基于全相位FFT的伪码捕获研究

为了快速捕获高动态直接序列扩频信号,文章基于全相位FFT(apFFT)设计了一种变换域伪码捕获方法,该方法利用apFFT的频率通道完成了对不同码相位上多普勒频偏的并行搜索,同时在apFFT的基础上,利用全相位时移相位差法进行频率校正,理论分析和仿真结果表明,相比于传统的FFT伪码捕获法,该方法在进行伪码搜索时,可完成对多普勒频高精度估计,并且该方法具有更强的抗噪性能,适用于存在强噪声且快速移动的复杂通信环境。

振动信号的幅值和相位计算方法分析

给出了基于Kaiser窗FFT频谱法、正弦逼近法和全相位时移相位差法计算振动信号幅值和相位的计算方法,并使用三种方法分别对单一的正弦信号以及混有噪声和其它频率的正弦信号进行了测试。通过测试数据对三种方法的信号处理效果进行了分析比较,阐述了不同计算方法的优缺点。比较结果显示具有抑制频谱泄漏和"相位不变性"的全相位谱分析结合高精度相位差法而得的全相位时移相位差法精度更高,应用范围更广。

基于双窗apDFT的高精度电容器介损角辨识算法

介质损耗角(dielectric loss angle,DLA)是反映电力电容器质量的重要特征参数,精准地实现DLA辨识为电容器的早期故障诊断提供可靠数据支撑。当采样频率存在偏差或电网频率波动时,采用离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)对DLA进行辨识会因频谱泄露和栅栏效应而降低测量精度。提高DLA辨识精度的根本途径在于改善采样信号的频谱泄露效应,故采用三角自卷积窗(triangular self-convolution window,TSCW)函数对数据进行全相位预处理,对新形成的数据段分别进行DFT得到全相位DFT(all-phase DFT,apDFT)谱分析结果。进而,利用改进的时移相位差法对谱分析结果进一步校正,再从中提取电压和电流相位差而得到精度更高的DLA辨识算法。由于该算法克服了各次谐波对基波的干扰,因而比传统加窗插值DFT的DLA辨识算法精度更高。仿真对比实验表明,该算法能实现对DLA的准确辨识且受噪声、频率偏移等干扰的影响较小。最后,将算法应用于实际电路的DLA辨识,验证了算法的有效性和高辨识精度。