1 ) n C s n ( b 1 ( 2 ) , b 2 ( 2 ) ... b N ( 2 ) ) cos [ 2 n ( m + 0,5 ) M ]
Figure 00000140
,
или
w c ( m , b 1 ( 2 ) , b 2 ( 2 ) ... b N ( 2 ) ) = 1 K { sin [ ( m + 0,5 ) M ] +
Figure 00000141
+ n = 1 N ( 1 ) n C c n ( b 1 ( 2 ) , b 2 ( 2 ) ... b N ( 2 ) ) sin [ ( 2 n + 1 ) ( m + 0,5 ) M ] }
Figure 00000142
с формой огибающей заданной частотами b i ( 2 )
Figure 00000143
, равными модулям взаимных разностей
между частотами пиков спектра b i ( 2 ) = | Δ x i ( 1 ) |
Figure 00000144
, определенным в первом цикле гармонического анализа. Оценивают частоты x i ( 2 ) ,...., x j ( 2 )
Figure 00000145
модулей всех спектральных пиков и записывают их в память. Вычисляют разницу оценок частот, полученных в первом и втором циклах гармонического анализа | x i ( 2 ) x i ( 1 ) |
Figure 00000146
,…, | x j ( 2 ) x j ( 1 ) |
Figure 00000147
. Если разница результатов оценки частот не снижена ниже контрольного уровня Δ x
Figure 00000148
, определенного допустимой погрешностью измерений, выполняют следующий цикл гармонического анализа путем перемножения вновь генерируемых цифровых отсчетов весовой функции с вновь измененной формой по результатам второго цикла на вновь получаемые цифровые отсчеты сигнала и оценивания частот гармонических слагаемых сигнала по частотам Фурье-образа, вновь полученного произведения на частотах спектральных пиков.
Аналогично в ( k )
Figure 00000149
цикле гармонического анализа получают цифровые отсчеты y ц ( m )
Figure 00000150
( k )
Figure 00000151
-го периода периодического многочастотного сигнала. По оцененным частотам пиков спектра в ( k 1 )
Figure 00000152
цикле гармонического анализа x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000153
, вычисляют взаимные разности между частотами пиков спектра Δ x i ( k 1 ) = x i ( k 1 ) x j ( k 1 )
Figure 00000154
, корректируют форму ВФ путем задания частот b i ( k )
Figure 00000155
, на которых приравнивается нулю спектр весовой функции или его производная, модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | Δ x i ( k 1 ) |
Figure 00000156
и используют весовую функцию со скорректированной формой w s ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ... b N ( k ) )
Figure 00000157
, или w c ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ... b N ( k ) )
Figure 00000158
в ( k )
Figure 00000159
цикле гармонического анализа. Итерационную процедуру циклов гармонического анализа с последовательным изменением формы весовой функции выполняют до снижения абсолютного значения разности между вновь полученными значениями оценок частот пиков спектра x i ( k ) ,...., x j ( k )
Figure 00000160
и их предыдущими значениями x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000161
, ниже контрольного уровня Δ x
Figure 00000162
:
| x i ( k ) x i ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000163
,…, | x j ( k ) x j ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000164
.
При этом за частоты гармонических составляющих принимают оценки, полученные на последнем цикле гармонического анализа, а амплитуду и фазу каждого составляющего сигнала оценивают после уточнения частот пиков спектра.
В результате итерационной процедуры на частоте каждого из анализируемых гармонических составляющих сигнала получают близкие к нулевым значения от всех слагаемых спектра, которые на заданную величину (например на 10 дБ, как было приведено выше) превышают уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра, а также близкие к нулевым значения заданного количества производных от этих слагаемых спектра.
В дополнительных циклах гармонического анализа, возможно, начиная со второго, суммарное число варьируемых нулей спектра весовой функции N + 1
Figure 00000165
на единицу больше, чем число нулей N
Figure 00000166
, взаимно минимизирующих влияние боковых лепестков спектров и их производных. N + 1
Figure 00000167
дополнительный ноль b N + 1 ( k )
Figure 00000168
b N + 1 ( k ) = [ n = 1 N + 1 A s n 2 n 4 ( ( b 1 ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ... ( ( b N ( k ) ) 2 n 2 ) 2 n = 1 N + 1 A s n 2 n 2 ( ( b 1 ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ... ( ( b N ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ] 1 2
Figure 00000091
в спектре
S s ( x , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = sin ( π x ) M o sin ( M x ) { 1 + n = 1 N + 1 C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) 2 cos ( n M ) sin 2 ( M x ) cos ( 2 n M ) cos ( 2 M x ) }
Figure 00000169
весовой функции
w s ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = 1 + n = 1 N + 1 ( 1 ) n C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos [ 2 n ( m + 0,5 ) M ]
Figure 00000170
,
или N + 1
Figure 00000171
-й дополнительный ноль b N + 1 ( k )
Figure 00000172
b N + 1 ( k ) = [ 0,25 + D ( 1 + G n ) n C n F n C ( 1 + G n ) n ( 1 + H n ) F n ] 1 2
Figure 00000173
,\tab
в спектре
S c ( x , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = cos ( π x ) cos ( M x ) 0,5 M o K { sin ( 0,5 M ) cos ( M ) cos ( 2 M x ) +
Figure 00000174
+ n = 1 N + 1 C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) sin [ M ( n + 0,5 ) ] cos [ M ( 2 n + 1 ) ] cos ( 2 M x ) }
Figure 00000175
весовой функции
w c ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = = 1 K { sin [ ( m + 0,5 ) M ] + n = 1 N + 1 ( 1 ) n C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) sin [ ( 2 n + 1 ) ( m + 0,5 ) M ] }
Figure 00000176
задают из условия получения минимально возможной эквивалентной шумовой полосы весовой функции при уже определенных N
Figure 00000177
варьируемых нулях спектра b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,..., b N ( k )
Figure 00000178
.
На фиг. 2 кривыми 5 и 6 приведены модули двух слагаемых спектра сигнала с относительными частотами 100 и 103 (на периоде анализа T
Figure 00000179
составляющие сигнала имеют 100 и 103 периодов колебаний) и с одинаковыми амплитудами после осуществления дополнительного цикла гармонического анализа. При обработке сигнала использована весовая функция, у которой N + 1 = 3
Figure 00000180
и в результате итерационной процедуры сформированы нулевые значения спектра вместе с первой производной на относительной частоте 3 и дополнительный ноль на относительной частоте 1.122. Нули на относительной частоте 3 снижают взаимное влияние слагаемых сигнала боковыми лепестками спектра. Дополнительный ноль на относительной частоте 1.122 минимизирует эквивалентную шумовую полосу весовой функции, у которой на предыдущих циклах определена относительная частота, равная 3, на которой задаются нулевое значение спектра и нулевое значение его производной. При этом из-за отсутствия взаимного влияния слагаемых спектра и минимального влияния шума положения максимумов имеют минимальное смещение по частоте и на частотах максимумов амплитуды и фазы спектра определяются с минимальной погрешностью.
На фиг. 3 кривой 7 приведена форма весовой функции с N + 1 = 3
Figure 00000181
после выполнения дополнительного цикла гармонического анализа, соответствующая спектру, изображенному на фиг. 2. Для сравнения кривой 8 изображена форма весовой функции до выполнения дополнительного цикла гармонического анализа с N = 2
Figure 00000182
.
При снижении разницы результатов оценки частоты ниже контрольного уровня СЦОС 3 производит вывод результатов оценки частот, амплитуд и фаз гармонических слагаемых многочастотного периодического сигнала на выход устройства.
На фиг. 4 кривой 9 приведена зависимость эквивалентной шумовой полосы весовой функции с N + 1 = 3
Figure 00000183
от частоты оцененного варьируемого нуля спектра и его первой производной b = 1 b 2
Figure 00000184
при определении третьего нуля b 3
Figure 00000185
по минимуму эквивалентной шумовой полосы и использовании предлагаемого способа. Для сравнения кривой 10 изображена эквивалентная шумовая полоса весовой функции с N = 2
Figure 00000186
и b = 1 b 2
Figure 00000187
при использовании для обработки прототипа без дополнительного нуля спектра, минимизирующего эквивалентную шумовую полосу.
На фиг. 5 приведена относительная погрешность оценки частот Δ = ( ω измеренное ω заданное ) T / 2 π
Figure 00000188
периодической последовательности двухчастотных радиоимпульсов длительностью T
Figure 00000189
. Каждый радиоимпульс состоит из отрезка гармонического колебания со ста периодами ( x 1 = 100
Figure 00000190
) и отрезка гармонического колебания с варьируемым числом от 102 до 112 периодов колебаний ( x 2 = 102....112
Figure 00000191
). Кривые 11 и 12 получены при использовании предлагаемого способа. Кривые 13, 14 получены при использовании прототипа. Кривые 12, 14 получены при отношении сигнал - шум q = 20
Figure 00000192
дБ, а 11, 13 получены при отношении сигнал - шум q = 60
Figure 00000193
дБ.
Из приведенных результатов следует, что применение предлагаемого способа позволяет снизить погрешность оценки частот гармонических составляющих периодического многочастотного сигнала на фоне шума практически пропорционально уменьшению эквивалентной шумовой полосы. Также снижается погрешность оценки фаз и амплитуд составляющих сигнала.
Источники информации
1. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. 584 с.
2. Хэррис Ф. Дж. Использование окон при гармоническом анализе методом дискретного преобразования Фурье // ТИИР. 1978. Т. 66, №1. С. 60-96.
3. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: Учебное пособие для вузов. - СПб.: Питер, 2002. - 608 с.
4. Иванов Ю.Е. О наивысшей точности спектрального оценивания гармонических сигналов дискретным преобразованием Фурье // Проблемы управления и информатики. - 1998. - № 2. - С. 102.
5. Патент РФ 2435168, G01R23/16. Опубликовано 27.11.2011, Бюл. №33.

Claims (4)

1. Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала y ( t )
Figure 00000194
с периодом T
Figure 00000195
, цикл которого включает получение цифровых отсчётов y ц ( m )
Figure 00000057
сигнала через равные интервалы времени Δ t
Figure 00000196
, генерирование весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000197
в форме цифровых отсчётов, перемножение цифровых отсчётов y ц ( m )
Figure 00000198
сигнала с цифровыми отсчётами весовой функции w ( m ) ц
Figure 00000199
, вычисление спектра путём нахождения Фурье-образа
Figure 00000200
полученного произведения, оценивание частот пиков спектра x i ,..., x j
Figure 00000062
, превышающих уровень боковых лепестков наиболее интенсивного слагаемого спектра, и оценивание частот, амплитуд и фаз гармонических составляющих сигнала по частотам, амплитудам и фазам Фурье-образа полученного произведения на частотах x i ,..., x j
Figure 00000201
пиков спектра, многократное выполнение дополнительных циклов гармонического анализа, в каждом из которых по результатам выполненного ( k 1 )
Figure 00000202
цикла гармонического анализа изменяют форму весовой функции генерированием новых цифровых отсчётов весовой функции путём задания частот нулей спектра ВФ и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000203
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000204
, использование весовой функции со скорректированной формой в ( k )
Figure 00000205
цикле гармонического анализа, повторение циклов гармонического анализа до получения на частоте каждого из анализируемых гармонических составляющих сигнала допустимых значений слагаемых спектра от заданного количества других гармонических составляющих сигнала и допустимых значений заданного количества производных слагаемых спектра от заданного количества других гармонических составляющих сигнала и принятие за частоты гармонических составляющих оценки на последнем цикле гармонического анализа, отличающийся тем, что выполняют, по меньшей мере, один дополнительный цикл гармонического анализа, в котором по результатам выполненного гармонического анализа изменяют форму весовой функции генерированием новых цифровых отсчётов весовой функции путём одновременного задания частот b i ( k )
Figure 00000206
нулей спектра ВФ и нулей его производных равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000207
и одного дополнительного нуля спектра ВФ.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что генерируют отсчёты весовой функции с одновременным заданием суммарного числа N
Figure 00000208
частот нулей спектра ВФ и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000209
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000210
и одного дополнительного N + 1
Figure 00000211
нуля спектра ВФ после снижения абсолютного значения разности между вновь полученными значениями оценок частот пиков спектра x i ( k ) ,...., x j ( k )
Figure 00000212
и их предыдущими значениями x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000213
, ниже контрольного уровня Δ x
Figure 00000214

| x i ( k ) x i ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000215
,…, | x j ( k ) x j ( k 1 ) | Δ x
Figure 00000216
.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в каждом цикле гармонического анализа начиная со второго изменяют форму весовой функции генерированием новых цифровых отсчётов весовой функции путём одновременного задания суммарного числа N
Figure 00000217
частот нулей спектра ВФ и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000218
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | x i ( k 1 ) x j ( k 1 ) |
Figure 00000219
и одного дополнительного N + 1
Figure 00000220
нуля спектра ВФ.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при выполнении ( k )
Figure 00000221
цикла гармонического анализа по оценённым частотам x i ( k 1 ) ,...., x j ( k 1 )
Figure 00000222
пиков спектра в ( k 1 )
Figure 00000223
цикле гармонического анализа вычисляют взаимные разности между частотами пиков спектра Δ x i ( k 1 ) = x i ( k 1 ) x j ( k 1 )
Figure 00000224
и корректируют форму весовой функции путём одновременного
задания суммарного числа N
Figure 00000086
частот нулей спектра и нулей его производных b i ( k )
Figure 00000225
равными модулям взаимных разностей между частотами пиков спектра b i ( k ) = | Δ x i ( k 1 ) |
Figure 00000226
, и дополнительного N + 1
Figure 00000227
нуля b N + 1 ( k )
Figure 00000228

b N + 1 ( k ) = [ n = 1 N + 1 A s n 2 n 4 ( ( b 1 ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ... ( ( b N ( k ) ) 2 n 2 ) 2 n = 1 N + 1 A s n 2 n 2 ( ( b 1 ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ... ( ( b N ( k ) ) 2 n 2 ) 2 ] 1 2
Figure 00000091

в спектре
S s ( x , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = sin ( π x ) M o sin ( M x ) × × { 1 + n = 1 N + 1 C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) 2 cos ( n M ) sin 2 ( M x ) cos ( 2 n M ) cos ( 2 M x ) }
Figure 00000229

весовой функции
w s ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = 1 + n = 1 N + 1 ( 1 ) n C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos [ 2 n ( m + 0,5 ) M ]
Figure 00000230
,
где A s n = ( 1 ) n + 1 p = 1 p n N + 1 p 2 p 2 n 2
Figure 00000231
;
b i = ω i T / 2 π
Figure 00000232
- нормированная частота, на которой задаётся равенство нулю спектр весовой функции или его производная в ( k )
Figure 00000067
цикле гармонического анализа;
ω i
Figure 00000233
отсчёты угловой частоты;
T
Figure 00000234
- период;
x = ω T / 2 π
Figure 00000235
- текущая нормированная частота;
ω
Figure 00000236
- текущая угловая частота;
M 0
Figure 00000237
- число отсчётов сигнала;
M = π / M 0
Figure 00000238
;
m
Figure 00000239
- номер текущего отсчёта сигнала и весовой функции;
N
Figure 00000027
- число тригонометрических слагаемых весовой функции, равное суммарному числу варьируемых нулей спектра ВФ и нулей его производных;
n
Figure 00000240
- номер тригонометрического слагаемого;
C s n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = ( 1 ) n + 1 cos ( n M ) i = 1 N + 1 [ cos ( 2 n M ) cos ( 2 b i ( k ) M ) 2 sin 2 ( b i ( k ) M ) ] p = 1 p n N + 1 [ 1 cos ( 2 p M ) ] cos ( 2 n M ) cos ( 2 p M )
Figure 00000105
,
или дополнительного N + 1
Figure 00000241
нуля b N + 1 ( k )
Figure 00000242

b N + 1 ( k ) = [ 0,25 + D ( 1 + G n ) n C n F n C ( 1 + G n ) n ( 1 + H n ) F n ] 1 2
Figure 00000108
,
в спектре
S c ( x , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = cos ( π x ) cos ( M x ) 0,5 M o K { sin ( 0,5 M ) cos ( M ) cos ( 2 M x ) +
Figure 00000109

+ n = 1 N + 1 C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) sin [ M ( n + 0,5 ) ] cos [ M ( 2 n + 1 ) ] cos ( 2 M x ) }
Figure 00000110

весовой функции
w c ( m , b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = 1 K × × { sin [ ( m + 0,5 ) M ] + n = 1 N + 1 ( 1 ) n C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) sin [ ( 2 n + 1 ) ( m + 0,5 ) M ] }
Figure 00000243
,
где D n = n = 1 N + 1 B n 2 L n 2
Figure 00000112
;
B n = A c n i = 2 N + 1 ( 1 n 2 + n ( b i ( k ) ) 2 0,25 )
Figure 00000113
;
A c n = ( 1 ) n + 1 2 n + 1 p = 1 p n N + 1 p 2 + p ( p 2 + p ) ( n 2 + n )
Figure 00000114
;
L n = n 2 + n
Figure 00000115
;
G n = n = 1 N + 1 B n cos n π 2 n + 1
Figure 00000116
;
C n = n = 1 N + 1 B n 2 L n
Figure 00000117
;
F n = n = 1 N + 1 B n cos n π 2 n + 1 L n
Figure 00000118
;
H n = n = 1 N + 1 B n 2
Figure 00000119
;
K = 2 M o { sin ( 0,5 M ) cos ( M ) 1 + n = 1 N + 1 C c n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) cos ( n π ) sin [ M ( n + 0,5 ) ] cos [ M ( 2 n + 1 ) ] 1 }
Figure 00000120
;
C с n ( b 1 ( k ) , b 2 ( k ) ,... b N + 1 ( k ) ) = ( 1 ) n + 1 sin ( 0,5 M ) sin [ ( n + 0,5 ) M ] ×
Figure 00000121

× i = 1 N + 1 { cos [ ( 2 n + 1 ) M ] cos ( 2 b i ( k ) M ) cos ( M ) cos ( 2 b i ( k ) M ) } p = 1 p n N + 1 cos ( M ) cos [ ( 2 p + 1 ) M ] cos [ ( 2 n + 1 ) M ] cos [ ( 2 p + 1 ) M ]
Figure 00000122
.
RU2014104284/28A 2014-02-07 2014-02-07 Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума RU2551400C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014104284/28A RU2551400C1 (ru) 2014-02-07 2014-02-07 Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014104284/28A RU2551400C1 (ru) 2014-02-07 2014-02-07 Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2551400C1 true RU2551400C1 (ru) 2015-05-20

Family

ID=53294410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014104284/28A RU2551400C1 (ru) 2014-02-07 2014-02-07 Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2551400C1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108107269A (zh) * 2017-12-07 2018-06-01 中国矿业大学 一种谐波分析中幅值求解方法
CN108107393A (zh) * 2017-12-06 2018-06-01 中国矿业大学 一种谐波分析中谱峰可信度判断方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4904930A (en) * 1988-09-16 1990-02-27 Rockwell International Corporation Method of carrier frequency estimation
RU2133041C1 (ru) * 1997-10-30 1999-07-10 Новосибирский государственный технический университет Способ определения спектра электрических сигналов
RU2137143C1 (ru) * 1998-05-12 1999-09-10 Военная академия связи Способ (варианты) и устройство (варианты) оценивания несущей частоты
RU2229725C1 (ru) * 2002-11-12 2004-05-27 Томский политехнический университет Способ спектрального анализа периодического многочастотного сигнала
RU2435168C1 (ru) * 2010-04-09 2011-11-27 ООО предприятие "КОНТАКТ-1" Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4904930A (en) * 1988-09-16 1990-02-27 Rockwell International Corporation Method of carrier frequency estimation
RU2133041C1 (ru) * 1997-10-30 1999-07-10 Новосибирский государственный технический университет Способ определения спектра электрических сигналов
RU2137143C1 (ru) * 1998-05-12 1999-09-10 Военная академия связи Способ (варианты) и устройство (варианты) оценивания несущей частоты
RU2229725C1 (ru) * 2002-11-12 2004-05-27 Томский политехнический университет Способ спектрального анализа периодического многочастотного сигнала
RU2435168C1 (ru) * 2010-04-09 2011-11-27 ООО предприятие "КОНТАКТ-1" Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108107393A (zh) * 2017-12-06 2018-06-01 中国矿业大学 一种谐波分析中谱峰可信度判断方法
CN108107393B (zh) * 2017-12-06 2019-11-05 中国矿业大学 一种谐波分析中谱峰可信度判断方法
CN108107269A (zh) * 2017-12-07 2018-06-01 中国矿业大学 一种谐波分析中幅值求解方法
CN108107269B (zh) * 2017-12-07 2019-11-05 中国矿业大学 一种谐波分析中幅值求解方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200011911A1 (en) High-precision frequency measuring system and method
CN105137185A (zh) 一种基于离散傅里叶变换的频域插值电力谐波分析方法
CN104142425B (zh) 一种正弦信号频率估计的相位匹配方法
RU2435168C1 (ru) Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала
CN109374966A (zh) 一种电网频率估计方法
RU2551400C1 (ru) Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума
CN103969508A (zh) 一种实时高精密的电力谐波分析方法及装置
RU2549207C2 (ru) Устройство обнаружения шумовых гидроакустических сигналов на основе квадратурного приемника
KR101944429B1 (ko) 주파수 분석 방법 및 이를 지원하는 장치
CN110954746A (zh) 一种基于四项Nuttall余弦窗的六插值FFT算法
US11126693B2 (en) Method and device for reducing noise in a modulated signal
CN109521269B (zh) 一种幅度调制信号数字化测频方法
CN104950168B (zh) 一种基于二次平均的低信噪比正弦信号高精度频率测量方法
RU2654215C1 (ru) Способ измерения расстояния радиодальномером с частотной модуляцией
Gritsutenko et al. Applicability of a Fast Fourier Transform for a harmonic analysis
JP2014153206A (ja) 信号処理装置及び信号処理方法
CN108535542B (zh) 一种寻峰鉴相方法
CN104914305B (zh) 一种基于最小二乘法的高精度频率估计方法
RU2466416C1 (ru) Способ измерения отношения сигнал-помеха
Saulig et al. Nonstationary signals information content estimation based on the local Rényi entropy in the time-frequency domain
RU2363005C1 (ru) Способ спектрального анализа полигармонических сигналов и устройство для его реализации
RU2541919C1 (ru) Способ повышения точности аппроксимации при выделении полезного сигнала в условиях априорной неопределенности и устройство, его реализующее
US11719663B2 (en) Measuring apparatus
US20160363616A1 (en) Apparatus for efficient measurement of tone frequency, amplitude, and phase
Oliwa et al. Fast and accurate frequency meter using the interpolated DFT method

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20160208