7、滤波器设计:从低通到带阻及其他优化方法

滤波器设计:从低通到带阻及其他优化方法

1. 低通到带阻滤波器的转换

带阻滤波器的设计方法与带通滤波器类似。LP - BS 转换的频率关系为:
[S = \frac{\omega_I^2}{s^2 + \omega_I^2}]
这种频率转换会产生几何对称的带阻滤波器,满足以下几何对称约束:
[\omega_I^2 = \omega_{s1}\omega_{s2} = \omega_{c1}\omega_{c2}]
其中,(\omega_I) 是转换角频率。低通滤波器和带阻滤波器的边界关系如下:
[\Omega_c = \frac{\omega_I^2}{\omega_{c2} - \omega_{c1}}]
[\Omega_s = \frac{\omega_I^2}{\omega_{s2} - \omega_{s1}}]

由于需要满足几何对称约束,带阻滤波器通常需要满足比必要条件更严格的要求。

1.1 几何对称带阻滤波器的设计流程

  1. 根据带阻滤波器的规格计算低通滤波器的规格。如有必要,调整边界以满足对称约束。
  2. 确定低通滤波器所需的阶数、极点和零点。
  3. 转换低通滤波器的极点和零点,同时转换 (S = 1) 处的零点。

1.2 示例:设计 Cauer 带阻滤波器

以下是一个 MATLAB 程序示例,用于确定满足特定规格的 Cauer 滤波器的阶数、极点和零点,并验证结果:

Wc1 = 12000;
Wc2 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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