导读:本文包含了谐波恢复论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:谐波,基波,动态,电压,算法,谐振,恢复器。
谐波恢复论文文献综述
关彦[1]（2019）在《基于非线性界面切伦科夫谐波的波前恢复方法与特性研究》一文中研究指出光的波前(位相)能够携带大量物理信息,如大气扰动,物体内部结构与面型,生物结构等等,故波前探测技术一直被广泛应用于各个研究领域。而伴随着人们对于波前探测的功能与性能需求越来越高,各种新的思路和技术也被引入到波前探测中来,使得其适用性和精度得到了提升。比如将非线性光学与波前探测相结合,就成为近年来的一种新思路。本文从非线性频率转换出发,由晶体界面处的非线性频率转换以及非线性切伦科夫辐射的相关研究背景和结果,进一步探讨了基于非线性界面切伦科夫倍频的波前恢复方法,并对该方法相关影响因素以及实现效果展开了研究。非线性界面是一种具有非线性系数存在跃变的物理界面,在该处,对称性破缺,新增倒格矢,极化波受束缚等特点,均会对极化过程以及谐波产生带来不同的影响。因此,某种程度上,非线性界面处具有相比体介质更为优越的谐波产生能力。对此,我们在非线性界面处进行了相关实验研究,发现无论是全反射辅助的非共线位相匹配,切伦科夫型谐波,均能得到明显的转换效率的提升。而通过理论分析,我们还意识到,相比普通倍频过程中,倍频光与基频光之间存在的较为苛刻的波前对应关系,切伦科夫型谐波理论上应具有更简单的波前对应关系,以及更宽松的探测条件。因此,我们对非线性界面处的切伦科夫倍频波前特性进行了部分数值仿真,以及实验验证,把倍频光与基频光的对应关系以及受到各项影响因素进行了梳理和讨论。并在此对应关系基础上,对基频光波前的重建进行了研究。论文的主要进步点包括:1.提出了一种利用非线性界面产生的切伦科夫型谐波实现非线性波前探测的方法,该方法无需特殊的角度匹配或准位相匹配,不用复杂的晶体准直,无论是非线性材料的选取还是入射方式的选取都十分灵活,且谐波与基频光自动分离,便与测量。2.可实现各频率分量转换效率一致的宽带倍频,可以对宽带光进行测量,且由于谐波产生于非线性界面,通过设置参考光的方式,可以获得非线性界面的面型分布,实现对非线性界面面型的测量。(本文来源于《中国工程物理研究院》期刊2019-05-24）
车晓男,石要武,王士谦,李旭晨[2]（2019）在《α噪声背景下谐波恢复方法研究》一文中研究指出为解决α噪声背景下的谐波恢复问题,提出了归一化循环相关结合多重信号分类算法。该算法包含两种多重信号分类算法(MUSIC:Multiple Signal Classification):样本空间MUSIC算法和特征空间MUSIC算法。这两种MUSIC算法充分利用信号子空间和噪声子空间,在空域内做谱峰搜索以求取谐波频率。该算法不仅能估算谐波信号频率,同时也能提高谐波估计的精度。计算机仿真结果表明,使用这两种算法可完成谐波信号频率有效估算,而且效果比原有分数低阶矩及其派生的分数低阶统计量更优,且有效地解决了非整数算子造成的相位扭曲问题,应用前景广泛。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2019年03期）
李秋生,张华霞,邓仰晨,刘小燕[3]（2019）在《基于ARMA谐波恢复的飞机目标分类》一文中研究指出作为一类复杂目标,飞机的机体振动、姿态变化和旋转部件的转动都会对雷达照射回波施加非线性的调制作用,对回波进行ARMA谐波建模可以对其非线性调制特征进行精细刻画.在介绍常规低分辨飞机目标雷达回波的数学模型和谐波恢复的ARMA建模算法的基础上,对实际录取的多种类型飞机回波进行了ARMA谐波建模分析,并对ARMA谐波模型参数在目标分类中的应用进行探讨.研究结果表明,基于谐波恢复的ARMA建模法能够有效地对飞机目标雷达回波进行建模,且其模型特征能够较好地对各种不同类型实验目标进行分类.(本文来源于《赣南师范大学学报》期刊2019年03期）
李旭晨[4]（2018）在《Alpha噪声背景下谐波恢复方法研究》一文中研究指出α噪声背景下信号处理问题是目前信号处理领域的热点和前沿研究问题,而α噪声背景下的谐波恢复问题是该领域的重点研究方向之一,在声纳、通信、生物医学、信道均衡、语音恢复、自动控制、地震信号分析等许多领域都有着广泛的应用。对于该问题,传统的研究基本上都是以分数低阶矩以及由其派生出来的分数低阶统计量方法为工具。然而随着分数低阶统计量方法及应用研究的不断深入,分数低阶统计量所存在的问题也逐渐暴露出来:分数低阶矩本身所固有的非整数阶的指数运算,这不仅会造成谐波信号相位扭曲,而且在欧式空间内分数阶指数无法展开,因此这给它在信号处理中的应用造成了很大困难,甚至连极大似然法、最小二乘法等这些最基本的信号处理方法都无法使用。正是由于这一原因,本文利用样本相关算子结合多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变技术(ESPRIT)算法对谐波信号频率进行估计,以突破分数低阶统计量所固有的非整数阶的指数运算所带来的相位扭曲和分数阶指数在欧氏空间无法展开等问题,有效地提高了谐波信号参数估计精度。本文的主要工作内容如下:1.以谐波参数估计为背景,提出柯西噪声背景下的克拉美罗界,对其公式进行推导,得到的公式可用于以α噪声为背景的谐波参数估计领域;2.应用样本相关函数,提出基于样本相关的子空间-最小范数MUSIC算法,该算法克服了传统的MUSIC类算法参数搜索时计算量大和对噪声子空间矢量估计误差敏感的问题;3.针对基于样本相关的子空间-最小范数MUSIC算法只是利用了噪声子空间,而没有充分利用特征空间信息,提出了基于特征空间的改进MUSIC算法,该算法充分利用信号子空间和噪声子空间,使得估计结果更准确;4.针对a有色噪声传统ESPRIT类算法无法有效抑制的问题,提出了基于样本相关拓广ESPRIT算法,该算法不仅可以有效的抑制a有色噪声,而且与MUSIC类算法相比,减小了计算量,使得其更具有工程意义;5.针对基于样本相关拓广ESPRIT算法病态广义特征问题,提出样本相关TLS-拓广ESPRIT算法,该算法进一步降低了运算量,并且谐波信号频率估计结果更准确。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-06-01）
盖阔,安群涛,孙力[5]（2018）在《基于多重比例谐振的动态电压恢复器谐波补偿策略》一文中研究指出针对动态电压恢复器在单相电压补偿过程中基波电压提取和谐波补偿的问题,提出一种基于多重比例谐振的控制策略。在动态电压恢复器数学模型的基础上,分析脉冲响应不变法和双线性变换法对比例谐振控制器的离散化效果,以提升系统数字控制的运算性能。在保证系统动态电压补偿特性的同时,讨论电网基波电压提取的改进方法和多重比例谐振调节对指定次电压谐波的补偿策略,并分析控制器参数对系统性能的影响。搭建10 k W的实验平台进行实验验证,结果证明该方法易于实现并具有良好的基波提取效果和谐波抑制能力。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2018年01期）
刘庆财[6]（2017）在《α和高斯混合噪声背景下谐波恢复方法研究》一文中研究指出谐波恢复问题是信号处理领域中非常基本但是又非常重要的一类问题,具有极为重要的理论研究意义和实际意义。高斯分布在传统的信号处理中占据很重要的地位,主要是因为高斯分布满足中心极限定理,但是高斯分布本身无法描述具有冲击特性的信号。α稳定分布是一种极为重要的随机过程,α稳定分布可以很好的描述非高斯冲击性质信号和具有与自然界很多数据相符的优点,因此国内外很多学者在α稳定分布噪声背景下进行信号处理的研究。本文要解决的问题是在α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波信号频率估计问题,由于α稳定分布本身具有的分数低阶统计量是非线性的,因此对含有α稳定分布噪声的谐波恢复问题进行研究就具有难度。针对α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波信号频率的估计问题,提出基于共变函数的线性归一化相关函数,并且证明了线性归一化相关函数的存在性和普适性。采用线性归一化相关函数代替原有的相关函数和分数低阶统计量的方法,基于线性归一化相关函数,采用Pisarenko方法对本课题中α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波恢复问题进行研究。采用MUSIC方法对本课题中α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波恢复问题进行研究。采用ESPRIT方法对本课题中α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波恢复问题进行研究。对α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波恢复问题推导其满足的尤尔-沃克(Yule-Walker)方程,采用总体最小二乘(SVD-TLS)的方法对本课题中α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波恢复问题进行研究。通过仿真实验来验证和比较各种算法对本课题中α稳定分布和高斯分布混合噪声背景下谐波信号频率的估计性能。理论和实验表明本论文提出的方法能够有效的解决本课题的研究问题。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-12-01）
郑洁,郭永明,刘观起[7]（2016）在《动态电压恢复器谐波补偿性能研究》一文中研究指出为研究动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)谐波补偿性能,在理论上分析了传统的比例谐振控制器和改进后具有谐波补偿功能的比例谐振控制器的频域特性,分别将二者应用到动态电压恢复器的控制回路中,推导出相应的传递函数关系,并在动态响应指标和稳态补偿精度方面进行了对比,综合评价了两种控制器控制下动态电压恢复器对谐波补偿的性能。通过MATLAB/SIMULINK仿真实验,以及DVR在两种控制策略下补偿前后波形和频谱,验证了理论分析的合理性。(本文来源于《黑龙江电力》期刊2016年05期）
肖洒,杨雨薇,任贝婷,李浩,陈黎[8]（2016）在《基于MUSIC方法在电力系统谐波恢复中的研究》一文中研究指出电力谐波的危害不容忽视,我们根据谐波结果分析探讨并采取相应防护措施是极为重要的。本文在现代谱估计方法的基础上详细叙述了多重信号分类方法的理论,提出采用MUSIC算法恢复谐波。仿真结果表明,本方法对于恢复谐波具有良好的效果。(本文来源于《电气开关》期刊2016年04期）
杨挺,武金成,袁博[9]（2015）在《谐波和间谐波检测的压缩感知恢复算法》一文中研究指出压缩感知(compressed sensing,CS)技术在采样中完成对数据的压缩,相比传统Nyquist采样方法有效降低采样信号数据量,克服采样端压缩复杂度高,对硬件需求大的缺点。该文通过理论证明指出电网信号基波–谐波稀疏度特性,并基于此特性提出一种新型基波滤除谱投影梯度算法(SPGFF)。通过西门子Benchmark 0.4 k V电网通用模型实验,结果表明SPG-FF算法比现有方法有效提升了谐波检测精度和信号重构精度,对谐波和间谐波的检测误差分别小于6.8×10-5和6.2×10-3,重构信号的信噪比高于89 d B。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2015年21期）
王建伟,胡晓光,陈松松[10]（2014）在《动态电压恢复器的谐波补偿数字控制技术》一文中研究指出为了使动态电压恢复器(DVR)可以补偿低次谐波电压,克服数字控制对系统性能的影响,提高其电压补偿效果,提出了一种电压外环基波比例谐振(PR)控制和电感电流内环指定次谐波PR控制的双闭环数字控制策略。重点分析了虚拟LC法和阶跃响应不变法对PR控制器的离散化效果,采用了更为直接的数字设计方法,并对离散域下基波PR控制器和指定次谐波PR控制器进行了详细的参数设计,避免了采样、计算延时等对稳态误差和动态响应特性的影响。在理论分析的基础上开发了11k V·A的DVR样机,并进行了相应的测试,实验结果表明,DVR样机能够满足敏感负载对电压质量的要求,数字控制系统也具有良好的动态响应特性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2014年10期）
谐波恢复论文开题报告
（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：
为解决α噪声背景下的谐波恢复问题,提出了归一化循环相关结合多重信号分类算法。该算法包含两种多重信号分类算法(MUSIC:Multiple Signal Classification):样本空间MUSIC算法和特征空间MUSIC算法。这两种MUSIC算法充分利用信号子空间和噪声子空间,在空域内做谱峰搜索以求取谐波频率。该算法不仅能估算谐波信号频率,同时也能提高谐波估计的精度。计算机仿真结果表明,使用这两种算法可完成谐波信号频率有效估算,而且效果比原有分数低阶矩及其派生的分数低阶统计量更优,且有效地解决了非整数算子造成的相位扭曲问题,应用前景广泛。
（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。
谐波恢复论文参考文献
[1].关彦.基于非线性界面切伦科夫谐波的波前恢复方法与特性研究[D].中国工程物理研究院.2019
[2].车晓男,石要武,王士谦,李旭晨.α噪声背景下谐波恢复方法研究[J].吉林大学学报(信息科学版).2019
[3].李秋生,张华霞,邓仰晨,刘小燕.基于ARMA谐波恢复的飞机目标分类[J].赣南师范大学学报.2019
[4].李旭晨.Alpha噪声背景下谐波恢复方法研究[D].吉林大学.2018
[5].盖阔,安群涛,孙力.基于多重比例谐振的动态电压恢复器谐波补偿策略[J].电力自动化设备.2018
[6].刘庆财.α和高斯混合噪声背景下谐波恢复方法研究[D].吉林大学.2017
[7].郑洁,郭永明,刘观起.动态电压恢复器谐波补偿性能研究[J].黑龙江电力.2016
[8].肖洒,杨雨薇,任贝婷,李浩,陈黎.基于MUSIC方法在电力系统谐波恢复中的研究[J].电气开关.2016
[9].杨挺,武金成,袁博.谐波和间谐波检测的压缩感知恢复算法[J].中国电机工程学报.2015
[10].王建伟,胡晓光,陈松松.动态电压恢复器的谐波补偿数字控制技术[J].电工技术学报.2014
论文知识图
