基于离散傅里叶变换的孤岛型微电网混合储能优化配置

分析了孤岛型微电网中电源负荷不平衡功率的产生,基于离散傅里叶变换,将不平衡功率分解成日分量和小时分量,分别采用压缩空气储能和钠硫电池平衡该分量,为了使得分解后的日分量和小时分量最优,专门研究了不平衡功率离散傅里叶变换分断点的分断原则。在此基础上,综合计入储能投资运行成本、系统缺电损失费用和弃风惩罚费用等,建立孤岛型微电网混合储能优化配置模型。该模型可以实现离散傅里叶变换分断点和混合储能容量的统一优化,且优化过程中实现了压缩空气储能和钠硫电池两种储能容量优化配置的完全分解,简化了模型的求解复杂性。采用实际微电网系统进行了算例分析,验证了所述模型和方法的正确性。

基于泰勒级数和离散傅里叶变换的综合自适应相量算法

针对传统相量算法在动态过程中难以同时满足精度和速度要求的问题,提出一种基于泰勒级数和离散傅里叶变换(DFT)的综合自适应相量算法。该算法对稳态和动态情况,分别设计了时域算法和频域算法两种计算模式,并通过反推校验实现二者间的自适应切换。具体地,时域算法利用两相邻数据窗进行DFT分析,并根据特定精度要求进行简化,以此计算频率和相量;频域算法对电力信号模型进行泰勒级数展开,并通过一个数据窗的基波和各谐波含量计算相量、频率和频率变化率。仿真分析和实验测试结果均表明,在稳态和动态情况下所述算法的量测精度和响应性能均优于传统算法及相应的商用同步相量测量装置,满足实际应用要求。

基于改进离散傅里叶变换的实时频率和幅值测量算法

精确快速估计频率和幅值对智能电网的监测和运行至关重要;而频谱泄露会严重影响频率和幅值的测量精度。为此提出了一种基于改进离散傅里叶变换(discrete Fourier transformation,DFT)的实时频率和幅值测量算法。首先对考虑频率偏移的DFT算法进行了理论推导。然后为了减弱频谱泄露的影响,对DFT变换结果进行再次计算,给出了频率和幅值计算表达式;为了进一步提高精度,对频率值进行了二次估算。仿真结果表明,该算法能够有效减弱频谱泄露对频率和幅值测量的影响,在不同信号模型下均能得到满足要求的频率和幅值。

基于修正离散傅里叶变换的频域卷积混合盲分离

针对频域卷积混合盲分离,依据所导出的卷积混合信号每帧的频域表示模型,提出了一种最小均方误差意义下的最优变换——修正离散傅里叶变换,用于代替频域卷积混合盲分离中常用的离散傅里叶变换。在每个频率片上,卷积混合信号的修正离散傅里叶变换系数在最小均方误差意义下最接近于源信号频谱的瞬时混合。相对于离散傅里叶变换系数,现有瞬时混合盲分离算法能从修正离散傅里叶变换系数中更精确地估计各频率片上分离矩阵,从而提高现有频域卷积混合盲分离算法的分离性能。仿真结果证明了修正离散傅里叶变换对现有频域卷积混合盲分离算法的有效性。

基于改进离散傅里叶变换滤波器组的两步检测算法

认知无线电(cognitive radio,CR)在解决频谱资源匮乏问题和提高频谱资源利用率方面被寄予厚望。频谱感知的循环特征检测算法复杂度较高,而能量检测算法在信噪比比较低的情况下检测性能不理想;针对这种情况,在改进离散傅里叶变换(MDFT)滤波器组结构的多载波调制系统中,提出一种基于MDFT滤波器组调制的两步检测算法。该算法结合了循环特征检测较强的抗噪声干扰特性,以及能量检测算法复杂度低的优势。仿真结果表明:所给出的两步检测算法在较低信噪比时相对于MDFT能量检测、OFDM循环特征检测等其他算法,其检测性能有明显改善;同时MDFT循环特征检测算法可有效降低算法复杂度。

分数傅里叶变换离散化(DFRFT)算法和应用研究

分数傅里叶变换是传统傅里叶变换的发展和推广,在信息处理中有非常广泛的应用。文章对已发展的四种分数傅里叶变换离散化算法进行了系统的归纳和总结,重点比较了几种算法的优缺点,指出了适用范围,并对其中三种主要方法给出了计算机模拟结果;在此基础上,用解啁秋法对chirp信号进行了检测和滤波,并给出了仿真结果。

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用.但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的.通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量.

移位离散傅里叶变换的分裂基算法

提出了一种计算移位离散傅里叶变换（ＳＤＦＴ）的分裂基快速算法。与已有的基２ＳＤＦＴ算法￣［２］相比，它可节省大约１６％～２８％的计算量，大大提高了计算效率。新算法可以应用于高精度线性频率估计和内插ＤＦＴ计算等场合。

二维离散傅里叶变换DFT(2~n;2)的快速新算法

本文提出一种计算二维离散傅里叶变换DFT(2~n;2)的快速新算法,这种算法所需的非平凡实数乘法和加法次数是现有相应算法中最少的,而且这种算法仅使用实数乘法,在实数据输入情况下有更好的适应性,能在不改变算法实现结构条件下减少一半乘法次数。

基于离散傅里叶变换的微电网混合储能容量优化

针对并网型微电网中由蓄电池和超级电容组成的混合储能系统进行容量的优化配置。光伏发电和负荷之间产生的净负荷功率由大电网和混合储能装置来共同进行平抑。建立一个俩阶段混合储能容量优化的数学模型,利用离散傅里叶变换对微电网中产生的净负荷功率进行分解,第一阶段在满足联络线功率波动要求的基础上来选取联络线功率和混合储能系统功率的分界点使得联络线利用率最高的;第二阶段以混合储能容量配置的经济成本最低为目标选取蓄电池功率和超级电容功率的分界点;从而得到联络线、蓄电池和超级电容的功率分配。利用遗传算法对混合储能容量的优化模型进行求解,得到最优的混合储能容量的配置。通过算例进行了验证分析。

基于空时离散傅里叶变换投影的宽带旋转不变技术估计信号参数算法

利用采样频率和频域数据的关系,对空时离散傅里叶变换(DFT)投影方法进行改进,并且讨论分析了采样频率对其解相干性能的影响,然后将窄带旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)类算法应用到宽带相干源方位估计中,提出一种基于空时DFT投影的宽带ESPRIT算法。仿真结果表明,适当地增加采样频率可以改善空时DFT投影方法的方位估计性能,并且比起快速傅里叶变换(FFT)插值法,空时DFT投影方法具有更加优越的方位估计性能。

基于离散匹配傅里叶变换的高速运动目标逆合成孔径雷达距离像补偿

本文分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达 (ISAR)回波信号模型 ,讨论了目标高速运动特征对ISAR信号处理的影响。结果表明 ,高速运动特征会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊。因此 ,必须对高速运动目标的距离像进行有效的补偿以消除距离像的畸变。针对高速运动目标的ISAR回波信号模型 ,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换 (DMFT)的高速运动目标距离像补偿算法。该算法采用DMFT谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计 ,可解决幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题。

双原型离散傅里叶变换调制滤波器组的快速设计方法

针对大规模的离散傅里叶变换(DFT)调制滤波器组设计算法复杂度高的问题,该文提出一种基于无约束优化的快速设计算法。该算法将两个原型滤波器的设计问题归结为一个无约束优化问题,将滤波器组的传递失真,混叠失真以及原型滤波器阻带能量的加权和作为目标函数。进而,采用双迭代机制来求解该优化问题。在单步迭代中,运用矩阵求逆的等效条件和Toeplitz矩阵求逆的快速算法,显著地降低了迭代的计算代价。仿真对比表明,与已有的设计算法相比,新算法计算代价低,可以得到整体性能更好的滤波器组,并且可以快速设计大规模的滤波器组。

分数傅里叶域中二维复图像相位恢复的混合输入输出算法

通过推广经典傅里叶域内的混合输入输出算法,研究分数傅里叶域内二维复图像的相位恢复问题。给出算法的具体实施过程,并进行了数值模拟。结果表明:对于级次在0与2之间的分数傅里叶变换,当级次在1/2与3/2之间时,该算法较好;对于其余的级次,该算法的效果不能令人满意。

基于时域傅里叶变换的波长移相算法

基于傅里叶变换的波长移相算法,是基于时域傅里叶变换和差分技术来实现干涉图处理。这种算法主要用于实现较粗糙轮廓或台阶件的光学检测。介绍了该算法的中心思想,指出了已有的Takeda算法的缺点,提出了改进算法。叙述了新算法的实现过程并进行了误差分析,最后给出了实验结果。

基于算术傅里叶变换的小波变换快速算法

利用算术傅里叶变换(AFT)计算离散傅里叶变换(DFT)可使其乘法计算量仅为O(N)。文章根据这一特点,结合Mallat算法原理及离散傅里叶算法结构特征,提出了一种离散小波变换的快速算法,给出了数学推导过程,并对实验结果进行了分析。

离散傅里叶变换的脉动阵列实现

本文提出了离散傅里叶变换（也可以是离散哈特莱变换）的ＶＬＳＩ结构实现方法─脉动（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ）阵列实现方法。在实数域内基于并行戈泽尔算法及三角函数递推公式提出了四种处理单元，由此得到了四种脉动阵列结构，其中三个阵列结构是一维的，一个阵列结构是二维变换的，并用传算器（Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ）作为这些阵列结构的模拟性能验证。这些阵列结构具有高度的并行性，而且阵列结构十分简单，且有模块化和规则化，能够支持高速计算流，因此这些结构便于ＶＬＳＩ结构实现。

基于傅里叶逆变换的土石混合体模型生成研究

针对土石混合体结构模型内部块石形态过于简单且无法对模型本身参数进行敏感性分析的现状,提出了一种新的土石混合体结构模型生成方法。首先,采用回归分析法建立傅里叶描述因子和块石形状参数之间的函数关系式,并通过傅里叶逆变换法生成具有特定形状的块石轮廓。接着,基于各粒径块石组面积相等的原则,推导出了指定面积级配曲线下各粒径组块石的个数,并利用拟采样法得到各块石对应的面积。再次,根据包围盒相交判定原理等,提出了块石相交判定算法,实现了块石的随机投放。最后,改变土石混合体模型结构参数,如含石量、粒径级配曲线和块石空间方向角等,生成具有特定块石形状的土石混合体随机结构模型并进行可行性验证。验证表明:该法可以重构出具有特定形状特征的块石轮廓,能生成满足计算精度要求的土石混合体随机结构模型,这为后续进行含石量、粒径级配曲线和块石形状等参数对土石混合体材料性能影响规律研究奠定了基础。

孤岛微网中基于离散傅里叶变换的分频储能优化

为实现对孤岛微网的分频储能优化,使用离散傅里叶变换将孤岛微网中频率分成3个部分,并分别对应不同的储能方式。设置多目标规划建立混合函数模型,用于选择蓄电池、飞轮、超级电容混合储能设备容量的最佳配置。同时,用雨流计数法预测混合储能中蓄电池寿命以防止实际使用中充放电时间和次数的干扰,并得出预测曲线图;最后以改进的粒子群算法验证了在含风电的孤岛微网中上述方案有效可行,对实际工程具有参考意义。

一种离散小波变换的快速分解和重构算法

通过对实序列的快速傅里叶变换算法的推导及Mallat算法原理的分析 ,根据离散小波变换 (DWT)算法结构特征 ,提出了一种离散小波变换的快速分解和重构算法 ;给出了相应的算法步骤 .从数学理论上对该算法进行了论证 ,结果表明与原有的快速小波算法 (Mallat算法 )相比 ,可显著减少信号与滤波器长度N较大 (大于 1 6)时小波变换的实乘次数 (分解仅为 ( 5log2 N + 7)N次 ,重构仅为 4N( 1 +log2 N)次 ) ,提高了运算速度 .且该算法有着良好的并行性 ,易于数字信号处理器 (DSP)