【摘 要】
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奇异值分解(SVD)谐波检测算法隐含着窗外数据的外推,有利于间谐波频率检测,但当有噪声存在时,频率估计会出现较大偏差.通过对噪声误差的分析,提出了同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰的最小范数解问题,即通过一增广矩阵的奇异值分解和计算,从而得到较精确的频响系数的间谐波频率估计算法,并且在此基础上提出了一种简单实用的与信噪比相关的主奇异值个数确定方法.当得到信号频率后,可再通过三角回归法,得到原信号的振幅
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川省,成都市,610065
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奇异值分解(SVD)谐波检测算法隐含着窗外数据的外推,有利于间谐波频率检测,但当有噪声存在时,频率估计会出现较大偏差.通过对噪声误差的分析,提出了同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰的最小范数解问题,即通过一增广矩阵的奇异值分解和计算,从而得到较精确的频响系数的间谐波频率估计算法,并且在此基础上提出了一种简单实用的与信噪比相关的主奇异值个数确定方法.当得到信号频率后,可再通过三角回归法,得到原信号的振幅和相位.仿真结果表明,改进SVD算法具有良好的抗噪性能和数值稳定性,在更低的信噪比情况下可准确地提取信号的参数.
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