Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Śledzenie parametrów cyfrowych sygnałów sinusoidalnych z zastosowaniem filtrów adaptacyjnych — Tracking of parameters of discrete sinusoidal signals with an application of adaptive filters / Krzysztof DUDA // Przegląd Elektrotechniczny = Electrical Review / Stowarzyszenie Elektryków Polskich ; ISSN 0033-2097. — 2011 — R. 87 nr 1, s. 140–143. — Bibliogr. s. 143, Streszcz., Abstr.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 58139 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2011-03-15 |
| Rok publikacji | 2011 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Przegląd Elektrotechniczny |
Streszczenie
Niniejsza praca dotyczy zagadnienia estymacji chwilowej częstotliwości, amplitudy i fazy cyfrowych sygnałów sinusoidalnych. Sygnał sinusoidalny jest modelowany równaniem rekurencyjnym filtra cyfrowego ze sprzężonym biegunem zespolonym na okręgu jednostkowym. Równanie to umożliwia określenie, optymalnej w sensie najmniejszych kwadratów (LS), częstotliwości sygnału na podstawie próbek (pomiarów). Zastosowanie postaci analitycznej sygnału pomiarowego umożliwia wyznaczenie, optymalnych w sensie LS, estymat amplitudy i fazy sygnału. W referacie podano iteracyjne rozwiązanie problemu estymacji parametrów sygnałów sinusoidalnych w postaci filtrów adaptacyjnych RLS i LMS. Podano przykładową realizację algorytmu estymacji oraz określono jej błędy systematyczne, a także zilustrowano własność śledzenia częstotliwości i amplitudy chwilowej.
Abstract
The paper describes new method for estimation of instantaneous frequency, amplitude, and phase of sinusoidal signals. The sinusoidal signal is modeled by the difference equation of the digital filter with the complex conjugate pole placed on the unit circle. The difference equation is used for computing signal's frequency optimal in the least squares (LS) sense. Optimal LS solutions for the amplitude and phase are derived with the use of analytic signal. In the paper the problem of LS solution is next stated as the problem of adaptive filtering and the iterative solutions in the form of RLS and LMS filters are given. Those filters contain only one coefficient and the computational burden is significantly reduced as to compare to popular Kalman or extended Kalman filter. The specific implementation of the proposed method is given and discussed in the paper. We show the systematic errors of frequency, amplitude, and phase estimation. The tracking of instantaneous frequency and amplitude is illustrated with the test signal disturbed by Gaussian noise with simultaneous frequency and amplitude modulation. The compromise between tracking abilities and noise immunity is also shown by means of numerical simulations.
