导读:本文包含了复数滤波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:模拟滤波电路,复模型,多频诊断,容差
复数滤波论文文献综述
赖丹[1]（2019）在《基于复数域模型的滤波电路容差与多故障问题研究》一文中研究指出模拟电路故障诊断一直是研究热点,当前对该领域的研究已经很深入,但是解决元件容差影响和多故障隔离的方法依然欠缺。鉴于此,为了提高故障诊断的准确率,本文基于复数域模型,对模拟滤波电路电子元件进行故障建模,研究了多频诊断方法,带容差的单故障诊断,基于遗传算法的测点频率优选以及多故障诊断问题。具体工作如下:1)建立模拟滤波电路故障元件的复数域模型。基于电路分析理论推导复数域模型。激励信号为标准正弦波,在Pspice软件中配置其故障参数扫描域,进行参数扫描,跟踪输出电压的实部和虚部分量,MATLAB进行数据处理得到复数域上的故障模型,存储特征信息完成仿真建模,有相同输出特征的元件构成一个模糊组。2)多频诊断方法研究。通过仿真实验建立圆模型是从二元二次方程中得到,因此在复数域上两个故障圆模型确定的曲线可能产生两个交点,一个表示电路无故障,另一个称作混迭点。因电路的特征函数H(jω)受ω影响,不同的频率下输出的位点不同,从而消除混迭问题。基于此,以锯齿波信号作为激励信号,对输入和输出信号分别作傅里叶变换展开成多个频率下的正弦波,得到不同频率下的传输特征,实现多频诊断。一个频率下存在混迭的曲线,可在另一个频率下区分开。3)容差影响下的单故障诊断研究。在进行多频诊断过程中,考虑容差影响的情况下,增加了故障诊断的模糊性,故障分类结果不便于可视化,因此引入支持向量机进行故障分类。多频诊断可同时获取该测点下不同频率的故障响应特征,增加了故障特征信息的维度,可提高故障分类精度。4)基于遗传算法的测点优选和多目标联合优化。在模拟电路故障诊断领域,通过提取测点的频率特征研究电路的可测性,提高故障诊断效率。但并非所有的测点和频率都有效,且实际上受电路的复杂程度影响可用测点数较少,需要提出选择方法。本文研究基于遗传算法做单目标优化和多目标优化,即实现测点优选和测点频率联合优选,以保证提取最优故障特征,使得故障分类的精度最高。5)多故障诊断研究。现有的多故障诊断方法,如:节点电压增量法,小波与RBF神经网络相结合的方法,k均值模糊聚类等。本文基于复模型,故障诊断数目与测点的关系为:n>(+1)(n表示测点数目,m表示故障数目),诊断双故障至少需要2个测点,可同时获取四维故障特征,提高了故障分辨率。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-25）
李超[2]（2019）在《基于高斯熵的复数卡尔曼滤波算法研究》一文中研究指出传统的复数卡尔曼滤波算法是基于众所周知的均方误差准则所实现的,当噪声信号是圆高斯信号的情况下,均方误差准则才会达到最优。但是,在真实的世界中涉及到复杂信号的时候,状态噪声和观测噪声通常在某些情况下会出现非圆特征。因此,当处理真实世界的复杂信号时,仅仅使用传统的复数卡尔曼滤波算法会达不到最优的性能。针对上述所提到的情况,本文对在非圆信号影响下的复数卡尔曼滤波算法进行了深入研究,具体工作如下:首先,本文介绍了卡尔曼滤波算法的基本模型和复数域信号的概念和理论知识,给出了非圆信号、圆度系数及高斯熵等复数域信号中常用的定义。接着研究了复值卡尔曼滤波算法模型,详细推导了两种卡尔曼滤波算法,即复数卡尔曼滤波(Conventional Complex Kalman Filter,CCKF)算法和增强卡尔曼滤波(Augmented Complex Kalman Filter,ACKF)算法,为后续对复数域卡尔曼滤波算法的研究奠定了理论基础。然后,本文在复数卡尔曼滤波算法的基础上,将高斯熵的代价函数带入到复数卡尔曼滤波算法中去,得到了基于高斯熵的复数卡尔曼滤波算法并给出了详细的推导过程。最后,本文通过理论分析和数值仿真对基于高斯的卡尔曼滤波算法进行了详细分析。在理论分析中,当状态噪声和观测噪声为圆形噪声时,基于均方准则的解和基于高斯熵准则的解有相同的性能;当状态噪声和观测噪声的非圆系数增加到0.99时,本文提出的基于高斯熵解的稳态均方偏差为-295dB,而基于均方准则解的稳态均方偏差为-25.7dB。即随着非圆系数的增加,其性能会更加好。在数值仿真中,当非圆噪声的非圆系数为0.99时,基于高斯熵的卡尔曼滤波算法拥有更低的稳态均方偏差,其次为ACKF,最后为CCKF。在对信号还原的仿真验证中,基于高斯熵的卡尔曼滤波算法能够基本再现原始信号,而CCKF和ACKF都有一定程度的失真现象出现。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-20）
崔博文[3]（2018）在《平方根分解的复数扩展卡尔曼滤波及其在电力系统对称分量估计中的应用》一文中研究指出快速准确检测基波正负序对称分量对于电网电压不对称时的控制非常重要。利用复数扩展卡尔曼滤波方法对基波正负序分量及其频率进行了估计。为提高复参数滤波稳定性,通过对协方差矩阵平方根分解,提出了一种基于平方根分解的复数扩展卡尔曼滤波方法。利用αβ变换,将abc坐标系下的叁相电压瞬时正序、负序分量变换到αβ坐标系,利用获得的αβ坐标系下的正序、负序分量构建复数向量,在定义状态变量后,建立了叁相电力系统非线性状态方程及观测方程。分别利用方法和传统复数卡尔曼滤波方法估计叁相电力系统正序、负序分量和频率,估计结果显示方法在估计精度及收敛速度等方面具有明显优势。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2018年08期）
吴庆国,臧韫琨[4]（2018）在《软件无线电中复数滤波SSB的DSP实现》一文中研究指出软件无线电(SDR)自从20世纪90年代初被提出以来,以其展现出来的高效率、灵活性强和低成本而拥有美好的前景。在现代通信领域,正成为一颗闪光的新星而熠熠生辉。本文重点研究了软件无线电中单边带调制(SSB)基于复数滤波法的数字化实现方法,在针对传统方法滤波法、移相法以及维弗法存在不足基础上,提出新的方法——复数滤波法,在介绍该方法相关原理后,通过实测证明这种方法可以达到当前技术指标即较高的边带抑制和更低的幅频误差,这是一种可以实现高性能低运算的优秀方法。相关算法编程采用汇编语言,研究基于德州仪器(TI)公司生产的C55系列DSP芯片TM320C5509实现,在CCS和Matlab模拟环境下进行仿真实验。从而验证了代码的可行性。(本文来源于《山西大同大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
朱之丹,马廷淮[5]（2018）在《基于复数滤波的指纹中心点定位复合算法》一文中研究指出由于指纹中心点的位置、方向等信息,在一定程度上具有描述指纹的拓扑结构甚至类型的能力,所以中心点定位算法的效果在指纹分类、检索以及识别结果上都产生了重要的影响。为降低中心点的误定位率,提出一个根据方向场正弦图进行中心点粗定位的方法,以及根据中心点分布规律与常用定位算法原理制定了一系列筛选规则,并将复数滤波与其它中心点定位算法进行融合。实验表明改进方法有效减少了指纹中心点的误定位率,并有效增加了指纹分类的准确率2%-8%。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年01期）
曹中林,陈浩凡,何光明,李德珍,曾旖[6]（2017）在《基于复数域混合SVD滤波方法及在随机噪声压制中的应用》一文中研究指出在低信噪比地震资料处理中,压制随机噪声是其中的关键处理环节.传统的频率空间域预测滤波方法,容易使得去噪后高频段的有效信号严重畸变,不利于进一步提高分辨率.为此,提出了一种基于复数域混合SVD滤波法压制叁维地震数据中随机干扰的方法,该方法首先在时空域对地震数据作傅里叶变换,再依据Eigenimage滤波法与Cadzow滤波法建立混合Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过秩约化的方法来压制随机干扰.理论模型和实际地震数据的应用表明:该方法可有效地去除随机噪声,保护有效波,明显地改善了迭后叁维地震资料的信噪比.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2017年06期）
崔博文[7]（2016）在《基于复数卡尔曼滤波的电力系统对称分量估计》一文中研究指出针对实数域对称分量估计实时处理效率低的问题,提出了一种基于复数Kalman滤波的电力系统正序谐波对称分量估计算法。利用对称分量理论获得了叁相电力系统正序瞬时值对称分量,通过相应变换获得复数数字信号模型,根据需要估计的正序谐波对称分量,获得相应的状态方程和观测方程,利用复数Kalman滤波算法实现了正序谐波对称分量估计。仿真实验结果表明,该算法可实时在线实现正序谐波对称分量估计。(本文来源于《集美大学学报(自然科学版)》期刊2016年05期）
何永红,朱建军,解清华,许兵,付海强[8]（2016）在《干涉复小波复数域双变量滤波算法》一文中研究指出针对复小波双变量滤波模型仅考虑小波复系数实部,忽略了系数的虚部,导致信号相位噪声的增加而影响滤波效果的问题,提出基于复小波变换的复数域双变量模型干涉图滤波算法。该算法将双变量贝叶斯估计算法从实数域推广到了复数域,用噪声复系数概率密度函数刻画了小波复系数实部与虚部的相关性,根据小波分解复系数来估计噪声方差和信号方差,建立了复小波复数域双变量滤波模型,求得了干涉图复系数的贝叶斯估计。试验结果表明,本算法对干涉图噪声有较强的抑制能力,保留了干涉图的边缘及细节信息,滤波性能优于传统的实数域复小波双变量滤波、Goldstein滤波、单小波滤波和最优化融合滤波方法。(本文来源于《测绘学报》期刊2016年05期）
王德玉,刘文钊,郭小强,卢志刚,王宝诚[9]（2015）在《非理想电网电压情况下并网变换器高阶解耦复数滤波并网同步技术》一文中研究指出如何实现快速准确的并网同步是非理想电网电压情况下并网变换器安全高效运行的重要前提。针对电网电压不平衡、谐波和直流分量影响同步精度的问题,提出高阶解耦复数滤波并网同步方法,建立系统数学模型,进行系统稳定性分析和参数设计,并提出3种方案解决电压直流分量引起并网同步误差的问题,最后在TMS320F2812 DSP数字平台上对提出的方法进行实验研究,实验结果验证了提出方法的可行性和有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2015年10期）
陈婧,张苏[10]（2014）在《基于多尺度滤波及复数滤波的指纹奇异特征提取算法研究》一文中研究指出根据指纹特征及指纹奇异点的特点,利用多尺度滤波及复数滤波方法,分析改进了指纹奇异特征提取算法,提高了自动指纹识别的效率。(本文来源于《大理学院学报》期刊2014年06期）
复数滤波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的复数卡尔曼滤波算法是基于众所周知的均方误差准则所实现的,当噪声信号是圆高斯信号的情况下,均方误差准则才会达到最优。但是,在真实的世界中涉及到复杂信号的时候,状态噪声和观测噪声通常在某些情况下会出现非圆特征。因此,当处理真实世界的复杂信号时,仅仅使用传统的复数卡尔曼滤波算法会达不到最优的性能。针对上述所提到的情况,本文对在非圆信号影响下的复数卡尔曼滤波算法进行了深入研究,具体工作如下:首先,本文介绍了卡尔曼滤波算法的基本模型和复数域信号的概念和理论知识,给出了非圆信号、圆度系数及高斯熵等复数域信号中常用的定义。接着研究了复值卡尔曼滤波算法模型,详细推导了两种卡尔曼滤波算法,即复数卡尔曼滤波(Conventional Complex Kalman Filter,CCKF)算法和增强卡尔曼滤波(Augmented Complex Kalman Filter,ACKF)算法,为后续对复数域卡尔曼滤波算法的研究奠定了理论基础。然后,本文在复数卡尔曼滤波算法的基础上,将高斯熵的代价函数带入到复数卡尔曼滤波算法中去,得到了基于高斯熵的复数卡尔曼滤波算法并给出了详细的推导过程。最后,本文通过理论分析和数值仿真对基于高斯的卡尔曼滤波算法进行了详细分析。在理论分析中,当状态噪声和观测噪声为圆形噪声时,基于均方准则的解和基于高斯熵准则的解有相同的性能;当状态噪声和观测噪声的非圆系数增加到0.99时,本文提出的基于高斯熵解的稳态均方偏差为-295dB,而基于均方准则解的稳态均方偏差为-25.7dB。即随着非圆系数的增加,其性能会更加好。在数值仿真中,当非圆噪声的非圆系数为0.99时,基于高斯熵的卡尔曼滤波算法拥有更低的稳态均方偏差,其次为ACKF,最后为CCKF。在对信号还原的仿真验证中,基于高斯熵的卡尔曼滤波算法能够基本再现原始信号,而CCKF和ACKF都有一定程度的失真现象出现。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复数滤波论文参考文献
[1].赖丹.基于复数域模型的滤波电路容差与多故障问题研究[D].电子科技大学.2019
[2].李超.基于高斯熵的复数卡尔曼滤波算法研究[D].电子科技大学.2019
[3].崔博文.平方根分解的复数扩展卡尔曼滤波及其在电力系统对称分量估计中的应用[J].电子测量与仪器学报.2018
[4].吴庆国,臧韫琨.软件无线电中复数滤波SSB的DSP实现[J].山西大同大学学报(自然科学版).2018
[5].朱之丹,马廷淮.基于复数滤波的指纹中心点定位复合算法[J].计算机仿真.2018
[6].曹中林,陈浩凡,何光明,李德珍,曾旖.基于复数域混合SVD滤波方法及在随机噪声压制中的应用[J].地球物理学进展.2017
[7].崔博文.基于复数卡尔曼滤波的电力系统对称分量估计[J].集美大学学报(自然科学版).2016
[8].何永红,朱建军,解清华,许兵,付海强.干涉复小波复数域双变量滤波算法[J].测绘学报.2016
[9].王德玉,刘文钊,郭小强,卢志刚,王宝诚.非理想电网电压情况下并网变换器高阶解耦复数滤波并网同步技术[J].中国电机工程学报.2015
[10].陈婧,张苏.基于多尺度滤波及复数滤波的指纹奇异特征提取算法研究[J].大理学院学报.2014