CPU/GPU并行加速的多谐波正弦拟合算法

多谐波正弦拟合算法常用最小二乘法将多谐波正弦信号采样数据拟合到多谐波正弦函数模型中.而在实际测量过程中,当相关噪声存在时最小二乘法的拟合精度会下降,为减少相关噪声对多谐波正弦拟合算法拟合精度的影响,在四参数正弦拟合算法的基础上提出了一种基于加权最小二乘的多谐波正弦拟合算法.并结合遗传算法避免了四参数正弦拟合算法对初始估计频率的依赖,提高了算法的鲁棒性.将算法在CPU/GPU平台上进行了实现,提高了算法的执行效率.在CPU/GPU平台下对受相关噪声污染的多谐波正弦信号进行了分析.实验结果表明,相比基于遗传算法的多谐波正弦拟合算法,所提算法的谐波幅值估计精度提高了1个数量级,算法执行时间缩短了近96%.

改进的正弦波拟合法评价数据采集系统通道间延时

针对正弦波拟合法的缺陷,介绍了一种新的方法来评价高速同步数据采集系统通道间延时,即多谐波正弦拟合法。讨论了评价过程的误差来源,同时给出了评价过程的计算机仿真,并比较了两种方法估计正弦信号初相的优劣。仿真结果表明,多谐波正弦拟合法相对于正弦波拟合法有更好的测量精度,并降低了信号源谐波失真及频率误差带来的影响。