Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: signal constraints

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Determination of non-standard input signal maximizing the absolute error

Layer E., Tomczyk K.

Metrology and Measurement Systems

2009

Vol. 16, nr 2

199-208

The paper presents a method and algorithm for determining input signals which maximize the absolute value of error. Being maximum, the values of these errors are valid for any dynamic signal which might occur at the input of a real system. In this way all the possible signals are taken into consideration at the same time. It should be stressed that these can be non-determined signals whose form cannot be predicted a priori. Two types of signals are taken into consideration: signals with a magnitude constraint and signals constrained in magnitude and rate of change. Solutions derived in the paper enable calculation of the absolute value of error by means of analytical formulae which give precise results and can be realised in a very short time.

Optimisation of filters in the time domain performed on the example of Butterworth filters and the integral-square-error criterion

Layer E.

Archives of Electrical Engineering

2002

Vol. 51, nr 3

323-334

Measuring filters are customarily optimised in the frequency domain. In the case of input signals with known spectral distribution, models of such filters permit easy determination of signal processing errors or, e.g. the mapping error of a higher order filter when it is replaced with a lower order filter. When the spectral distribution of the input signal is not known then the determination possibilities of such errors are significantly more limited and this is just a situation the prevails in the case of dynamically variable input signals. The paper presents an optimisation method of the minimax type using nonstandard input signals and the integral-square objective function. The method has been applied to the Butterworth filters and input signals with magnitude constraint as well as signals with magnitude and rate-of-change constraints. The latter constraint permits the input signal dynamics to be matched to the dynamics of the filter in question. The main advantage of the method presented is that the optimised models of filters do not depend on the shape of dynamic signals, in the meaning that the mapping error of those models is valid for any signals which might occur at the input of the filter.

Elektryczne filtry analogowe są zwyczajowo optymalizowane w dziedzinie częstotliwości. W oparciu o matematyczne modele takich filtrów dla sygnałów wejściowych o znanych rozkładach widmowych łatwo wyznaczać błędy przetwarzania tych sygnałów oraz błędy powstające w przypadkach zastępowania filtru rzędu wyższego filtrami rzędu niższego. Dla dynamicznych sygnałów wejściowych, a zatem sygnałów o nieznanych zazwyczaj widmach, możliwości wyznaczania takich błędów są znacznie ograniczone, ich wartości zależą bowiem zarówno od założonego kryterium błędu jak i kształtu sygnału dla których są one obliczone. W artykule przedstawiono zastosowanie metody optymalizacji typu minimax dokonywanej za pomocą niestandardowych sygnałów wejściowych i całkowo-kwadratowego kryterium błędu do optymalizacji filtrów Butterwortha. Stosowano sygnały ograniczone tylko w amplitudzie oraz sygnały z ograniczeniem amplitudy i prędkości narastania. Zaletą zastosowania optymalizacji minimax dokonywanej za pomocą sygnałów maksymalizujących założone kryterium błędu jest uniezależnienie wyników optymalizacji od kształtu sygnału wejściowego.