基于kaiser窗的电力系统谐波和间谐波参数估计

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基于Kaiser窗双谱线插值FFT的谐波分析方法

基于Ｋａｉｓｅｒ窗（，３－－２０）的插值修正公式为：口＝４．２６２０１５１８２＋０．５０６７２８０５，Ｚ３＋０．２２８１０７２７２５（１６）
ｇ（口）＝３．８１１６０８５８＋０．７９４６５１７３６２＋０．０８６７３１１２６４＋
０．００６７９６４０１ｒ６
０７）
将式（１６）、（１７）代入式（１４）、（１５）即得第ｉ项谐波的修正幅值、初相位。
ｐｌｉｔｕｄｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｒｅｎｏｍｏｒｅｔｈａｎ０．００２％．ａｎｄｔｈｏｓｅｏｆｐｈａｓｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｒｅｎｏｍｏｒｅｔｈａｎ０．０００１％．
Ｔｈｒｅｅ—ｐｈａｓｅｈａｒｍｏｎｉｃｅｎｅｒｇｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｖｅｓｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｐｐｒｏａｃｈ．
采用上述矩形窗、三角窗等幂窗函数和广义余弦窗函数对信号加窗处理，动态信号分析效果受到窗函数固定旁瓣性能的制约１６Ｊ。而Ｋａｉｓｅｒ窗可定义一组可调的窗函数，其主瓣能量和旁瓣能量的比例近乎最大，且可自由选择主瓣宽度和旁瓣高度之间的比重【ｌ引，因此，对信
万方数据
２８８
仪器仪表学报
第３１卷
号加权更加灵活，通过改变Ｋａｉｓｅｒ窗的形状参数，可以满足不同的设计要求。
２．ＩＫａｉｓｅｒ窗Ｋａｉｓｅｒ窗可定义１组可调的窗函数，它由零阶贝塞
尔函数构成，其主瓣能量与旁瓣能量之比近乎最大，且可自由选择主瓣宽度和旁瓣高度间的比重，其时域表示为‘１３１：
ｗ（ｎ）＝
．０－＜Ｉ．Ｉ＿＜Ｎ／２
（１）
ｉｏ（历
式中：，ｏ（Ｄ是第１类变形零阶贝塞尔函数，卢是窗函数的
形状参数。图ｌ（ａ）一（ｄ）分别给出了肛【０，４，８，ｌｌ】时Ｋａｉｓｅｒ

基于凯塞窗的谐波检测算法

基于凯塞窗的谐波检测算法李晨;李川;姜飞;张长胜【摘要】针对电力系统谐波检测中使用快速傅里叶变换分析方法,存在频谱泄露和非同步采样等带来较大误差的问题,文中提出凯塞窗的FFT和窗函数恢复系数减小幅度误差的谐波分析方法.通过仿真计算窗函数的幅度恢复系数,当信号加凯塞窗后进行FFT分析,可抑制频谱泄露,再乘以对应β值的窗函数幅度恢复系数,从而得到各次谐波的幅度值.仿真结果表明,利用含有20次的谐波信号,采用加窗FFT分析和幅度恢复的方法;当β=10时,凯塞窗的幅度误差低于三角窗、汉宁窗和布莱克曼窗;当β=30时,凯塞窗的谐波幅度误差小于4％.通过和其他窗函数以及不同β值的幅度误差比较,得出提高凯塞窗的β值,可减小谐波的幅度误差.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2018(031)005【总页数】4页(P5-7,11)【关键词】谐波检测;FFT;频谱泄露;凯塞窗【作者】李晨;李川;姜飞;张长胜【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500【正文语种】中文【中图分类】TN911.6;TM74随着电力系统的发展和广泛应用，电能对人们的生产和生活都有不可替代的作用。

但是在电力系统中，由于大量电子设备和非线性负载，使得相关的电流和电压波形产生较大程度的畸变，即谐波污染[1-3]。

近年来，谐波对电网的影响也越来越受到电力部门的重视，国内外的专家、学者均对电力谐波的影响[4-5]、计量[6-7]和抑制[8]进行广泛研究。

1999年，张伏生等人[9]通过海明窗和布莱克曼窗的插值算法对FFT进行改进，可以减小频谱泄露，提高谐波测量的精度。

2012年，房国志等人[10]提出基于FFT(Fast Fourier Transform)和小波包变换的综合检测方法，用傅里叶变换识别谐波分量，再用小波包对谐波进行定位和提取，有效减少了信号提取的运算量。

基于kaiser窗的电力系统谐波和间谐波参数估计

基于Kaiser窗的插值FFT谐波与间谐波的参数估计摘要：随着精密仪器在电网中的应用日益增多，由间谐波引起的如感应电动机的振动与噪声、电压闪变等问题也日益突出。

间谐波的精确检测是解决这些问题的前提，因此研究间谐波的检测方法具有重要的现实意义。

基于凯泽窗优良的窗函数特性，提出了加凯泽窗的分段逼近参数估计方法，分析了该方法的可行性和优点，在时域与频域对凯泽窗和其他窗函数的间谐波检测性能进行了详细比较，并通过仿真验证了凯泽窗的设计灵活性，以及该方法的正确性和有效性。

关键词：间谐波；加窗插值；频谱泄露；栅栏效应；凯泽窗The Detection and Realization of Power-harmonics andinterharmonics based on LabviewABSTRACT：With the widespread of sophisticated equipments in power system, problems that are associated with interharmonics, such as the noise and vibration of induction-motor, voltage flicker and so on, has been increasingly prominent. To detect interharmonics precisly is the prerequisite of solving such problems, therefore, the research on interharmonics detection is of practical significance.Based on the excellent window function performance of the Kaiser window, the method of segmentation approximation is proposed to estimate the parameters of interharmonics, and the feasibility and merits of this method is analyzed. In addition, the comparison of interharmonics detection performances between the Kaiser window and other windowed interpolation algorithms in both the time and frequency domain are given to verity the flexibility of the Kaiser window method. The validity of the method is proved through simulation results, and their precision in interharmonic detection are also analysized according to the corresponding national standard.Key words: Interharmonics; Windowed Interpolation algorithm; frequency spectrum leakage; picket fence effects; Kaiser window0引言随着经济和社会的发展，各种基于电力电子技术的波动性负荷如变频调速设备、整流供电装置、循环变流器件等的应用日益广泛，这些设备运行时电流中包含大量的间谐波。

电力系统谐波检测的现状与发展

电力系统谐波检测的现状与发展李红，杨善水〔南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016〕摘要：准确、实时地对电力系统谐波进行检测有着重要的意义。

本文根据电力系统谐波测量的基本方法，对近年来电力系统谐波检测的新方法进行了分析和评述。

最后对电力系统的谐波测量进行了总结并提出了看法。

关键词：谐波测量；傅里叶变换；瞬时无功功率；神经网络；小波分析1 引言电力是现代人类社会生产与生活不可缺少的一种主要能源形式。

随着电力电子装置的应用日益广泛，电能得到了更加充分的利用。

但电力电子装置带来的谐波问题对电力系统安全、稳定、经济运行构成潜在威胁，给周围电气环境带来了极大影响。

谐波被认为是电网的一大公害，对电力系统谐波问题的研究已被人们逐渐重视。

谐波问题涉及面很广，包括对畸变波形的分析方法、谐波源分析、电网谐波潮流计算、谐波补偿和抑制、谐波限制标准以及谐波测量及在谐波情况下对各种电气量的检测方法等。

谐波检测是谐波问题中的一个重要分支，对抑制谐波有着重要的指导作用，对谐波的分析和测量是电力系统分析和控制中的一项重要工作，是对继电保护、判断故障点和故障类型等工作的重要前提。

准确、实时的检测出电网中瞬态变化的畸变电流、电压，是众多国内外学者致力研究的目标。

常规的谐波测量方法主要有：模拟带通或带阻滤波器测量谐波；基于傅里叶变换的谐波测量；基于瞬时无功功率的谐波测量。

但是，各种基本方法在实际运用中均有不同程度局限及缺点。

针对这一问题，在以上各种方法基础上的拓展和改良方法应运而生，本文着重介绍近几年来的一些新兴的谐波测量方法。

2 改良的傅里叶变换方法傅里叶变换是检测谐波的常用方法，用于检测基波和整数次谐波。

但是傅里叶变换会产生频谱混叠、频谱泄漏和栅栏效应。

怎样减小这些影响是研究的主要任务，通过加适当的窗函数，选择适当的采样频率，或进行插值，尽量将上述影响减到最小。

延长周期法［1］是在补零法的基础上，把在一个采样周期内采到的N个点扩展任何整数倍。

Kaiser滤波器的参数设计方法

数字信号技术目前已经在各行各业得到了充分的利用，随着信息时代的发展，该技术也得到了更大的关注，尤其是在信息通讯，信号处理，自动控制，军事国防，医疗及家电等领域，已经逐步取代了传统模数转换处理系统。ＦＩＲ滤波器中的Ｋａｉｓｅｒ滤波器的设计与研究，常用设计方法有窗函数法，频率采样法，切比需夫逼近法等，但由于窗函数能够进行截断处理，还可以对信号进行平滑操作，因此窗函数法在数字滤波器的设计中具有很大的优势，可以更加有效地保持信号信息。ｋａｉｓｅｒ窗是窗函数中的最优化窗，它的主瓣集中了大部分的频带内能，同时可以对旁瓣起到最大的抑制作用。本文将通过选用ｋａｉｓｅｒ窗（最优化窗）进行ｋａｉｓｅｒ滤波器的参数设计，并对设计参数值进行调整与分析选择最优的主瓣宽度和旁瓣衰减以得到设计所需要滤波标准数字滤波器。窗函数的种类有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗、凯塞窗。如果进行设计时使用了矩形窗，那么必然会出现以下不足之处：首先，它不能改变最小阻带衰减，从而使起在很多应用中得不到满足；其次，矩形窗是对无限长度的序列的直接截取，存在着跳变点，因此会增大序列长度Ｍ，即使每个旁瓣的宽度减小，但瓣下的面积不变，则最小阻带衰减仍为２１ｄＢ保持不变。狄拉克函数，在频域内窗函数与狄拉克函数越靠近，则信号越准确。实际上不可能在时域和频域都不会是失真的窗函数，因此应合理选择可以满足设计要求的窗函数。ｋａｉｓｅｒ窗（最优化窗）进行ｋａｉｓｅｒ滤波器的参数设计更为有效，操作更为简化，对设计参数值进行调整与分析选择最优的主瓣宽度和旁瓣衰减以得到设计所需要滤波标准数字滤波器。凯塞窗可以通过改变参数Ｂ和Ｍ的值来实现改变阻带衰减和过度宽带。其目的是将频率响应的主瓣与旁瓣的能量谱的比值达到最大。具体设计步骤：１．根据过度带宽度及衰减要求，选择窗函数的类型并估计窗口长度Ｎ。待求滤波器的过渡带宽与窗口长度近似成反比。

谐波和间谐波参数估计的新方法

关键词：波；谐间谐波；谱分析；总体最小二乘；转不变技术；罗尼法旋普
中图分类号：Ｍ１；Ｍ７４Ｔ７１Ｔ１文献标志码：Ａ
ＮｅＥｓｉａｉｎＭｅｈｄｆｒＨａｍｏｉｎｎｅ．ｒｎｃＰｒｍｅｅｓｗｔｍｔｔｏｏｒｎｃａｄＩｔｒＨａｍｏｉａａｔｒｏ
摘
要：为解决谐波和间谐波参数估计受噪声影响的难题，从被检测信号噪声的基本特性出发，出了一种基提
于现代互谱、总体最小二乘、旋转不变参数估计和改进普罗尼技术的谐波和间谐波参数估计新方法．方法采用该互谱技术处理不同采样序列的互相关矩阵；据不同时刻白噪声相互独立的原理划分信号子空间和噪声子空根间，并结合总体最小二乘与旋转不变参数估计判定被检测信号的频率；后，最根据白噪声均值为０的特性，采用改进普罗尼技术估计信号分量的幅值和初始相角．仿真结果表明，方法在低信噪比环境下可检测出多个子信该号，且频率的相对误差均小于０４，．％而耗时仅００８Ｓ具有良好的估计精度和估计效率．．５，
ｉｆｒａｉｎａｄｔｅｓｖｒｓｆｌｓａｅｉｓｉｃｕｉｇｔｅｍｏｅｒｓ —ｐｃｒｍ，ｔｔ ห้องสมุดไป่ตู้ ｓｓｕｒｎｏｍｔｎｈｅｅａｕｅｕｔｔｇｅｎｌｄｎｄｍｃｏｓｓｅｔｏｌｒｈｕｏａｌａｔｑａｅｌ
，

电力谐波和间谐波参数

电力谐波和间谐波是电力系统中常见的电气波动现象，它们的参数是衡量电力系统质量的重要指标之一。

电力谐波是指电流或电压波形发生非正弦变化的现象，而间谐波则是指频率为基波频率的整数倍的谐波。

电力谐波的参数主要包括谐波含量、谐波电压（电流）百分比、总谐波失真（THD）等。

这些参数反映了电力系统中谐波对系统性能的影响程度，以及系统对谐波的承受能力。

具体来说，谐波含量是指电力系统中的谐波电流或电压的次数和幅度。

较高的谐波含量可能导致电力系统的功率损耗增加，设备发热，甚至引发电气火灾等安全问题。

因此，电力系统需要具备一定的抗谐波能力，以避免因谐波含量过高而导致的系统故障。

谐波电压（电流）百分比是衡量电力系统对谐波的承受能力的重要指标之一。

较高的谐波电压（电流）百分比可能导致电力设备的额外损耗，降低设备的使用寿命，甚至可能引发电气火灾等安全问题。

因此，电力系统需要采取相应的措施来抑制谐波，以保障电力系统的安全和稳定运行。

总谐波失真（THD）是衡量电力系统中谐波对系统性能影响程度的重要指标之一。

较高的总谐波失真可能导致电力系统的功率损耗增加，设备发热，甚至引发电气火灾等安全问题。

同时，总谐波失真还可能影响电力系统的稳定性，导致电力系统的控制精度下降，进而影响电力系统的整体性能。

间谐波是电力系统中的一种特殊类型谐波，其频率为基波频率的整数倍。

间谐波的参数主要包括间谐波含量、间谐波电压（电流）百分比等。

较高的间谐波含量可能导致电力系统的功率损耗增加，设备发热等问题，影响电力系统的稳定性和安全性。

因此，电力系统需要采取相应的措施来抑制间谐波，以确保电力系统的安全和稳定运行。

总之，电力谐波和间谐波参数是衡量电力系统质量的重要指标之一，需要采取相应的措施来抑制它们，以确保电力系统的安全和稳定运行。

基于Kaiser窗双谱线插值FFT的谐波分析方法

高云鹏，滕召胜，卿柏元
（南大学电气与信息工程学院湖长沙４０８）１０２
摘
要：为进一步减少加窗插值Ｆ的频谱泄漏和栅栏效应，出了基于Ｋａｅ窗的双谱线插值ＦＴ的电力谐波分析方法，Ｉ提ｉｒｓＦ
Ａｂｓｒｃ：Ｔｏｆｒｈｒｒｄｅｔｅｅｒｒａｓｄｂｐｃｒｌｌａｇｎｉｋｔｆｎｅｅｆｃ，ａｐｒａｈｆｒｅｅ — ｔａｔｕｔｅｅｕｃｈｒｏｓｃｕｅｙｓｅｔａｅｋａｅａｄｐｃｅｅｃｆｅｔｎａｐｏｃｏｌｃｔｉａｒｎｃａｌｉｓｄｏｉｅｎｏｄｕｅｓｅｔｒｃｌｈａｍｏｉｎａｙｓｓｂａｅｎＫａｓｒｗｉｄｗｏｂｌｐｃｒｕｍｉｅｉｅｐｌｔｏｌｎｎｔｒｏａｉｎＦＦＴｓｐｒｐｏｅｎｔｓｐａｅ．ｉｏｓｄｉｈｉｐｒＴｈｐｐｉａｌｅｔｆｃｔｏｏｍｕａｈｅｉｅｐｌｔｏｒｂａｎｄｂｙｕｓｎｌｎｏａｕｖｅｆｔｉｇ．Ｔｈｅａｌｃｂｅｒｃｉａｉｎｆｒｌｓｏｆｔｎｔｒｏａｉｎａｅｏｔｉｅｉｇｐｏｙｍｉｃｒｔｎｉｉｉｅａｉｍｅｉｘｒｓｉｎｆｔｅｆｎｄｍｅａｎｄｈａｍｏｃｆｅｅｃｅ，ａｐｌｕｄｓａｄｉｉｉｌｐｓｓａｅｄｄｃｄ．ｒｔｈｔｃｅｐｅｓｏｓｏｈｕａｎｔｌａｒｎｉｒｑｕｎｉｓｍｉｅｎｎｔａｈａｅｅｕｅｔｒＳｉｌｔｏｅｕｔｈｏｔｔＫａｓｒｗｉｏｆｎｃｉｎｃｎｂｅｉｎｄａｄｒａｉｅｅｓｌｎｅｔａｎｔｅｓｅｔａｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｗｈａｉｅｎｄｗｕｔｏａｅｄｓｇｅｎｅｌｚｄａｉｙａｄｒｓｒｈｐｃｒｌｉ

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间谐波的精确检测是解决这些问题的前提，因此研究间谐波的检测方法具有重要的现实意义。

这些间谐波流入电力系统后会引起白炽灯管或CTR射线管等显示设备闪烁，干扰电网中的低频控制信号，引起音频设备和感应电动机噪声增大，甚至可能导致滤波器因过流跳闸和滤波失败等问题。

目前间谐波已成为继谐波之后，国际上公认的公用电网污染的主要公害之一[1]。

在对间谐波的研究过程中，实现精确可靠的间谐波检测是对间谐波产生机理和传播规律进行理论分析的前提，也能为研究其危害并制定相应抑制措施提供依据，因此研究间谐波的检测方法并实现间谐波的可靠检测具有重要的理论和应用价值。

1凯泽窗与基于凯泽窗的间谐波检测算法1.1凯泽窗（Kaiser ）人们研究窗函数主要是它可以有效地抑制频谱泄漏，本论文中采用的加窗插值FFT 方法，窗函数的选择非常重要。

在间谐波检测的频谱分析时，最好的是窗函数主瓣窄、旁瓣低且跌落快，但对于同一窗函数，以上两个要求又是互相矛盾的。

因为要是增加主瓣的宽度，旁瓣就会降低，反之，若想主瓣能变得又高又窄，旁瓣就会增高。

在选择窗的时候，应根据间谐波特征和研究目的来选择。

目前，已经有20多种窗函数，在电力系统谐波与间谐波检测中常用的窗函数有矩形窗、海宁窗（Hanning ）、汉明窗（Hamming ）和布来克曼窗（Blackman ）。

数字信号处理领域较早就提出了凯泽窗（Kaiser ），它通过改变参数可以达到不同的性能，正由于其优良的窗函数特性，广泛应用于高通、低通、带通、带阻等各种滤波器的设计。

凯泽窗（Kaiser ）是利用贝塞尔函数来逼近需要的理想窗，其时域函数形式如式3-1。

0()0,1,2......1w n n N ==-式3-1式中， 0()I β为零阶第一类修正的贝赛尔函数，可用式3-2的级数表示。

201(/2)()1[]!n n x I x n ∞==+∑式3-2凯泽窗（Kaiser ）的幅度公式为：(1)/21()(0)2()cos N n W w w n n ωω-==+∑式3-3由公式可知，凯泽窗的β值与贝赛尔函数级数项数n 是两个独立的参数，但都会对凯泽窗造成影响，为进一步的了解和研究凯泽窗，有必要分别对其分别介绍。

1.1.1贝赛尔函数的项数（n ）确定凯泽窗（Kaiser ）参数β的前提下，贝塞尔函数的项数（n ）设定对凯泽窗的影响就变得非常重要了。

贝塞尔函数的项数（n ）对凯泽窗的影响本质上就是利用项数的增大来近似逼近理想的凯泽窗（Kaiser ）。

n 的取值决定了需要的凯泽窗的精确程度，通常用15~25有限项去近似表达这个无穷级数[11][12][13]。

matlab 自带的kaiser 函数已经满足本文两种加窗插值算法的精度要求，下图是matlab 自带kaiser 函数与项数设置为43的凯泽窗函数时域比较图（β固定为20，N 取1024）。

图3-1自带kaiser 函数与项数设置为43的凯泽窗函数时域比较利用matlab 的科学研究中完全可以采用其自带的凯泽窗函数“kaiser(N ，beta)”，但这并不妨碍对贝塞尔函数的项数（n ）的详细研究，因为间谐波检测的工业应用千差万别，特定情况下可能对准确度很敏感，某些情况下又可能对计算量很在乎。

图3-2为不同的项数（n ）所对应的凯泽窗（Kaiser ）时域比较示意图,以及部分n 值与matlab 自带kaiser 函数进行幅度特性比较图（采样点数为64，β固定为20）。

图3-2时域与频域比较贝塞尔函数项数（n）的数值在低于15的时候，凯泽窗的时域变动比较明显。

超过15之后一直到70，图形几乎重叠，图形上已经无法分辨各个曲线，实际上从表3-1的详细数据上也能看出同样的变化规律：当项数大于15之后自定义的凯泽窗（Kaiser）变化很微小。

表3-1不同项数的凯泽窗（Kaiser）详细数据(采样点数为64，β为20)贝塞尔函数项数泄露系数（%）旁瓣相对衰减（dB）主瓣-3dB带宽(rad) matlab自带0 -154.9 0.074219 n=70 0 -154.9 0.074219n=35 0 -154.9 0.074219n=15 0 -99.8 0.074219n=10 0 -67.3 0.070313n=6 0 -48.2 0.058594n=5 0 -43.4 0.054688 n值为15以下如n等于10、6、5的时候，其凯泽窗主瓣、旁瓣变动较大，而当n值为15以上即n值为35、70以及matlab自带的kaiser函数时，其凯泽窗主瓣、旁瓣几乎不变。

如果对时实性与计算量的要求不是很高的情况下，为了实现程序的简洁与契合度，算法的仿真可直接使用matlab内部kaiser函数，当然如有其他的设计要求，可灵活设置该参数。

1.1.2 β参数（beta）上节 3.1.1已经详细的阐述了贝赛尔函数级数的项数变化对凯泽窗（Kaiser）的影响，本节中将详细阐述β值大小对凯泽窗（Kaiser）的影响（确定贝塞尔函数级数的项数）。

随着β增大，主瓣加宽，旁瓣幅度减少[12]。

图3-3给出了不同β值所对应的凯泽窗（Kaiser）时域和频率图形（采样点取1024，利用matlab自带贝赛尔函数）。

图3-3 凯泽窗（Kaiser）时域和频域图形时域图中，从上往下, β分别为0，1.231，2.341，3.440，4.394，5.440，6.451，7.321，8.500， 9.412，10.399，为了方便比较，分别摘取β为0、4.394、8.500、10.399来进行幅度特性对比，明显看出β为一个可自由选择的凯泽窗函数形状参数，能调节主瓣和旁瓣的宽度 [12]。

利用MATLAB的求得不同的β值的凯泽窗（Kaiser）详细数据（采样点数定为1024），总结出表3-2。

表3-2 不同β值凯泽窗（Kaiser）的详细数据（采样点数为1024）Kaiser窗函数泄露系数（%）旁瓣相对衰减（dB）主瓣-3dB带宽(rad) β= 0 9.15 -13.3 0.001709β=1.231 5.48 -15.4 0.001709β=2.341 1.65 -20.1 0.0019531β=3.440 0.33 -26.4 0.0021973β=4.394 0.07 -32.6 0.0021973β=5.440 0.01 -39.8 0.0024414β=6.451 0 -47.1 0.0026855β=7.321 0 -53.5 0.0029297β=8.500 0 -62.4 0.0031738β=9.412 0 -69.5 0.0031738β=10.399 0 -77.3 0.003418根据式3-1凯泽窗（Kaiser）的公式，当β=0时，Kaiser窗和矩形窗函数是一样的图形。

当β=3.440时，Kaiser窗旁瓣相对衰减速率为-26.4dB，继续增加β值，旁瓣峰值电平将继续下降，渐进衰减速率继续增加。