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Analysis of EMD Algorithm for Identification and Extraction of An Acoustic Signal in Underwater Channel Against Wind Driven Ambient Noise 被引量:2
1
作者 S.Sakthivel MURUGAN V.NATARAJAN K.MAHESWARAN 《China Ocean Engineering》 SCIE EI CSCD 2014年第5期645-657,共13页
Sonar generated acoustic signals transmitted in underwater channel for distant communications are affected by numerous factors like ambient noise, making them nonlinear and non-stationary in nature. In recent years, t... Sonar generated acoustic signals transmitted in underwater channel for distant communications are affected by numerous factors like ambient noise, making them nonlinear and non-stationary in nature. In recent years, the application of Empirical Mode Decomposition(EMD) technique to analyze nonlinear and non-stationary signals has gained much attention. It is an empirical approach to decompose a signal into a set of oscillatory modes known as intrinsic mode functions(IMFs). In general, Hilbert transform is used in EMD for the identification of oscillatory signals. In this paper a new EMD algorithm is proposed using FFT to identify and extract the acoustic signals available in the underwater channel that are corrupted due to various ambient noises over a range of 100 Hz to 10 kHz in a shallow water region. Data for analysis are collected at a depth of 5 m and 10 m offshore Chennai at the Bay of Bengal. The algorithm is validated for different sets of known and unknown reference signals. It is observed that the proposed EMD algorithm identifies and extracts the reference signals against various ambient noises. Significant SNR improvement is also achieved for underwater acoustic signals. 展开更多
关键词 EMD IMF SNR ambient noises underwater acoustic signals FFT
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New Wavelet Thresholding Algorithm in Dropping Ambient Noise from Underwater Acoustic Signals
2
作者 Mohammad Monirujjaman Khan Ratil Hasnat Ashique +3 位作者 Badrun Naher Liya Md. Mohsin Sajjad Md. Anisur Rahman M. T. Hasan Amin 《Journal of Electromagnetic Analysis and Applications》 2015年第3期53-60,共8页
Underwater Wireless Communication, largely dependent on the acoustic communication between the machines, is largely affected by various types of noise in the shallow and deep water. However ambient noise which is due ... Underwater Wireless Communication, largely dependent on the acoustic communication between the machines, is largely affected by various types of noise in the shallow and deep water. However ambient noise which is due to multiple sources (e.g. shipping, wind) and no one source dominates. Ambient noise masks the acoustic signal to a large extent. Hence today it has drawn the attention of the experts to reduce its effect on the received signal. This paper discusses ambient noise problem and devises a new wavelet thresholding method to reduce its effect. Afterwards a comparative study on statistical parameters is shown to prove the efficiency of the devised method. 展开更多
关键词 ambient Noise Wavelet Transform Thresholding signal to Noise Ratio (SNR) ROOT Mean SQUARE Error (RMSE) Power Spectral Density (PSD) PERCENTAGE ROOT Mean SQUARE Difference (PRD)
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计及模型定阶的低频振荡模式类噪声信号辨识 被引量:31
3
作者 吴超 陆超 +2 位作者 韩英铎 吴小辰 柳勇军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2009年第21期1-6,共6页
弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,但目前基于测量信息只能在振荡发生后进行告警,而不能预警。大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动。文中基于这种类噪声信号,采用自回归... 弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,但目前基于测量信息只能在振荡发生后进行告警,而不能预警。大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动。文中基于这种类噪声信号,采用自回归滑动平均(ARMA)法进行低频振荡模式辨识,从而实现电网正常运行状态下的动态稳定性预警。模型定阶是利用ARMA法进行振荡模式辨识的关键步骤,直接关系到结果的准确性。在分析比较各种定阶准则优缺点的基础上,选用贝叶斯准则(BIC)确定ARMA模型阶数,进一步面向在线实际应用,采用ARMA(2n,2n-1)建模方案提高辨识速度。最后,将该方法用于对36节点系统仿真数据和南方电网实测类噪声信号进行处理,辨识结果说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 振荡模式辨识 类噪声信号 自回归滑动平均模型 贝叶斯准则 ARMA(2n 2n-1)建模方案
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随机数据驱动下的机电振荡参数在线提取与阻尼调制(一):基于ORSSI的模态参数在线辨识 被引量:8
4
作者 杨德友 王文嘉 +2 位作者 高际惟 王丽馨 蔡国伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期2253-2261,共9页
随机响应数据蕴含丰富的动态信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行小干扰稳定分析。该文在环境激励电力系统随机响应特征分析基础上,提出了基于在线递归随机子空间辨识法(on-line recursive stochastic subspace identific... 随机响应数据蕴含丰富的动态信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行小干扰稳定分析。该文在环境激励电力系统随机响应特征分析基础上,提出了基于在线递归随机子空间辨识法(on-line recursive stochastic subspace identification,ORSSI)的电力系统小干扰稳定性在线评估方法。ORSSI辨识算法利用LQ分解取代了传统SSI算法中的奇异值分解过程,有效地提高了计算速度,同时通过引入Givens旋转变换,替代数据更新后Hankel矩阵LQ分解过程,实现了延伸观测矩阵在线更新,在保证计算精度的同时提高了机电小干扰稳定评估的实时性。基于IEEE 16机68节点系统和某实际系统的仿真,验证了文中方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 随机响应 环境激励 在线递归 随机子空间 Givens旋转变换
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多干扰情况下的电力系统闭环辨识研究 被引量:8
5
作者 吴超 陆超 +2 位作者 韩英铎 吴小辰 柳勇军 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1569-1576,共8页
电力系统中多处负荷投切与变化等随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动.本文提出利用广域测量类噪声信号辨识被控电力系统模型,及时准确地反映系统当前运行特性,进而解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及控制器... 电力系统中多处负荷投切与变化等随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动.本文提出利用广域测量类噪声信号辨识被控电力系统模型,及时准确地反映系统当前运行特性,进而解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及控制器设计可信度难以评估等难题.重点对多干扰情况下的系统模型闭环辨识问题进行理论性研究,包括闭环可辨识性、辨识一致性及收敛性等方面,分析得出类噪声环境下要实现系统闭环辨识需具备的条件,并对理论研究结果进行了仿真验证. 展开更多
关键词 类噪声 闭环辨识 可辨识性 一致性 收敛性
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基于类噪声信号和ARMA-P方法的振荡模态辨识 被引量:21
6
作者 吴超 陆超 +2 位作者 韩英铎 吴小辰 柳勇军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1-6,共6页
弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测... 弱阻尼低频振荡是影响互联电网安全稳定运行的主要因素,振荡模态是表征系统振荡特性的重要参数,反映了各节点对振荡模式的参与情况。目前基于测量信号一般在振荡发生后进行模态分析,缺乏在系统正常运行情况下的分析手段。大量广域实测数据表明,因负荷的随机变化,电网内持续存在类似噪声信号的小幅波动。文中提出一种自回归滑动平均-Prony(ARMA-P)方法对这种类噪声信号进行处理,在采用ARMA模型拟合类噪声信号估计低频振荡模式参数的基础上,进一步建立信号的Prony模型,最终实现对低频振荡模态的辨识。将该方法用于对新英格兰系统仿真数据进行处理,其辨识结果与小干扰稳定计算结果进行了比较,并进一步将该方法用于处理南方电网实测数据,证明了其有效性。 展开更多
关键词 振荡模态 类噪声信号 自回归滑动平均-Prony方法
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多元自回归滑动平均模型辨识与电力系统自适应阻尼控制 被引量:14
7
作者 陆超 吴超 +2 位作者 王天 陈湘 于同伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第19期31-36,共6页
传统基于离线模型参数和典型运行方式设计的电力系统阻尼控制器存在适应性问题,提出一种基于辨识的自适应控制器设计方法,可解决一般自适应控制中快速性和准确性要求之间的矛盾。所用的多元自回归滑动平均模型(auto regressive moving a... 传统基于离线模型参数和典型运行方式设计的电力系统阻尼控制器存在适应性问题,提出一种基于辨识的自适应控制器设计方法,可解决一般自适应控制中快速性和准确性要求之间的矛盾。所用的多元自回归滑动平均模型(auto regressive moving averaging vector,ARMAV)辨识在电网正常运行过程中针对由负荷等随机扰动引起的类噪声信号进行;在综合考虑辨识误差、阻尼要求和稳定裕度基础上,提出阻尼控制零极点配置基本原则,并设计相应的遗传算法优化方法。为了充分检验上述辨识与控制系统的效果,基于广域测量平台对其进行软硬件实现,并在东北电网简化系统中进行实时数字仿真(real time digital simulation,RTDS)测试,实验结果说明了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 类噪声信号 自回归滑动平均模型辨识 零极点配置 遗传算法 自适应控制
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基于随机减量技术和Prony方法的低频振荡类噪声辨识 被引量:14
8
作者 吴超 曹广忠 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期53-58,共6页
弱阻尼低频振荡是影响大规模互联电网安全稳定运行的主要因素之一。观察广域测量系统实测信号发现,电力系统正常运行过程中,因持续存在的负荷变化等随机性质的小幅扰动,导致系统响应始终存在小幅波动现象,这种类噪声信号数据量丰富且易... 弱阻尼低频振荡是影响大规模互联电网安全稳定运行的主要因素之一。观察广域测量系统实测信号发现,电力系统正常运行过程中,因持续存在的负荷变化等随机性质的小幅扰动,导致系统响应始终存在小幅波动现象,这种类噪声信号数据量丰富且易于获得。文中提出基于随机减量技术和Prony方法实现电力系统低频振荡类噪声辨识。首先采用随机减量技术从类噪声信号中提取自由衰减信号,分析不同触发条件的适用性;进一步采用Prony方法拟合自由衰减信号,实现对系统低频振荡模式参数的估计;最后将该方法应用于处理36节点系统仿真信号和中国南方电网实测信号,证明其准确性。 展开更多
关键词 低频振荡 类噪声信号 随机减量技术 PRONY方法
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基于类噪声小波分解的风电场次同步振荡辨识 被引量:22
9
作者 马俊杰 刘芳 +1 位作者 吴敏 陈崇刚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1294-1300,共7页
类噪声信号是电力系统正常运行过程中被噪声信号所掩盖的小扰动响应。基于风电场运行过程中类噪声信号,提出了一种风电场次同步振荡辨识方法。首先,将采样信号通过小波方法分解为多个不同频段的小波分量,基于次同步振荡频率的范围选取... 类噪声信号是电力系统正常运行过程中被噪声信号所掩盖的小扰动响应。基于风电场运行过程中类噪声信号,提出了一种风电场次同步振荡辨识方法。首先,将采样信号通过小波方法分解为多个不同频段的小波分量,基于次同步振荡频率的范围选取响应频段的小波分量;然后将信号重构获得次同步频段的信号;最后通过对重构信号的辨识,获得次同步振荡的频率与阻尼系数,同时通过计算进一步获得系统串补度。仿真结果证明,所提方法能够有效提取类噪声信号中的有效信息,能够准确获取线路参数及风电场次同步振荡模态,从而有助于对风电场潜在的次同步振荡风险进行预警,以及时调整风电场的运行方式。 展开更多
关键词 振荡辨识 类噪声信号 次同步振荡 小波分解 风电场
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基于聚类算法和类噪声数据辨识的负荷模型特征参数提取 被引量:9
10
作者 周运斌 陈茜 +3 位作者 王颖 王卫 周晋航 王海云 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2020年第12期12-18,共7页
基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识,为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求,本文实现基于聚类... 基于类噪声数据的负荷模型参数辨识方法可以实现负荷模型参数的实时辨识,为跟踪电力负荷的时变性和分散性提供了新的思路和可能。考虑到基于类噪声数据辨识所得大量负荷模型参数和电力系统仿真对模型参数简便性的要求,本文实现基于聚类算法的负荷模型特征参数提取,为系统仿真提供参数指导和建议,基于北京电网实测数据的负荷模型辨识参数聚类结果验证了本文聚类算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类算法 类噪声数据 负荷模型参数辨识 特征参数提取 实测数据
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基于WiFi背景噪音的被动式人体行为识别研究 被引量:2
11
作者 谷雨 权良虎 +1 位作者 陈孟妮 任福继 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期308-313,共6页
利用WiFi背景噪音,传统K-NN和Bagging算法可有效识别较少人体行为,但对较多状态:无人、走、坐、站、睡、跌倒、跑,实验发现,单纯使用K-NN和Bagging算法分类效果并不理想,故设计了一种新的融合算法.实验结果证实,融合算法相较于K-NN和Bag... 利用WiFi背景噪音,传统K-NN和Bagging算法可有效识别较少人体行为,但对较多状态:无人、走、坐、站、睡、跌倒、跑,实验发现,单纯使用K-NN和Bagging算法分类效果并不理想,故设计了一种新的融合算法.实验结果证实,融合算法相较于K-NN和Bagging算法可以大幅提高识别准确率,将新算法应用于多人混合状态识别也取得较好的识别准确率. 展开更多
关键词 WiFi背景噪音 人体行为 融合算法 混合状态
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某工业区夏季环境空气质量变化的小波分析 被引量:6
12
作者 裘季冰 魏海萍 +2 位作者 黄嵘 潘飞飞 王歆文 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期53-58,63,共7页
小波分析可以分解出时-频信号,因此适用于对时变信号的局部分析。基于此,小波分析已在包括环境科学等多个领域中得到广泛应用。运用Daubenchies小波,对某工业区2002年和2004年夏季环境空气中SO2浓度进行了分析。结果表明,引起该工业区2... 小波分析可以分解出时-频信号,因此适用于对时变信号的局部分析。基于此,小波分析已在包括环境科学等多个领域中得到广泛应用。运用Daubenchies小波,对某工业区2002年和2004年夏季环境空气中SO2浓度进行了分析。结果表明,引起该工业区2004年夏季SO2浓度上升的主导因素是大范围时空尺度环境空气质量的变化;而该工业区内部局地污染源的污染贡献率下降,表明其环境综合整治取得了成效。 展开更多
关键词 小波分析 时-频信号 环境空气质量 工业区
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海洋环境噪声数据处理及时空特性研究 被引量:8
13
作者 魏永星 于金花 +3 位作者 常哲 赵淑坤 周莹 牛志华 《电子设计工程》 2014年第14期28-30,共3页
海洋环境噪声是水声信道中的一种干扰背景场,限制水声设备性能发挥。针对这一问题,文中对实测海洋环境噪声数据进行数据处理得到1/3倍频程结果,并进行适当的时空特性研究,得到该研究海区的整体环境噪声水平,可以为水声设备的设计应用提... 海洋环境噪声是水声信道中的一种干扰背景场,限制水声设备性能发挥。针对这一问题,文中对实测海洋环境噪声数据进行数据处理得到1/3倍频程结果,并进行适当的时空特性研究,得到该研究海区的整体环境噪声水平,可以为水声设备的设计应用提供必要的依据,也为更广泛的海洋环境噪声数据的分析和应用奠定了重要基础。 展开更多
关键词 海洋环境噪声 数据处理 时空特性 1 3倍频程谱级
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云南地区背景噪声互相关函数中体波信号来源初探 被引量:7
14
作者 王伟涛 杨润海 +2 位作者 郑定昌 倪四道 王宝善 《地震研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期350-357,403,共8页
利用云南地区43个宽频带地震台站记录的2008~2010年垂直分量数据,计算了台站对间的互相关函数并得到了5~40 s周期的瑞利面波信号。研究发现在5~10 s周期范围内,瑞利面波信号之前存在很强的前驱信号,该信号能量优势频段为0.1~0.2 Hz... 利用云南地区43个宽频带地震台站记录的2008~2010年垂直分量数据,计算了台站对间的互相关函数并得到了5~40 s周期的瑞利面波信号。研究发现在5~10 s周期范围内,瑞利面波信号之前存在很强的前驱信号,该信号能量优势频段为0.1~0.2 Hz,其到时接近噪声互相关函数零点,视速度约为30 km/s。该信号到时随季节存在正负交替变化,进一步的质点分析表明该信号为出射角较小的P波信号。参考已有的研究,认为远场地脉动噪声源中的P波信号穿过地球深部到达云南地区,形成了噪声互相关函数中视速度较高的体波信号,并且相关的噪声源位置在冬季和夏季分别位于北太平洋和南印度洋,具有明显的季节性空间变化。 展开更多
关键词 背景噪声 体波信号 噪声源 季节变化
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基于双协方差随机子空间识别的类噪声数据低频振荡辨识 被引量:4
15
作者 林伟斌 季天瑶 张禄亮 《广东电力》 2020年第1期25-32,共8页
低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频... 低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频振荡模态辨识的新方法。在传统SSI算法的基础上,引入双协方差SSI算法和系统聚类算法对物理模态自动拾取、自动定阶,实现低频振荡参数的有效精确辨识。分别应用传递函数和IEEE WSCC 3机9节点系统模型产生的仿真数据进行了测试,结果表明该方法能够实现自动定阶,得到的稳定图较传统SSI算法更清晰,识别结果中不会出现虚假模态,能高精度估计低频振荡模态参数,且抗噪性能良好。 展开更多
关键词 类噪声 低频振荡 随机子空间识别 双协方差 系统聚类
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芒果炭疽病菌环境pH信号调控基因PalF的克隆与分析 被引量:4
16
作者 贾静 蒲金基 +2 位作者 张贺 漆艳香 谢艺贤 《热带作物学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期753-757,共5页
通过本地查找胶孢炭疽病菌(Colletotrichum gloeosporioides)橡胶菌株全基因组测序数据,获得PalF基因的序列信息。利用同源克隆的方法扩增胶孢炭疽病菌芒果菌株PalF基因,获得片段大小为2 369 bp的目的基因片段。对该基因序列进行分析发... 通过本地查找胶孢炭疽病菌(Colletotrichum gloeosporioides)橡胶菌株全基因组测序数据,获得PalF基因的序列信息。利用同源克隆的方法扩增胶孢炭疽病菌芒果菌株PalF基因,获得片段大小为2 369 bp的目的基因片段。对该基因序列进行分析发现,该片段含有完整的开放式阅读框,与橡胶炭疽菌PalF基因的序列同源性达100%。用RT-PCR的方法获得PalF基因的cDNA序列,序列进行分析发现该基因全长为2 310 bp,其中含有1个大小为59 bp的内含子,推测编码769个氨基酸。对PalF基因的氨基酸序列进行推测保守结构域分析可知PalF蛋白中含有Arrestin-C保守结构域,推测该基因参与环境pH感应信号转导途径(Ambient pH-sensing signal transduetion pathway)的调控,为进一步研究该基因在环境pH感应信号转导途径中的作用奠定了基础。 展开更多
关键词 芒果 胶孢炭疽菌 pH信号转导途径
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广义S变换在背景噪声数据处理中的应用 被引量:2
17
作者 李红光 孙刚 邢艺兰 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期867-872,共6页
广义S变换解决了标准S变换中基本小波形态固定的缺陷,在分析非平稳信号时能更好地刻画其时频特性。编写广义S变换的计算程序,并用它对地震背景噪声数据进行去噪处理。结果显示:广义S变换处理过的数据信噪比大大提高,可以为数据反演提供... 广义S变换解决了标准S变换中基本小波形态固定的缺陷,在分析非平稳信号时能更好地刻画其时频特性。编写广义S变换的计算程序,并用它对地震背景噪声数据进行去噪处理。结果显示:广义S变换处理过的数据信噪比大大提高,可以为数据反演提供更精确的数据。 展开更多
关键词 广义S变换 背景噪声 信噪比 提高
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环境激励下大型桥梁模态参数识别的一种方法 被引量:22
18
作者 秦世强 蒲黔辉 施洲 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期95-100,共6页
提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法,该方法以限制带宽的经验模态分解(BREMD)和随机子空间识别(SSI)为基础,首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数(IMF),然后利用SSI... 提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法,该方法以限制带宽的经验模态分解(BREMD)和随机子空间识别(SSI)为基础,首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数(IMF),然后利用SSI识别桥梁模态参数。针对大型桥梁自振频率低、模态密集的特点,引入屏蔽信号限制EMD过程中带宽以消除模态混叠;运用该法识别了赣龙铁路某特大桥的模态参数,并将其与峰值拾取法、SSI识别结果以及理论计算值进行对比,结果表明:该方法能有效的识别大型桥梁模态参数,屏蔽信号的引入解决了模态混叠问题,稳定图中的虚假模态得到抑制。 展开更多
关键词 桥梁 限制带宽经验模态分解(BREMD) 随机子空间识别(SSI) 屏蔽信号 环境激励 模态参数识别 模态混叠
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电力系统模型类噪声闭环辨识方法 被引量:6
19
作者 吴超 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期31-35,共5页
电力系统中多处负荷投切与变化等随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动。文中提出利用广域测量类噪声信号闭环辨识被控电力系统模型,及时准确地反映系统当前动态特性,有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及... 电力系统中多处负荷投切与变化等随机性质小扰动,导致系统响应始终存在类似噪声的小幅波动。文中提出利用广域测量类噪声信号闭环辨识被控电力系统模型,及时准确地反映系统当前动态特性,有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统分析及控制器设计时效性和可信度差等问题。在研究多元自回归滑动平均(ARMAV)模型实现系统闭环辨识可行性的基础上,采用ARMAV模型拟合多元类噪声信号,进而基于模型实现电网正常运行过程中的系统模型闭环辨识。最后,将该方法分别应用于两区四机系统和36节点系统,证明了其准确性。 展开更多
关键词 广域测量系统 类噪声信号 系统辨识 闭环辨识 多元自回归滑动平均模型
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数字信号控制器电磁敏感度的环境温度影响研究 被引量:4
20
作者 周长林 梁臻鹤 +2 位作者 余道杰 钊守国 钱志升 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1053-1059,共7页
针对典型数字信号控制器(Digital Signal Controller,DSC)的电磁兼容问题,提出了电磁特性与温度特性相结合的分析方法,研究了环境温度对其传导电磁敏感度的影响.结合电磁敏感度行为级模型结构,分析了电磁干扰的作用机制,导出了DSC中金属... 针对典型数字信号控制器(Digital Signal Controller,DSC)的电磁兼容问题,提出了电磁特性与温度特性相结合的分析方法,研究了环境温度对其传导电磁敏感度的影响.结合电磁敏感度行为级模型结构,分析了电磁干扰的作用机制,导出了DSC中金属-氧化物-半导体(Metal-Oxide-Semiconductor,MOS)器件阈值电压和迁移率随环境温度的变化关系;利用直接功率注入与环境温度联合控制技术,从实验和仿真两个方面分析了模型各部分特征参数在不同温度下的变化,揭示了电磁敏感度在不同环境温度下变化的内在因素,并测试了不同温度下典型DSC的电磁敏感度阈值.结果表明,DSC敏感度行为单元中MOS器件阈值电压和迁移率在不同温度下的变化,会造成其电磁敏感度随环境温度产生显著漂移. 展开更多
关键词 电磁兼容性 电磁敏感度 直接功率注入 环境温度 数字信号控制器
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