基于改进自适应局部迭代滤波的谐波检测方法研究

针对大量非线性负荷及电力电子设备广泛应用导致的电力系统谐波成份非平稳性和复杂性日益突出,难以识别和检测的问题,在引入自适应局部迭代滤波算法的基础上,提出了基于改进自适应迭代滤波与希尔伯特变换的谐波检测方法。改进自适应迭代滤波算法利用Fokker-Planck方程构建滤波函数,经滤波筛选获取具有平稳特征的本征模态分量,具有坚实的数学基础,且能够有效地避免经验模态分解算法存在的模态混叠问题。首先利用改进自适应迭代滤波算法分解得到周期分量,对各分量进行Hilbert变换,提取包括频率、幅值、相位在内的谐波特征参数。测试信号及实测数据分析结果证明了所用方法的有效性,与经验模态分解的对比结果充分验证了本方法在电力系统谐波检测中的强适应性。

有色噪声环境中鲁棒语音特征参数提取研究

针对复杂噪声干扰环境中语音特征参数会发生改变,引起训练模型和测试语音之间的失配,使语音识别系统的识别率降低,为提高语音特征参数在色噪声环境中提取的鲁棒性,提出了基于总体最小二乘旋转不变子空间技术(TLS-ESPRIT)谐波倒谱加权谱鲁棒特征参数提取方法。运用TLS-SVD方法对观测数据矩阵进行广义特征值分解估计谐波模型的参数,实现了有色噪声背景下语音信号的最优估计。在重建语音的过程中根据谐波能量与带噪语音能量的比值,对重建谐波的各个谐波峰给予不同的加权和语音建模,并进行仿真,结果实现了鲁棒性特征参数的提取,解决了模型之间的失配问题。