30、滤波器设计:原理、方法与应用

滤波器设计:原理、方法与应用

1. 引言

滤波器在信号处理领域中扮演着至关重要的角色,它能够对信号进行过滤、提取和转换等操作。本文将深入探讨滤波器设计的相关知识,包括不同类型滤波器的设计方法、特性以及应用场景。

2. s 平面到 z 平面的映射

2.1 映射特性

存在一种 s 平面到 z 平面的映射,它与双线性变换非常相似。当 $T_s = 2$ 时,该映射可视为两个映射的级联。第一个是双线性变换,第二个是将 $z$ 替换为 $-z$ 的映射。这种映射会使 z 平面上的点关于原点对称,对于单位圆上的点,相当于旋转了 180°。即 $H(z_1)| {z_1 = e^{j\omega}} = H(-z)| {z = e^{j\omega}} = H(-e^{j\omega}) = H(e^{j(\omega + \pi)})$。

2.2 应用场景

由于单位圆旋转了 180°,此映射可用于将低通模拟滤波器转换为高通数字滤波器,反之亦然。

3. 最小二乘法滤波器设计

3.1 Padé 逼近法

3.1.1 基本原理

Padé 逼近法用于寻找一个滤波器的参数,使其系统函数能够近似给定的单位样本响应。以 $p = q = 1$ 为例,需要求解一组线性方程来确定 $b(0)$、$b(1)$ 和 $a(1)$。

3.1.2 示例

假设期望的单位样本响应已知,通过求解线性方程可得:
- 先从最后一个方程求解出 $a(1)$。
- 再利用前两个方程求解

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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