Pront算法在大规模线性系统中的应用——动态模型的辨识与降价

运用Ｐｒｏｎｙ算法地大规模线性系统动态模型的进行辨识，给出了该算法所需要的Ｐｒｏｎｙ模型，并提出了在任意输入信号下的改进Ｐｒｏｎｙ算法，同时运用Ｒｏｕｔｈ算法对模型进行了降价，数值算例结果表明，运用本文作所提出了方法可以精确地获得线性系统动态模型的队数与系统特征值，且降价后模型对系统动态特性的曲线具有很高的拟合精度。     

DFT的扩展及快速Prony算法

介绍了 Ｐｒｏｎｙ算法及其优缺点。对 ＤＦＴ作了扩展，得到在单位圆内的各同心圆上 做Ｚ变换的快速算法，并利用扩展的ＤＦＴ提出了一种快速的Ｐｒｏｎｙ算法，改进了现有 Ｐｒｏｎｙ算法存在的计算速度慢、所占内存大、且涉及复矩阵运算的问题。从理论上作了 论证并用仿真信号和实际生物医学信号证实了方法的可行性和快速性。     

复杂衰减振荡波形的模型参数估计─互相关Prony算法

在Ｐｒｏｎｙ算法的基础上，结合互相关函数计算，提出了一种适合于多个有不同时延的振荡于波组成的复杂振荡波形的模型参数估计方法──互相关Ｐｒｏｎｙ算法。仿真波形的分析及高压断路器操作振动实测加速度信号的分析都表明这个方法能获得满意的结果。     

基于小世界原理的模型降阶优化研究

为了克服模型降阶问题参数多且易陷入局部最优值的缺点,借鉴社会网络中的小世界原理,提出了基于十进制编码策略的局部短连接和随机长连接搜索算子,进而构造了一种十进制编码的小世界优化算法(DSWA).对稳定和非稳定线性系统的模型降阶优化进行了试验,验证了DSWA算法求解的可行性和有效性.区间固定与区间动态扩展策略的对比结果表明,采用区间动态扩展策略要优于区间固定策略,且DSWA算法能在一定程度上克服陷入局部最优值的问题.此外,通过对比所得优化模型与原始模型之间的误差值、时频域响应曲线等,表明采用DSWA算法得到的降阶模型具有较优的逼近性能.     

小波变换在MEMS降阶建模中的研究

获得系统的宏模型是MEMS系统级建模与仿真的关键．提出将小波变换的方法应用于MEMS降阶建模．介绍了小波变换的理论基础，提出了运用小波变换的方法对MEMS进行多尺度降阶建模的基本思想和算法的基本原理．针对最常见的静力学问题．建立了有限元求解方程．采用小波变换的方法提取出系统的几个不同阶次的降阶模型．算例表明：利用该方法通过适当的降阶次数。提取降阶模型可以大幅度地减少计算时间、降低计算复杂度．特别适合MEMS这种大系统的降阶建模．     

复杂系统的一种模型降阶方法

为简化复杂系统控制器或观测器设计，提出一种模型降阶方法，根据线性系统包含原理的约束与聚集两类条件．采用平衡法与奇异值分解法相结合的联合降阶法，得到复杂系统的降阶模型。仿真结果表明，这种模型降阶方法是可行的。     

离散时不变线性系统的自适应控制

针对含未建模动态和外来干扰的离散ＳＩＳＯ线性系统，提出一种具普遍性的自适应控制方法．这种控制器的设计是基于系统的已知降阶模型，对建模部分的未知参数采用带有死区的加权最小二乘法进行参数递推估计，从而得到稳健的自适应控制．     

电力系统低频振荡在线辨识的改进Prony算法

研究在线的振荡特征辨识算法是实现电力系统低频振荡在线监视以及广域阻尼控制的重要理论基础。广域测量系统的发展和应用使得低频振荡的在线辨识成为可能。该文提出了一种用于在线分析电力系统低频振荡的改进Prony算法,该算法针对输入信号的实际阶数和线性预测参数的估计进行了综合改进。经过算法时间复杂度的分析,证明改进算法提高了计算速度。计算机仿真和动模实验结果表明,改进算法能够得到更符合系统实际阶数的降阶模型,分析计算占空比小于4%,满足在线低频振荡辨识和系统振荡特性分析的需要。     

时变系统的Laguerre模型辨识及设计变量(1)

文章考虑动态线性系统的时变参数是平稳的AR（1）变量，系统为时变的Laguerre模型时的传递函数估计的均方误差（MSE）。在缓慢时变和高阶模型下，利用随机梯度算法，得到MSE的近似表达式。该文利用Laguerre模型取代FIR模型，减小了MSE，降低了模型的阶次，最后讨论了随机梯度算法的设计变量的优化问题。     

互连线高效时域多步积分模型降阶算法

为了进一步提高现有互连电路模型降阶算法的精度和效率,提出一种基于时域多步积分的互连线模型降阶算法.首先对原始电路的时域方程进行多步积分得到关于状态变量的二阶递推关系,然后通过二次Arnoldi方法得到投影矩阵,再通过投影矩阵对原始时域方程进行投影得到降阶系统.该算法可以保证时域积分后降阶系统和原始系统的状态变量在离散时间点的匹配,保证时域降阶精度,同时继承了已有算法所具有的数值稳定性及降阶系统的无源性.该算法不仅比现有的时域模型降阶算法复杂度低和比现有的频域模型降阶算法精度高,而且与时域单步积分的模型降阶算法相比,可以在保证与其计算复杂度相当的基础上,达到更高的精度.     

基于扩充的Prony方法对信号的谱估计

目的 探讨现代谱估计方法在雷达信号谱估计的应用。方法 采用扩充Ｐｒｏｎｙ方法和ＦＦＴ方法分别对双正弦信号进行仿真计算。结果 理论分析及仿真结果表明扩充Ｐｒｏｎｙ方法具有比ＦＦＴ高的谱估计精度。结论 扩充Ｐｒｏｎｙ方法可应用在雷达信号的多普勒频率和相位的估计中,并由此估计和计算出目标的运动参数和运动轨迹。     

基于Prony算法的暂态电能质量扰动信号分析

针对电能质量扰动信号特性,提出了一种基于Prony方法的信号分解算法.该方法将指数变换的时频特性与暂态信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,利用最小二乘法得到高精度的拟合,并对暂态电能质量扰动的仿真信号和实测信号进行了分析.结果表明,Prony算法在暂态电能质量扰动信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

Sierpinski毯式分形微带天线的FDTD Prony分析

将分形技术应用于多频段微带天线的设计是目前研究的热点。应用时域有限差分法(FDTD)对微带分形天线进行分析,采用同轴线的简化模型,使天线计算区域和同轴线区域合二为一,降低了计算复杂性。为了减少时间复杂度,采用Prony算法对FDTD时域波形进行外推。实验结果验证了分形天线的多频段特型,此天线在无线、个人移动通信中有应用前途。     

Sierpinski毯式分形微带天线多频工作本质探讨

能用作手机内置天线的Sierpinski毯式分形微带天线是目前研究的热点。利用同轴线的简化模型建立了适用于同轴馈电微带天线分析的FDTD模型。为了减少时间复杂度,采用Prony算法对FDTD时域波形进行外推。最后实验探讨了Sierpinski毯式分形微带天线的多频工作本质。     

一种基于光子计数技术的时间分辨荧光免疫分析系统设计

以稀土荧光配合物作为标记物的时间分辨荧光免疫测定法在医学与生命科学的实践与研究中正发挥着越来越重要的作用.为此,设计了一种结构简单、成本低廉的基于FPGA的时间分辨光子计数器系统,改进了原有的Prony算法从而实现了对双组分五参数荧光信号的处理,并使用异氰酸苄基二乙烯三胺四乙酸络合铕(DTTA-Eu3+)和模拟的双组分荧光信号对系统和算法进行了实验验证.实验结果表明,系统对于DTTA-Eu3+的检测具有较高的准确度与线性度,相关系数r=0.996 2.对于双组分荧光信号,当两个荧光信号的差值在10倍以上时,使用改进后的Prony算法进行处理具有较高准确度,误差低于5%.     

Prony算法的低频振荡主导模式识别

从Prony算法拟合阶数和数据预处理对主导振荡模式的有效识别进行了探讨.在分析归一化比值法和归一化奇异值法2个不同的拟合阶数判据的基础上,提出了应用基于数量级概念的归一化奇异值法阈值进行拟合阶数的确定.算例表明按相对变化大于3个数量级的阈值定阶能有效识别低频振荡的主导模式且计算量相对较小.应用快速且易实现的有限脉冲响应滤波方法进行高频噪声的滤波,能适用于Prony分析中的数据处理,有效识别主导振荡模式.用不同类型的样本数据对以上研究进行了仿真,仿真结果验证了其有效性.     

Prony算法在电网广域测量系统主站软件设计中的应用

本文简述了电网广域测量系统主站功能和结构以及主站软件的监测与分析功能,给出Prony算法拟合效果的评判指标,同时阐述将matlab工具箱中Prony算法与C++Builder混合编程的方法,最后利用广域测量系统主站软件对仿真数据进行分析及评判,找出系统的主导振荡模式。     

基于小波变换和Prony算法的间谐波参数辨识

现场采样获得的间谐波信号通常叠加着随机噪声,如果不对噪声进行有效消除,其信号特征信息的提取将会受到很大影响．通过对小波软阈值去噪方法的探讨,对间谐波信号进行去噪预处理,并采用现代谱估计Prony方法辨识间谐波参数,提取信号特征信息．计算结果表明,采用小波软阈值方法对间谐波信号进行去噪预处理,有利于提高其参数辨识的准确性．     

时域模态参数识别法的改进及实验研究

本文讨论利用振动系统的随机响应和自由响应信号识别系统模态参数问题。文中提出了将系统的固有频率与阻尼比同振型先后予以识别的方法。提出了一种在实数域内识别模态参数中幅值与相位的新方法,并得到一个简化算式。模拟计算和现场试验表明,本法是行之有效的。最后对有关模型定阶及虚假模态的剔除等问题进行了探讨。