Advertisement

TLS-ESPRIT方法用于谐波频率估计的最小二乘总体。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
TLS-ESPRIT方法下的总体最小二乘法，被广泛认为是谐波频率估计的一种高效策略，并且是ESPRIT算法的显著提升和优化版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于最小二乘法ESPRIT的谐波频率估计.rar
    优质
    本资源提供了一种利用改进型最小二乘法ESPRIT算法进行谐波信号频率精确估计的方法。适用于电力系统及各类电子工程应用中，以提升信号处理与分析精度。 谐波频率估计的总体最小二乘方法ESPRIT可以用来估计原信号的频率。
     
  • 基于TLS-ESPRIT的谐波频率估计方法.rar
    优质
    本研究提出了一种利用TLS-ESPRIT算法进行谐波信号频率估计的方法，旨在提高复杂电磁环境下的谐波检测精度和稳定性。该技术适用于电力系统分析与故障诊断等领域。 谐波频率估计的总体最小二乘方法TLS-ESPRIT是ESPRIT的一种改进版本。
     
  • 基于ESPRIT技术的谐波频率估算方法
    优质
    本研究提出了一种基于ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）的方法来精确估算信号中的谐波频率，适用于多种工程应用。 使用MATLAB程序通过ESPRIT方法来估计谐波频率。
     
  • 基于MATLAB的总体最小二乘ESPRIT算法程序
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB实现的总体最小二乘（TLS）ESPRIT算法程序。该算法用于提高参数估计精度，在阵列信号处理中具有广泛应用价值。 总体最小二乘法的ESPRIT方法在估计精度上明显优于原来的ESPRIT算法（matlab程序）。
     
  • 使用最小二乘法和总体最小二乘法进行参数估计
    优质
    本文探讨了最小二乘法与总体最小二乘法在参数估计中的应用，对比分析两种方法的优劣，并通过实例展示了它们的实际操作步骤及效果。 最小二乘法是一种数学优化技术，也称为最小平方法。它通过使误差的平方和达到最小来找到数据的最佳函数匹配。利用这种方法可以方便地求解未知的数据，并确保这些数据与实际观测值之间的差异平方和为最小。此外，最小二乘法也可用于曲线拟合以及其他一些可以通过能量或熵最大化进行优化的问题中。
     
  • 基于快速TLS-ESPRIT的间谐波检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于快速TLS-ESPRIT算法的新型间谐波检测技术，有效提升了电力系统中复杂信号环境下间谐波分量的识别精度与速度。 本段落提出了改进的快速TLS-ESPRIT算法（全局最小二乘子空间旋转不变），该算法在原有TLS-ESPRIT基础上通过减少奇异值分解维数来降低计算量，同时保证了计算结果不受影响，并能以高精度辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率、幅值及相位参数信息。实验条件为采样间隔10 μs且采集2 000个点，在含有均方差为1白噪声的仿真信号以及实际牵引变电站监测数据上进行测试，结果显示该方法具备良好的频率分辨率与抗噪性能，并能在较短的数据窗内有效识别出主要谐波和间谐波成分。计算误差保持在0.5%以内；此外算法仅对周期信号敏感，不受频谱泄漏影响，因此具有较强的实用性。
     
  • 总体最小二乘算法方法
    优质
    总体最小二乘算法是一种处理回归模型中自变量和因变量都存在观测误差的统计方法，适用于参数估计与系统辨识等领域。 通过应用TLS技术算法，实现了对方程组的精确快速求解。
     
  • 现代谱估计中的SVD-TLS、ARMA和最小二乘法
    优质
    本文章探讨了现代谱估计技术中SVD-TLS、ARMA模型及最小二乘法的应用与比较，深入分析其在信号处理领域的优势与局限。 使用一般的最小二乘法和SVD-TLS方法来估计观测数据的ARMA模型中的自回归参数，并且利用这些方法来估计正弦波的频率。
     
  • 基于Matlab仿真的最小二乘法与SVD最小二乘法估计方法研究
    优质
    本研究利用MATLAB仿真，对比分析了最小二乘法和奇异值分解（SVD）最小二乘法在参数估计中的性能差异。 使用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法（TLS）来估计假设的观测数据。这些数据包含均值为0、方差为1的高斯白噪声，取n=1,2,...,128。首先用TLS方法并设定AR阶数为4来估计AR参数以及正弦波频率；然后使用奇异值分解-总体最小二乘法（SVD-TLS）来估计同样的参数。 (1) 在仿真过程中，AR的阶数分别取为4和6。 (2) 执行SVD-TCS时，未知AR的具体阶数。该仿真实验至少运行二十次。