Frequency-domain adaptive approach to problems with limited number of signal samples

• Autorzy: Majewski J. , Wojtyna R.

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2016.4.3

Warianty tytułu

PL

Częstotliwościowe adaptacyjne podejście do problemów z ograniczoną liczbą próbek sygnału

• Konferencja: IEEE SPA 2015 (19 ; 23-25.09.2015 ; Poznań, Poland)
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The issue of improving methodology of creating frequency-domain picture of time-domain signals with a small number of samples is considered. The proposed method is a modification of the one published in [9]. Like in [9], our method is based on applying an evolutionary algorithm to signal analysis in frequency domain. This is unlike in classical methods, where discrete time signals are described using Discrete Fourier Transform (DFT). Our approach to the problem does not use the DFT and is based on an adaptive synthesis. In this way, we can more effectively cope with spectral leakage problems, caused by severe restriction of the sample numbers. The new element of the presented idea is application of complex-valued description instead of the real-valued one. As a result, the analysis can be more effective than that of [9]. Advantages of our approach are presented on examples.

PL

Przedmiotem rozważań jest kwestia poprawy metodologii tworzenia w dziedzinie częstotliwości obrazu sygnałów czasu dyskretnego z małą liczbą próbek. Proponowana metoda jest modyfikacją metody opublikowanej w pracy [9]. Podobnie jak w pracy [9], nasza metoda jest oparta na wykorzystaniu algorytmu ewolucyjnego do analizy sygnału w dziedzinie częstotliwości. Jest to inne rozwiązanie niż w metodach klasycznych, gdzie sygnały czasu dyskretnego są opisywane z wykorzystaniem Dyskretnej Transformaty Fouriera (DFT). Nasze podejście do problemu nie wykorzystuje transformaty DFT i jest oparte na syntezie adaptacyjnej. W ten sposób możemy skuteczniej radzić sobie z problemami wycieków spektralnych, powodowanych przez mocne ograniczenie liczby próbek. Nowym elementem proponowanego pomysłu jest opis problemu z użyciem liczb zespolonych zamiast liczb rzeczywistych. W rezultacie analiza może myć bardziej efektywna niż w pracy [9]. Zalety naszego podejścia są przedstawione na przykładach.

Słowa kluczowe

EN

discrete short time signals; frequency domain analysis; evolutionary methods; spectrum leakage

PL

sygnały dyskretne z wąskim przedziałem czasu; analiza w dziedzinie częstotliwości; metody ewolucyjne; wycieki spektralne

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 57, nr 4
• Strony: 14--17
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz.

Twórcy

autor

Majewski J.

• University of Technology and Life Sciences, Bydgoszcz

autor

Wojtyna R.

• University of Technology and Life Sciences, Bydgoszcz

Bibliografia

• [1] D. Zhang, L. Jin, “Algorithm for characteristic harmonics analysis based on spectral refinement and interpolation”, 2nd IET Renewable Power Generation Conference, pp. 1–4, RPG 2013.
• [2] S. Schuster, S. Scheiblhofer, A. Stelzer, “The Influence of Windowing on Bias and Variance of DFT-Based Frequency and Phase Estimation”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 58, Issue 6, pp. 1975–1990, 2009.
• [3] B. Ji, S. Niu, Z. Liang, Y. Miao, D. Wu, “Fast Fourier transform harmonic analysis based on nine terms minimum side-lobe cosine-sum window”, 2012 IEEE Power Engineering and Automation Conference, pp. 1–5, PEAM 2012.
• [4] F. Han, Y. Wang, M. Hao, “Leakage Analysis and Its Application in Calculating a Sinusoidal Parameters”, 2010 International Conference On Computer Design And Appliations, Vol. 2, pp. V2-6 – V2-9, ICCDA 2010.
• [5] H. Renders, J. Schoukens, G. Vilain, “High Accuracy Spectrum Analysis of Sampled Discrete Frequency Signals by Analytical Leakage Compensation”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 33 , Issue 4, pp. 287–292, 1984.
• [6] C. Offelli, D. Petri, “A frequency-domain procedure for accurate real time signal parameter measurement”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 39, Issue 2, pp. 363–368, 1990.
• [7] Z. Hu, J. Guo, M. Yu, Z. Du, C. Wang, “The Studies on Power System Harmonic Analysis based on Extended Prony Method”, International Conference on Power System Technology, pp. 1–8, PowerCon 2006.
• [8] S.-R. Nam, S.-H. Kang, L.-M. Jing, et al. “A novel method based on Prony analysis for fundamental frequency estimation in power systems”, 2013 IEEE TENCON Spring Conference, pp. 327–331, 2013.
• [9] J. Majewski, R. Wojtyna, “Application of Evolutionary Algorithm to Signal Analysis in Frequency Domain”, SPA 2015 (Signal Processing – Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications), pp. 12–15, Poznań 2015.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.