针对实验分析发现的低频电力载波能够穿透EMI滤波器和整流桥,从而使电源系统面临受控威胁,进而泄漏负载设备敏感信息这一问题,结合有源滤波的思想,提出了一种混合滤波的电路拓扑。通过安装在AC-DC变换器的输入端,用以弥补传统无源EMI滤波器在10 kHz～150 kHz这一低频段插入损耗不足的缺陷,增强电源系统对信息泄漏的防护能力。仿真和传导测试结果表明,该电路在低频段的平均插损达到30dB,对提高电源系统的信息安全具有十分明显的作用。

射电天文观测对电磁干扰(electromagnetic inference,EMI)的影响极为敏感,望远镜自身电气设备的电磁干扰更需严格屏蔽.500m口径球面射电望远镜(five- hundred-meter aperture spherical radio telescope,FAST)供配电系统包含6座10kV变电站,其屏蔽效能需要达到90d B以上.为满足FAST变电站外壳的电磁屏蔽需求,基于高压玻璃陶瓷电容研制出一种可用于10kV高压线,电流为100A以上,插入损耗大于90d B的电源滤波器.高压滤波器的主要部件为穿心陶瓷电容及有多组磁环构成的电感,外壳由直径约为12cm的不锈钢管制成,具有性能稳定、结构简单、安全可靠以及重量小等优点.经严格测试后,将高压滤波器安装到FAST变电站外壳上,整体屏蔽效能可达100dB,满足FAST电磁环境保护标准要求.

为了很好地消除电力系统中的谐波,提出了一种动态电力滤波器设计方案,它是在无源电力滤波器基础上,通过反并联晶闸管来控制滤波支路的投切。采用了频谱分析法和电压过零点控制相应的滤波支路投入运行。该动态电力滤波器结构简单、操作简便、造价低廉、维修容易,还具有动态稳定性高、选择性强、与系统谐振几率小、投切瞬间不存在振荡等优点。通过仿真,该动态电力滤波器能够很好地滤除谐波源中的各次谐波。

根据滤波器的技术指标,通过理论计算确定滤波器元器件参数,在NI ELVISⅡ电子实验平台上搭建有源低通滤波器,通过LabVIEW编写程序采集信号,采用3种方式分析低通滤波器的时域特性、频率特性和阶跃响应,对比分析了巴特沃斯滤波器和贝塞尔滤波器的作用效果。整个实验过程操作简单,显示直观,能较好地满足科研和教学需要。

为了更好传授现代数字信号处理中自适应滤波器的知识,设计了自适应滤波器的综合实验。利用Matlab语言实现了最小均方自适应横向滤波器和图形用户界面,可以在界面上方便地调节信噪比、滤波器的阶数、步长等参数,并从时域和频域两方面显示滤波效果。该实验不仅可以使学生更好地理解自适应滤波器的原理,而且可以促使学生探究影响自适应滤波器性能的因素。

分析了FIR滤波器的特点之后,设计了一个低通的数字滤波器,并且用Matlab软件对FIR数字滤波器进行了仿真,更形象地看到设计的滤波器的特性。用Matlab软件的科学计算功能,对该任务进行计算,得出的设计数据可以提供给DSP系统的程序,进行调用。数字滤波器是按照程序计算信号,达到滤波的目的。通过对数字滤波器的存储器编写程序,就可以实现各种滤波功能。对FIR数字滤波器来说,增加功能只是增加程序,不用增加元件,不受元件误差的影响,对低频信号的处理不用增加该芯片的体积。用数字滤波方法可以摆脱模拟滤波器被元件限制

提出将NI ELVIS实验平台、电路仿真及LabVIEW测试开发软件应用于电路实验教学。以滤波电路为例,使学生在高效、集成的实验环境下,方便、灵活地完成对实验项目的设计、测试和调整过程,同时对实测数据和仿真结果进行误差比较,激发了学生实验学习的积极性和创新意识。

为了在继承拉普拉斯算子高实时性的前提下提高图像分割质量,设计了一个可与拉普拉斯算子差分计算同步进行滤波工作的空间滤波器。以被检测边缘的连通域为单位,建立连通域点集及收录二值化数据的树集,引入面积阈值进行滤波。运用游程编码的思想作为树集设计逐行扫描的数据录入方法,使数据录入与拉普拉斯差分运算同步进行,以保证高实时性。边缘检测时通过降低差分计算的颜色阈值获取更为完整的检测结果,同时利用空间滤波器去除由颜色阈值的降低所引发的大量小面积噪声。试验结果表明:引入空间滤波器的拉普拉斯算子可在保证高实时性的前提下获取低噪声的且更加完整的边缘检测结果。同步空间滤波器的引入,可使原算法在低颜色阈值条件下获得高质...

在教学中,为了有效地将信号与系统、模拟电路的相关知识联系起来,采用PSPICE仿真软件中电路图与系统函数两种分析方法,对二阶压控电压源低通滤波器进行了仿真实验研究。分析了滤波器的Q值和RC滤波电路中的电阻和电容对幅频特性的影响,以方波作为输入信号,对输入/输出的波形及频谱进行了分析,分析结果与理论计算基本一致。该方法有利于学生进一步理解信号、系统和电路三者之间的关系。

文章研究引入时域角度的信号控制对未知数的白噪声控制,并结合离散型Kalman滤波器的递推,进而获得动态样本预测与真实值之间的振荡滤波一步改进,并将增进后的离散型Kalman滤波进行针对企业财务危机预警的适用性。结果证实:控制白噪声的滤波增益可以显著改善基于Kalman滤波的财务危机预警精度,而结合离散Kalman滤波进行递推样本训练,有利于离散样本向量动态信息的精度解释,从而提升基于改进离散型Kalman滤波的企业财务危机预警能力。

农村电网中大量非线性负荷的投运,使电网谐波污染越来越严重,为解决农村电网中谐波污染的问题,将有源电力滤波器(active power filter,APF)应用于农村电网中。在APF直流侧控制方面,提出一种新型的模糊自适应PI控制,利用其不依赖被控对象不用建立精确数学模型的特点,建立模糊变量隶属度函数和模糊控制规则。并且针对该方法采用MATLAB/Simulink软件对农村电网电流进行仿真分析。仿真结果表明:模糊自适应PI控制电压响应快、超调小、鲁棒性强,能够有效保证农村电网中谐波电流的滤除。

文章研究引入时域角度的信号控制对未知数的白噪声控制,并结合离散型Kalman滤波器的递推,进而获得动态样本预测与真实值之间的振荡滤波一步改进,并将增进后的离散型Kalman滤波进行针对企业财务危机预警的适用性。结果证实:控制白噪声的滤波增益可以显著改善基于Kalman滤波的财务危机预警精度,而结合离散Kalman滤波进行递推样本训练,有利于离散样本向量动态信息的精度解释,从而提升基于改进离散型Kalman滤波的企业财务危机预警能力。

【目的】研究卡尔曼滤波在针刺仪抗钻阻力值序列中的应用,推导出针刺仪平稳卡尔曼滤波器估计树木年龄,为活立木年龄估计提供方法和依据。【方法】以山西省羊圈沟林场华北落叶松为研究对象,使用针刺仪在同一水平位置不同方向钻入华北落叶松获取323组抗钻阻力值序列作为研究样本,在针刺位置5 cm内截取104个圆盘作为参考样本。将卡尔曼滤波器理论应用于针刺仪,通过分析滤波器的性质,简化参数,推导出针刺仪平稳卡尔曼滤波器。以针刺仪钻入华北落叶松获得的抗钻阻力值作为平稳卡尔曼滤波器的输入,以最小均方误差为最佳准则的最优估计值序列作为输出,根据最优估计值序列的波峰波谷数估计树木年龄,并将平稳卡尔曼滤波算法估计的树木年龄和针刺仪自带DECOM软件自动判定的树木年龄分别与相应的圆盘年轮数进行成对数据t-检验。【结果】针刺仪平稳卡尔曼滤波器缩减初始参数数量,使得抗钻阻力的最优估计值序列只依赖于参数Rat值的选取。将323组活立木抗钻阻力值序列经过针刺仪平稳卡尔曼滤波器,依据相应活立木胸径大小选择恰当的参数Rat值可以得到较好去噪效果,算法估计树木年龄与实际树木年龄比较接近。算法估计树木年龄相对误差分布大多集中在-10%～10%之间,最小相对误差为0%,最大相对误差为25.69%,平均相对误差为0.75%,经成对数据t-检验后t为-0.468 16,算法估计树木年龄均值与实际树木年龄均值之间无显著差异。而针刺仪自带DECOM软件自动判定的树木年龄结果相对误差较大,大多集中在-20%～-60%之间,最小相对误差为-7.69%,最大相对误差为-84.78%,平均相对误差为-40.49%,与实际树木年龄进行成对数据t-检验后t为20.245,差异显著。【结论】针刺仪平稳卡尔曼滤波器应用于针刺仪抗钻阻力值序列能够较准确估计华北落叶松年龄,优于针刺仪自带DECOM软件自动判定结果,具有微损、操作快、测量精度高等特点,可为华北落叶松年龄估计提供一种有效途径。

近年,粒子滤波(Particle Filter,简称PF)备受关注,与传统滤波方法相比,它具有简单易行、适用于非线性及非高斯噪声环境的优点,因此被广泛应用于诸多工业领域,如计算机视觉、航空导航及过程监控等。除计算负担较大外,样本贫化现象是PF的最大缺点,尤其对较长时间内维持不变的量(如受故障影响的模型参数)进行估计时影响尤为突出,更易导致PF算法退化,极端情形会导致算法发散。这对将PF应用于故障诊断影响很大。减轻样本贫化影响的最简单方法是加大样本集,但一般难以做到。本文把扩展卡尔曼滤波(EKF)及正则采样算法引入粒子滤波,从而得到了改进算法。

该文提出了一种适用于低压配电网系统下的新型感应滤波配电变压器设计方法,并将其应用于综合性创新实验的教学案例中。在感应滤波配电变压器的设计中,将感应滤波技术应用于采用Ddy联结组别的配电变压器中。通过建立电路数学模型,推导阀侧产生的谐波电流与网侧电流之间的关系,揭示感应滤波配电变压器的滤波特性。该文采用ANSYS/Maxwell软件建立新型变压器的3D模型,在模型上通过仿真能量法对比工程磁路法,验证变压器绕组间短路阻抗满足技术要求;并通过磁路耦合添加滤波支路,监测变压器的网侧电流,验证其可以有效滤除电网谐波污染。最后通过实验验证了所设计的变压器的正确性和有效性,进一步激发了学生的学习兴趣和创新热情。