Fast harmonics identification based on a compressive sensing approach

• Autorzy: Pałczyńska Beata

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2019.11.18

Warianty tytułu

PL

Szybka identyfikacja harmonicznych na podstawie oszczędnego próbkowana

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the application of a fast reconstruction algorithm, based on the theory of compressive sensing that can detect harmonics in an input signal. The problem of signal reconstruction is solved using a convex optimization by the linear programming algorithm. Additionally, to accelerate the convergence, a K-rank-order filter is applied in the signal's sparse domain. The numerical simulation carried out confirms the effectiveness of the algorithm used.

PL

W pracy przedstawiono implementację szybkiego algorytmu rekonstrukcji sygnału, opartego na teorii oszczędnego próbkowania, który może wykrywać harmoniczne w sygnale wejściowym. Zagadnienie rekonstrukcji sygnału jest problemem optymalizacyjnym rozwiązywanym za pomocą algorytmu programowania liniowego. Dodatkowo, aby przyspieszyć zbieżność rozwiązania zastosowano w rzadkiej dziedzinie sygnału filtr typu K-rank-order. Przeprowadzona symulacja numeryczna potwierdza skuteczność zastosowanego algorytmu.

Słowa kluczowe

EN

harmonics identification; compressive sensing

PL

identyfikacja harmonicznych; oszczędne próbkowanie

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 95, nr 11
• Strony: 69--71
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pałczyńska Beata

• Politechnika Gdańska, Katedra Metrologii i Systemów Informacyjnych, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk

Bibliografia

• [1] Bonavolonta F., D’Apuzzo M., Liccardo A., G. Miele G., Harmonic and interharmonic measurements through a compressed sampling approach, Measurement, 77 (2016) 1-15
• [2] Angrisani L., Bonavolonta F., D’Apuzzo M., Schiano, Moriello L. R., Vadursi M., A compressive sampling based method for power measurement of band-pass signals, IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), (2013), 102-107
• [3] Carta D., Muscas C., Pegoraro P. A., Sulis S., Identification and Estimation of Harmonic Sources Based on Compressive Sensing, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 68 (2019), no. 1, 95-104
• [4] Alshawawreh J., Adaptive Technique based on Fast Fourier Transform for Selecting the Modelled Harmonics' orders in Kalman filter, Przegląd Elektrotechniczny, 94 (2018), nr 8, 95-100
• [5] Candes E., Wakin M., An Introduction to compressive sampling, IEEE Signal Processing Magazine, 25 (2008), no 5, 21-30.
• [6] Donoho D., Compressed Sensing, IEEE Transactions on Information Theory, 52 (2006), 1289-1306
• [7] Baraniuk, R. G., Compressive Sensing - Lecture Notes, IEEE Signal Processing Magazine, 24 (2007), no 4,118-121
• [8] Andras M., Dolinsky P., Michaeli L., Saliga J, A time domain reconstruction method of randomly sampled frequency, Measurement, 127 (2018), 68-77
• [9] Duartea M. F., Baraniuk R. G., Spectral compressive sensing sparse signal, Applied and Computational Harmonic Analysis, 35 (2013), Issue 1, 111-129
• [10] LabVIEW - Advanced Signal Processing Toolkit - Time Frequency Analysis Tools, User Manual, National Instruments, (2005)
• [11] Perez L., Compressive Data Acquisition with LabVIEW, https://forums.ni.com/t5/Example-Programs/Compressive-Data- Acquisition-with-LabVIEW/ (2009) - accessed on 2nd July 2019

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).