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《基于自適應濾波器的時頻分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、第35卷第11期自動化學報Vol.35,No.112009年11月ACTAAUTOMATICASINICANovember,2009基于自適應濾波器的時頻分析儲昭碧1張崇巍1馮小英1摘要采用最小方差原則和梯度下降方法,經(jīng)過旋轉(zhuǎn)變換,獲得頻率參數(shù)和帶寬參數(shù)可調(diào)的自適應二維線性正弦跟蹤濾波器,實現(xiàn)信號跟隨與幅值估計.把多個跟蹤器并聯(lián),形成帶寬可調(diào)的多頻點梳狀濾波器,得到多維線性常系數(shù)微分動力系統(tǒng).用不變原理證明梳狀濾波器是一致漸近穩(wěn)定的.用拉普拉斯變換導出頻率特性,單正弦輸入時為向量形式,針對多正弦分量
2、時為頻率特性矩陣.當輸入信號所有正弦分量的頻率都等于梳狀濾波器頻率參數(shù)時,本算法能夠同時準確跟隨所有分量及其幅值.分析了算法的頻域格柵效應以及帶寬參數(shù)對穩(wěn)態(tài)精度的影響,通過仿真說明了算法的有效性.關(guān)鍵詞自適應跟蹤,梳狀濾波器,時頻分析,頻率格柵效應中圖分類號TP14;TP93AdaptiveFilter-basedTime-frequencyAnalysis111CHUZhao-BiZHANGChong-WeiFENGXiao-YingAbstractAnadaptivelineartwo-dime
3、nsionsinusoidtracerwithselectablefrequencyandbandwidthparametersisdeducedtoestimatetheinstantaneousvalueandtheamplitudeofasinusoidbyleastsquareerror,gradientdescentmethodandrotationtransform.Anumberofthetracersinparallelconstitutealinearcombˉlterwithad
4、justablebandwidthineveryfrequencythatisamulti-dimensionlinearordinarydynamicsystem.TheuniformlyasymptoticalstabilityofthecombˉlterisvalidatedbyLaSalleinvarianceprinciple.Thefrequencycharacteristicsintheformofvectorforasinusoidandmatrixforsignalwithlots
5、ofsinusoidalcomponentsarederivedbyLaplacetransform.Allcomponentsofsignalaswellastheiramplitudescanbeestimatedexactlysimultaneouslyifallfrequenciesofthesignalarethesameasthefrequencyparametersofthecombˉlter.Thefrequencygride?ectoftheproposedalgorithmasw
6、ellasthee?ect0ofbandwidthparameteronprecisioninsteadystateareinvestigated.Thealgorithmsvalidityisveriˉedbysimulationresults.KeywordsAdaptivetracing,combˉlter,time-frequencyanalysis,frequencygride?ect對工程信號進行分析和濾波,常常需要把給定對固定頻率!0的正弦輸入u(t),選擇幅值a、相位信號分解為不同頻
7、率的正弦分量之和.目前廣泛應á作為狀態(tài)變量,提出類似文獻[10]算法的幅值相用的工具主要是離散傅里葉變換DFT及其改進算角模型(Amplitudephasemodel,APM)跟蹤器如法
8、加窗的快速傅里葉變換算法[1?6].DFT算法下精確分析的前提條件是,保證采樣時間窗長度準確a_=111(u(t)?y)siná等于所有分量周期的最小公倍數(shù),否則由于頻譜泄漏產(chǎn)生誤差,對于包含多個間諧波的復雜信號,此同á_=112(u(t)?y)cosá+!0步采樣要求難以滿足.另外,DFT算法直接得到的y=asi
9、ná是各個正弦相量的實部和虛部,必須通過二次計算其中,111;12為跟蹤器參數(shù).才能得到被檢測信號在每個采樣時刻的數(shù)值.文獻[11?13]以APM為基礎提出幅值、頻近幾年廣為討論的基于小波變換和小波包分解率、相位模型跟蹤器(Amplitudefrequencyphase的算法[7?8],其計算量大,不滿足實時分析要求,存model,AFPM).文獻[14?16]把多個跟蹤器并聯(lián)形在頻帶重疊導致調(diào)制混頻現(xiàn)象[9].成梳狀濾波器,分析諧波和間諧波.APM算法是關(guān)文獻[10
