基于奇异谱分析去噪和加权系数动态修正的风 电功率实时组合预测模型

基于Burg算法的AR模型功率谱估计简介

基于Burg 算法的AR 模型功率谱估计简介 摘要：在对随机信号的分析中，功率谱估计是一类重要的参数研究，功率谱估计的方法分为经典谱法和参数模型方法。参数模型方法是利用型号的先验知识，确定信号的模型，然后估计出模型的参数，以实现对信号的功率谱估计。根据wold 定理,AR 模型是比较常用的模型，根据Burg 算法等多种方法可以确定其参数。 关键词：功率谱估计；AR 模型；Burg 算法 随机信号的功率谱反映它的频率成分以及各成分的相对强弱, 能从频域上揭示信号的节律, 是随机信号的重要特征。因此, 用数字信号处理手段来估计随机信号的功率谱也是统计信号处理的基本手段之一。在信号处理的许多应用中, 常常需要进行谱估计的测量。例如, 在雷达系统中, 为了得到目标速度的信息需要进行谱测量; 在声纳系统中, 为了寻找水面舰艇或潜艇也要对混有噪声的信号进行分析。总之, 在许多应用领域中, 例如, 雷达、声纳、通讯声学、语言等领域, 都需要对信号的基本参数进行分析和估计, 以得到有用的信息, 其中, 谱分析就是一类最重要的参数研究。 1 功率谱估计简介 一个宽平稳随机过程的功率谱是其自相关序列的傅里叶变换，因此功率谱估计就等效于自相关估计。对于自相关各态遍历的过程，应有： )()()(121lim *k r n x k n x N N x N N n =? ?????++∞→∑-= 如果所有的)(n x 都是已知的，理论上功率谱估计就很简单了，只需要对其自相关序列取傅里叶变换就可以了。但是，这种方法有两个个很大的问题：一是不是所有的信号都是平稳信号，而且有用的数据量可能只有很少的一部分；二是数据中通常都会有噪声或群其它干扰信号。因此，谱估计就是用有限个含有噪声的观测值来估计)(jw x e P 。 谱估计的方法一般分为两类。第一类称为经典方法或参数方法，它首先由给定的数据估 计自相关序列)(k r x ，然后对估计出的)(?k r x 进行傅里叶变换获得功率谱估计。第二类称为非经典法，或参数模型法，是基于信号的一个随机模型来估计功率谱。非参数谱估计的缺陷是其频率分辨率低，估计的方差特性不好, 而且估计值沿频率轴的起伏甚烈，数据越长, 这一现象越严重。 为了改善谱分辨率，研究学者对基于模型的参数方法进行了大量研究。参数方法的第一步是对信号选择一个合适的模型，这种选择可能是基于有关信号如何产生的先验知识，也可能是多次试验后获得的结果。通常采用的模型包括AR 、MA 、ARMA 模型和谐波模型（噪声中含有复指数）。一旦模型选择好后，下一步就是计算模型的参数。最后将计算得到的参数带

风电水电互补电力系统稳定性分析与计算

风电——水电互补电力系统稳定性分析与计算 摘要 本文介绍了含风力发电的风电一水电互补电力系统如何处理风力发电参数，进行稳定性分析与计算的方法，并结合新疆阿勒泰地区布尔津风电一水电互补电力系统计算实例验证其方法的正确性及可行性。 引言 近年来，由于当代科学技术的发展，加之能源短缺和环境保护等方面的影响，人类正在致力于寻找可再生的，取之不尽，用之不竭又是洁净的绿色能源，而水能与风能是绿色能源中最有发展潜力和前景的品种。同时水能与风能又都容易转化为能源的更高级形式一电能，其经济效益显著。 由于风力资源的随机性和季节性使风力发电的出力不平稳，风力发电不具备有功调节和无功调节的能力。风电的缺点也就是无风就无电，影响到风电的连续及稳定性。为了解决风电的连续性和稳定性问题就需要有一个互补系统。 在我国西北、华北、东北等内陆风区，风资源的季节分布特色大多为冬春季风大、夏秋季风小，与水能资源夏秋季丰水、冬春季枯水的季节分布正好形成互补特性，这是构建风能一水能互补系统的基础条件。如果在上述地区内，以带有蓄水调节水库的水电站为依托，在风资源丰富的地点建设适当容量的风电场，两者以电网连接实现季节性能量互补，以水库做为能源调剂手段，就能够实现风能与水能这两种最佳绿色能源的联姻，充分发挥绿色能源的优势，以风一水联手供电取代传统的水一火联合供电，这将是人类能源利用形式的历史性突破。由于阿勒泰地区的风资源和水资源具有极强的互补性，更由于阿勒泰地区具有较大的水电装机容量，而且其中有三个电站带有库容可观的调节水库，因此在该地区突破传统限制，在风电装机大大超出电网容量10％的条件下建设水电一风电互补系统，在技术上和经济上都是可行的。在我国类似阿勒泰那样资源条件的地区还有很多，都可以构建水电一风电互补系统解决供电问题，这将是对现有禁区的重要突破，有可能为阿勒泰及有类似条件地区的电源建设找到一条最为多快好省的途径。 1问题的提出 在电力系统中，传统的发电方式为水力发电和火力发电，一般均为同步电机。目前，风力发电这一新成员加入电网，一般都采用电容励磁感应异步发电机。使其分析计算复杂化。风电的加入使电网的稳定性受到影响。对风力发电机如何给定运行条件，如何建立数学模型、如何确定参数，是进行含风力发电的风电一水电互补电力系统静态和暂态及动态稳定性分析和计算的关键。本文介绍了含风力发电的风电一水电互补电力系统如何处理风力发电参数，进行稳定计算的方法。 2风力发电机的处理 电力系统是由发电厂、输电网络及电力负荷三大部分组成的能量生产、传输和使用系统。在过去的几十年间，同步发电机(水轮发电机或汽轮发电机)、输电网络及负荷的稳定计算已经成熟。只有风力发电技术在国内外都属于研究阶段，建立适合潮流计算、暂稳、动稳和静稳

通信系统建模与仿真课程设计

通信系统建模与仿真课程设计2011 级通信工程专业1113071 班级 题目基于SIMULINK的基带传输系统的仿真姓名学号 指导教师胡娟 2014年6月27日

1任务书 试建立一个基带传输模型，采用曼彻斯特码作为基带信号，发送滤波器为平方根升余弦滤波器，滚降系数为0.5，信道为加性高斯信道，接收滤波器与发送滤波器相匹配。发送数据率为1000bps，要求观察接收信号眼图，并设计接收机采样判决部分，对比发送数据与恢复数据波形，并统计误码率。另外，对发送信号和接收信号的功率谱进行估计。假设接收定时恢复是理想的。 2基带系统的理论分析 1.基带系统传输模型和工作原理 数字基带传输系统的基本组成框图如图1 所示，它通常由脉冲形成器、发送滤波器、信道、接收滤波器、抽样判决器与码元再生器组成。系统工作过程及各部分作用如下。 g T(t) n 定时信号 图 1 ：数字基带传输系统方框图 发送滤波器进一步将输入的矩形脉冲序列变换成适合信道传输的波形g T(t)。这是因为矩形波含有丰富的高频成分，若直接送入信道传输，容易产生失真。 基带传输系统的信道通常采用电缆、架空明线等。信道既传送信号，同时又因存在噪声n(t)和频率特性不理想而对数字信号造成损害，使得接收端得到的波形g R(t)与发送的波形g T(t)具有较大差异。 接收滤波器是收端为了减小信道特性不理想和噪声对信号传输的影响而设置的。其主要作用是滤除带外噪声并对已接收的波形均衡，以便抽样判决器正确判决。 抽样判决器首先对接收滤波器输出的信号y(t)在规定的时刻（由定时脉冲cp控制）进行抽样，获得抽样信号{r n}，然后对抽样值进行判决，以确定各码元是“1”码还是“0”码。 2.基带系统设计中的码间干扰和噪声干扰以及解决方案

功率谱估计

功率谱估计及其MATLAB仿真 詹红艳 （201121070630控制理论与控制工程） 摘要:从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab中的实现方法。 关键词:功率谱估计;周期图法;AR参数法;Matlab Power Spectrum Density Estimation and the simulation in Matlab Zhan Hongyan （201121070630Control theory and control engineering） Abstract:Mainly introduces the principles of classical PSD estimation and modern PSD estimation,discusses the characteristics of the methods of realization in Matlab.Moreover,It gives an example of each part in realization using Matlab functions. Keywords:PSDPstimation,Periodogram method,AR Parameter method,Matlab 1引言 现代信号分析中,对于常见的具有各态历经的平稳随机信号,不可能用清楚的数学关系式来描述,但可以利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做功率谱估计(PSD)。它是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典功率谱估计(非参数估计)和现代功率谱估计(参数估计)。 功率谱估计在实际工程中有重要应用价值,如在语音信号识别、雷达杂波分析、波达方向估计、地震勘探信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、物理光学中透镜干涉、流体力学的内波分析、太阳黑子活动周期研究等许多领域,发挥了重要作用。 Matlab是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件,人称矩 阵实验室,它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境,成为目前极为流行的工程数学分析软件。也为数字信号处理进行理论学习、工程设计分析提供了相当便捷的途径。本文的仿真实验中,全部在Matlab6.5环境下调试通过;随机序列由频率不同的正弦信号加高斯白噪声组成。 2经典功率谱估计 经典功率谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零,相当于数据加窗。经典功率谱估计方法分为:相关函数法(BT法)、周期图法以及两种改进的周期图估计法即平均周期图法和平滑平均周期图法,其中周期图法应用较多,具有代表性。 1.1相关函数法(BT法) 该方法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n),然后对R(n)进行傅立叶变换,便得到x(n)的功率谱估计。当延迟与数据长度相比很小时,可以有良好的估计精度。 Matlab代码示例1: Fs=500;%采样频率 n=0:1/Fs:1;

功率谱估计方法的比较

功率谱估计方法的比较 摘要： 本文归纳了信号处理中关键的一种分析方法, 即谱估计方法。概述了频谱估计中的周期图法、修正的协方差法和伯格递推法的原理，并且对此三种方法通过仿真做出了对比。 关键词：功率谱估计；AR 模型；参数 引言： 谱估计是指用已观测到的一定数量的样本数据估计一个平稳随机信号的谱。由于谱中包含了信号的很多频率信息，所以分析谱、对谱进行估计是信号处理的重要容。谱估计技术发展 渊源很长，它的应用领域十分广泛，遍及雷达、声纳、通信、地质勘探、天文、生物医学工程等众多领域，其容、方法都在不断更新，是一个具有强大生命力的研究领域。谱估计的理论和方法是伴随着随机信号统计量及其谱的发展而发展起来的，最早的谱估计方法是建 立在基于二阶统计量, 即自相关函数的功率谱估计的方法上。功率谱估计的方法经历了经典谱估计法和现代谱估计法两个研究历程，在过去及现在相当长一段时间里，功率谱估计一直占据着谱估计理论里的核心位置。经典谱估计也成为线性谱估计，包括BT 法、周期图法。现代谱估计法也称为非线性普估计，包括自相关法、修正的协方差法、伯格（Burg ）递推法、特征分解法等等。 原理： 经典谱估计方法计算简单，其主要特点是谱估计与任何模型参数无关，是一类非参数化的方法。它的主要问题是：由于假定信号的自相关函数在数据的观测区间以外等于零，因此估计出来的功率谱很难与信号的真实功率谱相匹配。在一般情况下，经典法的渐进性能无法给出实际功率谱的一个满意的近似，因而是一种低分辨率的谱估计方法。现代谱估计方法使用参数化的模型，他们统称为参数化功率谱估计，由于这类方法能够给出比经典法高得多的频率分辨率，故又称为高分辨率方法。下面分别介绍周期图法、修正的协方差法和伯格递推法。修正的协方差法和伯格递推法采用的模型均为AR 模型。 （1）周期图法 周期图法是先估计自相关函数, 然后进行傅里叶变换得到功率谱。假设随机信号x(n)只观测到一段样本数据，n=0, 1, 2, …, N-1。根据这一段样本数据估计自相关函数，如公式（1） 对（1）式进行傅里叶变换得到（2）式。 ∑--=+=1||0 *) ()(1 )(?m N n xx m n x n x N m r

直驱式风力发电系统

第一章双PWM型变流电路简介 本文讨论克驱式风电系统的一种电力变换装拓扑结构，选取背靠 背双PWM型变流电路为研究对彖. 直驱式风电系统结构原理如图1-1所示。 风轮电机 图1-1永磁同步电机直驱式风力发电系统并网结构图双脉宽调制(pulse-width modulation, PWM)变流器是由2个电压源型变流器(voltage source converter, VSC)背靠背连接构成，2 VSC直流侧通过直流母线并联，两极直流母线Z间并联滤波电容器以提高直流电压的电能品质。由于该电路结构是完全镜面对称的，文献中称这种结构为背靠背连接。背靠背双PWM变流器以其控制功能灵活、交流侧功率因数可调和直流电压可控等诸多优点，在轻型直流输电、统潮流控制器和柔性功率调节器等柔性交流输电技术领域 中获得了广泛的应用。 该电路拓扑结构如图1-2所示，整流和逆变部分都采用PWM三相桥实现，这种结构的优点：输入电流为正弦波，减少了发电机的铜耗和铁耗；发电机功率因数可调节为1,且能够与大阻抗的同步发电机相联接。凤轮

图1-2三相电压型PWM逆变器的拓扑结构 第二章双PWM变流器动态数学模型 三相桥式拓扑结构构中交流侧采用三相对称的无中线连接方式, 图中L代表交流侧滤波电感参数，R为电感中的寄生电阻，图中直流电压源1｝血代表并网变流器直流母线电压，同时也是与发电机转了绕组相连的变流器直流母线电压。为建立三相电压源型并网变流器的数学模型，根据其其拓扑结构，首先作以下假设： 1.电网电动势为平稳的纯正弦波电动势（e a,e b,e c）o 2?主电路开关元器件为理想开关，无损耗。 3?三相参数是对称的。 4?网侧滤波电感L是线性的，且不考虑饱和。 以A相为例，当VI导通V2关断时，直流电源Ude正极直接加到节点a处，由图可知，U M1 =U dc/2；当V2导通VI关断时，直流电源Ude负极接于节点a处，同理可知，=-U dc/2,同理易知节点b和c也是根据上下MOS管V5、V6 ）导通情况决定其电位的，由此可见，三相中任一相输出的相电压都有正负两个电平，因此这种结构的逆变器称为三相两电平逆变器。 图中1｝如是逆变器输入的直流电压，Ug,b,c）、i（a,b,c）分别为逆变器输出的电压和电流，e（a,b,cj是电网的正弦波电压。通过对VI至V6六个MOS管进行合适的PWM控制，就可以实现逆变器输出电流与电网电压相位相同这一目标。 在上述假设条件下，根据三相有源逆变器的拓扑结构和三相电压源型PWM并网变流器的开关工作原理，利用基尔霍夫电压、电流定律，建

《随机信号处理》课程设计

《随机信号处理》课程设计

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

华北水利水电大学 随机信号处理上机实验报告 学院：数学与信息科学 专业：信息与计算科学 姓名：孙志攀 学号：201216511 指导老师：蒋礼 日期：2015年10月20日

实验一 1、熟悉并练习使用下列Matlab 的函数，给出各个函数的功能说明和内部参数的意义，并给出至少一个使用例子和运行结果 1.rand() (1)Y = rand(n) 生成n×n 随机矩阵，其元素在（0，1）内 (2)Y = rand(m,n) 生成m×n 随机矩阵 (3)Y = rand([m n]) 生成m×n 随机矩阵 (4)Y = rand(m,n,p,…) 生成m×n×p×…随机矩阵或数组 (5)Y = rand([m n p…]) 生成m×n×p×…随机矩阵或数组 (6)Y = rand(size(A)) 生成与矩阵A 相同大小的随机矩阵 选择（3）作为例子，运行结果如下： 2.randn() 产生随机数数组或矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布 （1）Y = randn 产生一个伪随机数 （2）Y = randn(n) 产生n×n的矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布（3）Y = randn(m,n) 产生m×n的矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布（4）Y= randn([m n]) 产生m×n的矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布选择（3）作为例子，运行结果如下： 3．normrnd() 产生服从正态分布的随机数 （1）R = normrnd(mu,sigma) 产生服从均值为mu，标准差为sigma的随机数，mu和sigma 可以为向量、矩阵、或多维数组。 （2）R = normrnd(mu,sigma,v) 产生服从均值为mu 标准差为sigma的随机数，v是一个行向量。如果v是一个1×2的向量，则R为一个1行2列的矩阵。如果v是1×n的，那么R 是一个n维数组 （3）R = normrnd(mu,sigma,m,n) 产生服从均值为mu 标准差为sigma的随机数，标量m和n是R的行数和列数。

回归分析课程设计(最终版)

回归分析课程设计 （题目） （副标题） 指导教师 学院名称专业名称 设计提交日期年月

目录 1.课程设计简述-------------------------------------------------------2 2.多元线性回归-------------------------------------------------------3 3.违背基本假设的情况------------------------------------------------5 3.1 异方差性-------------------------------------------------------5 3.2 自相关性-------------------------------------------------------6 3.3 异常值检验-----------------------------------------------------6 4.自变量的选择与逐步回归--------------------------------------------7 4.1 所有子集回归---------------------------------------------------7 4.2 逐步回归--------------------------------------------------------8 5.多重共线性的情形及其处理-----------------------------------------10 5.1 多重共线性诊断------------------------------------------------10 5.2 消除多重共线性------------------------------------------------11 6.岭回归--------------------------------------------------------------12 7.主成分回归----------------------------------------------------------14 8.含定性变量的回归模型------------------------------------------------ 9.附录（程序代码）-----------------------------------------------------

参数法功率谱估计

参数法功率谱估计 一、信号的产生 （一）信号组成 在本实验中，需要事先产生待估计的信号，为了使实验结果较为明显，我产生了由两个不同频率的正弦信号（频率差相对较大）和加性高斯白噪声组成的信号。 （二）程序 N=1024;n=0:N-1; xn=2*cos(2*pi*0.2*n)+ cos(2*pi*0.213*n)+randn(1,1024); 这样就产生了加有白噪声的两个正弦信号 其波形如下

0100200300400500600 -8-6 -4 -2 2 4 6 8 10 (a) 两个正弦信号与白噪声叠加的时域波形 二、参数模型法功率谱估计 （一）算法原理简介 1．参数模型法是现代谱估计的主要内容，思路如下： ① 假定所研究的过程)(n x 是由一个白噪声序列)(n 激励一个因果稳定的可逆线性系统)(z H 的输出； ② 由已知的)(n x ，或其自相关函数)(m r x 估计)(z H 的参数； ③ 由)(z H 的参数来估计)(n x 的功率谱。 2．自回归模型，简称AR 模型，它是一个全极点的模型。“自回归”的含义是：该模型现在的输出是现在的输入和过去p 个输出的加权和。此模型可以表现

为以下三式：

① ∑=+--=p k k n u k n x a n x 1 )()()(； ② ∑=-+==p k k k z a z A z H 111)(1)(； ③ 212 1)(∑=-+=p k jwk k jw x e a e P σ。 3．AR 模型的正则方程建立了参数k a 和)(n x 的自相关函数的关系，公式如下： =)(m r x ∑=--p k x k k m r a 1)( 1≥m 时，=)(m r x 21)(σ+-∑=k r a p k x k 0=m 时。 （二）两种AR 模型阶次的算法 1．Yule-Walker 算法(自相关法) （1）算法主要思想 Yule-Walker 算法通过解Yule-Walker 方程获得AR 模型参数。从低阶开始递推，直到阶次p ，给出了在每一个阶次时的所有参数。公式如下： ① 11 11/])()()([--=-∑+--=m m k x x m m m r k m r k a k ρ； ② )()()(11k m a k k a k a m m m m -+=--；

数字信号处理课程设计正余弦信号的谱分析

指导教师： 日期： 《数字信号处理》课程设计 题目：正余弦信号的谱分析 姓名： 院系：电子信息工程系 专业：通信工程 班级：通信091 学号： 指导教师： 2012年6 月

正余弦信号的谱分析 （电子信息工程学系 指导教师：留黎钦） 中文摘要：使用MATLAB 软件，通过编写程序，对正余弦信号进行傅里叶变换。用DFT 和FFT 实现对正余弦信号的 谱分析，并且分析DFT 长度对频谱的影响。 关键词：matlab ； 傅里叶变换； DFT; FFT; 一、概述 数字信号处理方法的一个重要用途是在离散时间域中确定一个连续时间信号的频谱，通常称为频谱分析，更具体的说，它也包括确定能量谱或功率谱。数字频谱分析可以应用在很广阔的领域。 二、设计目的 1.用DFT 实现对正余弦信号的谱分析； 2.观察DFT 长度和窗函数长度对频谱的影响； 3.对DFT 进行谱分析中的误差现象获得感性认识。 三、设计原理 1、谱分析原理 频谱分析方法是基于以下的观测：如果连续时间信号)(t g a 是频带有限的，那么对其离散时间等效信号)(n g 的DFT 进行谱分析。它的离散时间等效物g(n)应当能给出a g (t)频谱的一个很近似的估计两者之间只差一个带数因子T 。然而，在大多数情况下，)(t g a 是在∞<<∞-t 范围内定义的，因此)(n g 也就定义在∞<<∞-n 的无线范围内，要估计一个无限长信号的频谱是不可能的。实用的方法是：先让模拟连续信号)(t g a 通过一个抗混叠的模拟滤波器，然后把它采样成一个离散序列)(n g 。假定反混叠滤波器的设计是正确的，则混叠效应可以忽略，又假设A/D 变换器的字长足够长，则A/D 变换中的量化噪声也可忽略。 假定表征正余弦信号的基本参数，如振幅、频率和相位不随时间改变，则此信号的傅立叶变换 )(ωj e G 可以用计算它的DTFT 得到 ∑∞ -∞ =-= n n j j e n g e G ωω )()( （1） 实际上无限长序列)(n g 首先乘以一个长度为M 的窗函数)(n w ，使它变成一个长为M 的有限长序列， )()()(1n w n g n g =，对)(1n g 求出的DTFT )(1ωj e G 应该可以作为原连续模拟信号)(t g a 的频谱估计， 然后求出)(1ω j e G 在πω20≤≤区间等分为N 点的离散傅立叶变换DFT 。为保证足够的分辨率，DFT 的 长度N 选的比窗长度M 大，其方法是在截断了的序列后面补上N －M 个零。计算采用FFT 算法。 更详细地考察一下上面的方法。这样才能了解它的限制，并正确利用它所得出的结果。特别要分析加窗的效果，以及和由DFT 样本来估计DTFT 频率采样值的问题。 在讨论由)(1k G 来估计频谱)(1jw e G 和)(jw e G 时，需要重新探讨一下这些变换和它们所对应的频

多指标综合评价方法及权重系数的选择

多指标综合评价方法及权重系数的选择 来源：中国论文下载中心 [ 09-02-01 10:17:00 ] 编辑：studa20 作者：王晖，陈丽，陈垦，薛漫清，梁庆 【摘要】由于计算机的发展及一些相关领域的不断深入研究，综合评价方法得到了不断的发展和改进。而指标权重系数的确定方法作为综合评价中的重中之重，近几年来也取得了一些新的进展。本文对多指标评价方法和权重系数的选择进行概括介绍。 【关键词】多指标综合评价;评价方法;权重系数;选择 基金项目：广东药学院引进人才科研启动基金资助项目( 2005ZYX12)、广州市科技计划项目（ 2007J1-C0281）、广东省科技计划项目（2007A060305006） 综合评价是利用数学方法（包括数理统计方法）对一个复杂系统的多个指标信息进行加工和提炼，以求得其优劣等级的一种评价方法。本文就近年来国内外有关多指标综合评价及权重系数选择的方法进行综述，以期为药理学多指标的研究提供一些方法学的资料。 1 多指标综合评价方法 1.1 层次分析加权法（AHP法）［1］ AHP法是将评价目标分为若干层次和若干指标，依照不同权重进行综合评价的方法。 根据分析系统中各因素之间的关系，确定层次结构，建立目标树图→ 建立两两比较的判断矩阵→ 确定相对权重→ 计算子目标权重→ 检验权重的一致性→ 计算各指标的组 合权重→计算综合指数和排序。 该法通过建立目标树，可计算出合理的组合权重，最终得出综合指数，使评价直观可靠。采用三标度（－1，0，1）矩阵的方法对常规的层次分析加权法进行改进，通过相应两两指标的比较，建立比较矩阵，计算最优传递矩阵，确定一致矩阵（即判断矩阵）。该方法自然满足一致性要求，不需要进行一致性检验，与其它标度相比具有良好的判断传递性和标度值的合理性；其所需判断信息简单、直观，作出的判断精确，有利于决策者在两两比较判断中提高准确性［2］。 1.2 相对差距和法［3］ 设有m项被评价对象，有n个评价指标，则评价对象的指标数据库为 Kj=(K1j，K2j，……，Knj)，j=1，2，……，m。设最优数据为K0=（K1、K2、……Kn）。最优单位K0中各数据的确定如下：高优指标，取所有m个单位中该项评价指标最大者；低优指标，取所有m个单位中该项评价指标最小者。各单位与最优单位的加权相对差距和

参数法功率谱估计

参数法功率谱估计 一、 信号的产生 （一）信号组成 在本实验中，需要事先产生待估计的信号，为了使实验结果较为明显，我产生了由两个不同频率的正弦信号（频率差相对较大）和加性高斯白噪声组成的信号。 （二）程序 N=1024;n=0:N-1; xn=2*cos(2*pi*0.2*n)+ cos(2*pi*0.213*n)+randn(1,1024); 这样就产生了加有白噪声的两个正弦信号 其波形如下 0100200300400500600 -8 -6-4-202468 10(a) 两个正弦信号与白噪声叠加的时域波形

二、参数模型法功率谱估计 （一）算法原理简介 1．参数模型法是现代谱估计的主要内容，思路如下： ① 假定所研究的过程)(n x 是由一个白噪声序列)(n ω激励一个因果稳定的可逆线性系统)(z H 的输出； ② 由已知的)(n x ，或其自相关函数)(m r x 估计)(z H 的参数； ③ 由)(z H 的参数来估计)(n x 的功率谱。 2．自回归模型，简称AR 模型，它是一个全极点的模型。“自回归”的含义是：该模型现在的输出是现在的输入和过去p 个输出的加权和。此模型可以表现为以下三式： ① ∑=+--=p k k n u k n x a n x 1)()()(； ② ∑=-+== p k k k z a z A z H 111) (1 )(； ③ 2 12 1)(∑=-+= p k jwk k jw x e a e P σ。 3．AR 模型的正则方程建立了参数k a 和)(n x 的自相关函数的关系，公式如下： =)(m r x ∑=--p k x k k m r a 1 )( 1≥m 时，=)(m r x 21 )(σ+-∑=k r a p k x k 0=m 时。

风电模型

一、风力发电模型 1风速数学模型 一年当中的大部分时间中风速都是比较平稳的，风速在0~25m/s 之间发生的概率较高。研究表明，绝大多数地区的年平均风速都可以采用威布尔分布函数来表示 ])exp[()(1k k c v c v c k v -=）（? 其中v 是平均风速，c 是尺度系数，它反映的是该地区平均风速的大小；另一个形状系数k,它能够反映风速分布的特点，对应威布尔分布密度函数的形状，取值范围一般在1.8到2.3之间。 在有些研究中为了考察暂态过程中风速的变化情况，也可以风速分解，采用四分量模型，即：基本风、阵风、渐变风和随机风。 2单个风电场模型 风力发电场输出功率的变化主要源于风速和风向的波动、风力发电机组的故障停运等，而坐落在同一风力发电场的不同风机具有几乎相同的风速、风向，因此可以假设同一风力发电场内所有风机的风速和风向相同，然后根据风力发电机组的功率特性曲线求出单个风机的输出功率，所有风机功率之和乘以一个表示尾流效应的系数即为该风力发电厂的输出功率。

其中，t SW 为风机轮毂高度处的风速，co r ci ,V V V ，以及r P 为别为风机启动风速、额定风速、切除风速以及风机额定功率。在此基础上，引入了风机停运模型来模拟风力发电机组的故障停运：风力发电机组具有一定的故障率。当风机处于检修状态时，输出为零；当风机处于运行状态时，输出功率由风力发电场风速决定 二、光伏发电模型 1，光伏发电系统是由光伏电池板、控制器、电能存储和变换等环节构成的发电与电能变换系统。 2，光伏发点输出功率模型 其中，P 为输出功率，mod η为该小时环境温度下的模块效率，A 为光照总面积，wr η为配线效率系数，pc η为功率调节系统的效率，tilt I 为倾斜面的光照，l horisconta I 为水平面的光照，R 为l horisconta I 到tilt I 的折算系数，sd η为模块的标准效率，m f 为匹配系数，β为效率改变的温度系数，cell T 为环境温度。

通信原理课程设计报告2

￥ 课程设计报告? < 课程名称通信原理 设计题目 DSB与2ASK调制与解调 专业通信工程 班级 学号 姓名 完成日期 …

课程设计任务书 设计题目：DSB与2ASK调制与解调 设计内容与要求： 设计内容： 1.根据DSB的调制原理设计线路，进行仿真模拟调制DSB的调制和解调过程，并通过仿真软件观察信号以及的调制过程中信号波形和频谱的变化。 2. 根据ASK的调制原理设计线路，进行仿真模拟调制DSB的调制和解调过程，并通过仿真软件观察信号以及的调制过程中信号波形和频谱的变化。 3.在设计过程中分析信号变化的过程和思考仿真过程的设计原理。 ; 设计要求： 1.独立完成DSB与ASK的调制与解调； 2.运用仿真软件设计出DSB与ASK的调制线路 3.分析信号波形和频谱 指导教师：范文 2012年12月16日 课程设计评语 （ 成绩： 指导教师：_______________

年月日

一．调制原理： 调制: 将各种数字基带信号转换成适于信道传输的数字调制信号(已调信号或频带信号)； 时域定义：调制就是用基带信号去控制载波信号的某个或几个参量的变化，将信息荷载在其上形成已调信号传输，而解调是调制的反过程，通过具体的方法从已调信号的参量变化中将恢复原始的基带信号。 频域定义：调制就是将基带信号的频谱搬移到信道通带中或者其中的某个频段上的过程，而解调是将信道中来的频带信号恢复为基带信号的反过程. 根据所控制的信号参量的不同，调制可分为： 调幅，使载波的幅度随着调制信号的大小变化而变化的调制方式。 调频，使载波的瞬时频率随着调制信号的大小而变，而幅度保持不变的调制方式。 调相，利用原始信号控制载波信号的相位。 调制的目的是把要传输的模拟信号或数字信号变换成适合信道传输的信号，这就意味着把基带信号（信源）转变为一个相对基带频率而言频率非常高的代通信号。该信号称为已调信号，而基带信号称为调制信号。调制可以通过使高频载波随信号幅度的变化而改变载波的幅度、相位或者频率来实现。调制过程用于通信系统的发端。在接收端需将已调信号还原成要传输的原始信号，也就是将基带信号从载波中提取出来以便预定的接受者（信宿）处理和理解的过程。该过程称为解调。

通信原理课程设计

通信原理课程设计

通信原理课程设计 专业 学号 学生姓名 指导教师

完成日期 1 月 5 日 一、课程设计目的 在本课程设计中使用的软件工具是MATLAB。目的是希望在以下几方面有所收获： 1.会MATLAB软件的最基本运用。 MATLAB是一种很实用的数学软件，它易学易用。MATLAB对于许多的通信仿真类问题来说是比较合适的。 2.了解计算机仿真的基本原理及方法，知道怎样经过仿真的方 法去研究通信问题。 3.加深对信号与系统和通信原理及其相关课程内容的理解。 二软件实现特点 与硬件实验相比，软件实验具如下一些特点： 1.软件实验具有广泛的实用性和极好的灵活性。在硬件实验中改变系统参数可能意味着要重做硬件，而在软件实验中这只是

该一两个数据，或者只是在屏幕上按几下鼠标。 2.软件实验更有助于我们较为全面地研究通信系统。有许多问题，经过硬件试验来研究可能非常困难，但在软件实验中却易于解决。 3.硬件实验的精确度取决于元器件及工艺水平，软件实现的精确度取决于CPU的运算速度或者说是程序的运算量。 4.软件实验开发周期短，成本低。 三基本要求 1掌握matlab的基本操作及了解基本的仿真方法。 2按以下要求编制仿真程序并调试运行 （1）基本信号的仿真 （2）数字基带传输码型的仿真 （3）调制解调系统设计及仿真 （4）数字基带系统设计及仿真 四课程设计内容 1、编程实现基本信号的仿真

（1）产生并绘出以下信号 单位阶跃序列 k= -30:30; uk=[zeros(1,30),ones(1,31)]; stem(k,uk) 图1 单位阶跃序列图 周期方波square() t=-2*pi/100:pi/1024:2*pi/100; y=square(2*pi*30*t,50); plot(t,y); ylim([-1.5 1.5])

功率谱密度估计方法的MATLAB实现

功率谱密度估计方法的MATLAB实现 在应用数学和物理学中，谱密度、功率谱密度和能量谱密度是一个用于信号的通用概念，它表示每赫兹的功率、每赫兹的能量这样的物理量纲。在物理学中，信号通常是波的形式，例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。信号的功率谱密度当且仅当信号是广义的平稳过程的时候才存在。如果信号不是平稳过程，那么自相关函数一定是两个变量的函数，这样就不存在功率谱密度，但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。信号功率谱的概念和应用是电子工程的基础，尤其是在电子通信系统中，例如无线电和微波通信、雷达以及相关系统。因此学习如何进行功率谱密度估计十分重要，借助于Matlab工具可以实现各种谱估计方法的模拟仿真并输出结果。下面对周期图法、修正周期图法、最大熵法、Levinson递推法和Burg法的功率谱密度估计方法进行程序设计及仿真并给出仿真结果。 以下程序运行平台：Matlab R2015a（8.5.0.197613） 一、周期图法谱估计程序 1、源程序 Fs=100000; %采样频率100kHz N=1024; %数据长度N=1024 n=0:N-1; t=n/Fs; xn=sin(2000*2*pi*t); %正弦波,f=2000Hz Y=awgn(xn,10); %加入信噪比为10db的高斯白噪声 subplot(2,1,1); plot(n,Y) title('信号') xlabel('时间');ylabel('幅度');

Matlab课程设计正文部分

1 Matlab概述 1.1 简介 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 1.2 主要功能 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵运算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB 也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，TORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用。 1.3 应用 MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作： ●数值分析 ●数值和符号计算 ●工程与科学绘图 ●控制系统的设计与仿真 ●数字图像处理技术 ●数字信号处理技术 ●通讯系统设计与仿真

●财务与金融工程 MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。 2 试题（第一套） 1．计算y1= 5 1)3.0sin(2+π和y2= 5 1)3.0cos(2+π； 2．画出衰减震荡曲线t e y t 3sin )3/(-=及其他的包络线)3/(0t e y -=,t 的取值范围是[0,4π]. 3．画出2 2 2 2sin y x y x z ++= 所表示的三维曲面。x,y 的取值范围是[-8，8]。 4．分析下面每条指令的功能并运行，观察执行结果。 (1) X=0:0.1:1; Y=X.*exp(-X); plot(X,Y),xlabel(‘x’), ylabel(‘y’),title(‘y=x*exp(-x)’); (2) A=zeros(2,5) A(:)=-4:5 L=abs(A)>3 islogical(L) X=A(L) (3) A=[1:4;5:8] pow2(A) (4) A=zeros(2,3) A(:)=1:6 A=A*(1+i) A1=A.’; B1=A’; (5) A=ones(1,2)

加权系数

加权数即加权平均数 加权平均数的概念 加权平均数是不同比重数据的平均数，加权平均数就是把原始数据按照合理的比例来计算， 若 n个数中，χ1出现f1次，χ2出现f2次，…，χk出现fk次，那么(χ1f1 + χ2f2 + ... χkfk)÷（f1 + f2 + ... + fk）叫做χ1，χ2，…，χk的加权平均数。f1，f2，…，fk是χ1，χ2，…，χk的权. χ1f1 + χ2f2 + ... χkfk χy的权= ----------------------------- f1 + f2 + ... + fk 简单的例子就是： 你的小测成绩是80分，期末考成绩是90分，老师要计算总的平均成绩，就按照小测40％、期末成绩60％的比例来算，所以你的平均成绩是： 80×40％+90×60％＝86 学校食堂吃饭，吃三碗的有χ人，吃两碗的有 y 人，吃一碗的 z 人。平均每人吃多少？ (3×χ + 2×y + 1×z)÷(χ + y + z) 这里3、2、1分别就是权数值，“加权”就是考虑到不同变量在总体中的比例份额。 ============================= 当一组数据中的某些数重复出现几次时，那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为 （10×2 + 9×1 + 8×3 + 7×4 ）÷10 = 8.1 这里，7，8，9，10这四个数是射击者射中的几个不同环数，但它们出现的频数不同，分别为4，3，l，2，数据的频数越大，表明它对整组数据的平均数影响越大，实际上，频数起着权衡数据的作用，称之为权数或权重，上面的平均数称为加权平均数，不难看出，各个数据的权重之和恰为10. 在加权平均数中，除了一组数据中某一个数的频数称为权重外，权重还有更广泛的含义. 比如在一些体育比赛项目中，也要用到权重的思想.比如在跳水比赛中，每个运动员除完成规定动作外，还要完成一定数量的自选动作，而自选动作的难度是不同的，两位选手由于所选动作的难度系数不同，尽管完成各自动作的质量相同，但得分也是不相同的，难度系数大的运动员得分应该高些，难度系数实际上起着权重的作用. 而普通的算术平均数的权重相等，都是1，（比如，3和5的平均数为4）也就是说它们的重要性相同，所以平均数是特殊的加权平均数. 加权平均数的概念 加权平均数是不同比重数据的平均数，用表示。计算公式如下： （4.3） 在这里，表示各观察值的权重； 表示具有不同比重的观察值。 加权平均数的计算方法 例1，某学生某科平时考试成绩为80分，期中考试成绩为90分，期末考试成绩为95分。按学校规定学期成绩中平时成绩占20%，期中考试成绩占30%，期末考试成绩占50%。问该学生学期总评成绩应为多少分？ 所以，该学生学期总评成绩为90.5分。