基于AR模型与卡尔曼滤波的火检算法研究

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在锅炉火焰检测中,为更好地提取火焰的燃烧特征,有效地判断锅炉燃烧状态,文中采用卡尔曼滤波和AR模型相结合的算法,对仿真信号和实时火焰进行频谱分析。结果表明,该方法能从复杂的背景信号中有效地获得火焰的各频率组分,提高了对火焰频率的分辨率,减小了背景高斯白噪声对燃烧状态分析的干扰,为快速分析燃烧火焰信息提供了一种高效的方法,在锅炉火焰检测中有很好的应用前景。
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