在研究最小均方算法LMS(Least Mean Squre)、最小四阶算法LMF(Least Mean Fourth)和LMS/F组合算法的基础上,引入修正因子γ对LMS/F组合算法进行改进。改进的LMS/F组合算法在保持LMS/F组合算法优良的收敛精度和稳定性的基础上,进一步提...在研究最小均方算法LMS(Least Mean Squre)、最小四阶算法LMF(Least Mean Fourth)和LMS/F组合算法的基础上,引入修正因子γ对LMS/F组合算法进行改进。改进的LMS/F组合算法在保持LMS/F组合算法优良的收敛精度和稳定性的基础上,进一步提高了收敛速度和对时变系统的跟踪特性。改进的算法参数调整简单、高效且运算量小,仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的优异性能。展开更多
由于常规电量计量装置是基于正弦波设计的,因此在非正弦条件下进行测量必然带来一定的误差。采用改进的傅氏系数自适应组合估计算法进行谐波检测与功率计算,该方法对非同步采样及初始值不敏感,并能实时跟踪电压与电流的变化。实验表明...由于常规电量计量装置是基于正弦波设计的,因此在非正弦条件下进行测量必然带来一定的误差。采用改进的傅氏系数自适应组合估计算法进行谐波检测与功率计算,该方法对非同步采样及初始值不敏感,并能实时跟踪电压与电流的变化。实验表明一般经过约1个周期便能对受噪声和衰减直流分量污染的非正弦信号进行实时跟踪,从而精确估计出电压与电流各次谐波的幅值及相位,实现功率的实时高精度计算,并且根据输出误差采用变步长的递推最小均方差LMS(Least Mean Square)自适应算法来改善跟踪性能。最后,给出了在计算机上的仿真测试结果,并将该算法和FFT算法进行了对比分析。仿真证明该算法具有精度高、收敛快且测试结果不受频率变化影响的优点。展开更多
为进一步改善有源滤波器(active power filter,APF)的滤波效果,基于最小均方误差理论,提出了一种变步长LMS/LMF谐波电流检测新算法,采用寻求目标函数最优和归一化的方法,通过权向量对步长的偏导估计并结合误差回馈信号的相干时间均值估...为进一步改善有源滤波器(active power filter,APF)的滤波效果,基于最小均方误差理论,提出了一种变步长LMS/LMF谐波电流检测新算法,采用寻求目标函数最优和归一化的方法,通过权向量对步长的偏导估计并结合误差回馈信号的相干时间均值估计共同完成对步长参数的动态调节,并根据输入信号的特点自适应地调节阈值来实现LMS/LMF算法的自动切换,使得算法在便于控制动态参数的同时,不仅有效避免了高次谐波电流对步长更新迭代造成的干扰,而且更好地权衡了算法快速收敛和低稳态失调的矛盾。最后,该算法在仿真及实验中得到了有效验证。展开更多
为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex-combination of least mean square,NVSCLMS)算法,该算法既有效提高了收...为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex-combination of least mean square,NVSCLMS)算法,该算法既有效提高了收敛速率又具备很好的抗干扰能力。同时,为了克服CLMS算法停滞等待的弊端,采用了瞬时转移结构;另外,在参数的迭代公式中使用sign函数进行优化以降低运算量。仿真结果证明该算法与CLMS、VS-CLMS相比,在不同的仿真环境中均能表现出良好的均方特性和跟踪特性。展开更多
文摘在研究最小均方算法LMS(Least Mean Squre)、最小四阶算法LMF(Least Mean Fourth)和LMS/F组合算法的基础上,引入修正因子γ对LMS/F组合算法进行改进。改进的LMS/F组合算法在保持LMS/F组合算法优良的收敛精度和稳定性的基础上,进一步提高了收敛速度和对时变系统的跟踪特性。改进的算法参数调整简单、高效且运算量小,仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的优异性能。
文摘由于常规电量计量装置是基于正弦波设计的,因此在非正弦条件下进行测量必然带来一定的误差。采用改进的傅氏系数自适应组合估计算法进行谐波检测与功率计算,该方法对非同步采样及初始值不敏感,并能实时跟踪电压与电流的变化。实验表明一般经过约1个周期便能对受噪声和衰减直流分量污染的非正弦信号进行实时跟踪,从而精确估计出电压与电流各次谐波的幅值及相位,实现功率的实时高精度计算,并且根据输出误差采用变步长的递推最小均方差LMS(Least Mean Square)自适应算法来改善跟踪性能。最后,给出了在计算机上的仿真测试结果,并将该算法和FFT算法进行了对比分析。仿真证明该算法具有精度高、收敛快且测试结果不受频率变化影响的优点。
文摘为进一步改善有源滤波器(active power filter,APF)的滤波效果,基于最小均方误差理论,提出了一种变步长LMS/LMF谐波电流检测新算法,采用寻求目标函数最优和归一化的方法,通过权向量对步长的偏导估计并结合误差回馈信号的相干时间均值估计共同完成对步长参数的动态调节,并根据输入信号的特点自适应地调节阈值来实现LMS/LMF算法的自动切换,使得算法在便于控制动态参数的同时,不仅有效避免了高次谐波电流对步长更新迭代造成的干扰,而且更好地权衡了算法快速收敛和低稳态失调的矛盾。最后,该算法在仿真及实验中得到了有效验证。
文摘为进一步减小收敛速率与稳态误差之间的矛盾,改善自适应滤波算法,利用改进的Lorentzian函数提出了一种新的变步长凸组合最小均方(new variable step-size convex-combination of least mean square,NVSCLMS)算法,该算法既有效提高了收敛速率又具备很好的抗干扰能力。同时,为了克服CLMS算法停滞等待的弊端,采用了瞬时转移结构;另外,在参数的迭代公式中使用sign函数进行优化以降低运算量。仿真结果证明该算法与CLMS、VS-CLMS相比,在不同的仿真环境中均能表现出良好的均方特性和跟踪特性。
