利用曲线拟合方法分析暂态振荡信号

提出了一种利用曲线拟含定量分析暂态振荡信号的方法.该方法给出的暂态振荡信号模型能够反映振荡的幅度和频率随时间变化的规律.提出了利用曲线拟合方法确定该摸型的具体参数的步骤:首先利用三次样条插值求出信号的上包络曲线,对其采用指数衰减信号模型来进行拟合以描述信号振荡幅度的变化参数;然后得到信号频率变化部分的正弦形式,利用 Hilbert 变换提取出正弦部分的相位,并采用幂指数信号模型进行拟合以描述信号振荡频率的变化参数.与以往分析暂态振荡信号的方法相比,该方法可对信号进行定量分析.仿真和试验结果表明,采用曲线拟合方法确定模型参数,实现过程简单,均方根误差小;对实际信号的分析则表明所提出的模型能够真实地反映出实际暂态振荡信号的变化规律.     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。