自适应高阶非线性FIR滤波预测器的最优输入维数

基于相空间重构理论，用条件概率确定了用于混沌预测的一种自适应高阶非线性预测滤波器的最优输入维数Ｎｏｐｔ。理论分析和实验研究表明：这种自适应高阶非线性预测滤波器的最优输入维数小于或等于混沌时间序列的最小嵌入维数，且与混沌时间序列的关联维数Ｄ２的关系为Ｎｏｐｔ大于Ｄ２的最小正整数。

一种基于混合数字滤波器的过零检测技术

传统过零检测技术主要存在不能消除谐波、电压切痕,脉冲等噪音造成的虚假过零现象,给系统引入迟延、相移,并对电力系统频率变化敏感等弱点。根据预测FIR滤波理论,中值滤波技术,提出了在数字信号处理器(DSP)上实现基于混合数字滤波器的过零检测方法,能够消除虚假过零,补偿延迟和相移,对电力系统频率±0.2Hz变化鲁棒性强,并提出了确定预测FIR滤波器阶数的一般方法。最后仿真实验证明了方法的先进性。