从网上看到一个抗工频干扰的算法，不懂其原理，请教大家
本帖最后由 yht0312 于 2015-2-14 15:32 编辑异频测量仪器，一般输出45HZ和55HZ等信号进行试品的测量，目的是为了避免50HZ信号的干扰，我能想到的办法就是用傅里叶来分析了，可是看到下图中的算法我迷茫了，这是什么算法？出自何处呢？请知道的大侠指教指教。
工作后，看到公式就头疼 cumtgao 发表于 2015-2-14 15:43
工作后，看到公式就头疼
呵呵我们公司的工作涉及到很多公式，没办法。。。也是硬着头皮学习。 yht0312 发表于 2015-2-14 15:53
呵呵我们公司的工作涉及到很多公式，没办法。。。也是硬着头皮学习。
我能告诉你我这边有一部分人还要写论文吗{:lol:} 哥不写{:lol:} wye11083 发表于 2015-2-14 15:55
我能告诉你我这边有一部分人还要写论文吗 哥不写
呵呵差不多，我们单位有时也要帮客户些论文！搞死！ 怎么找到楼主图片的内容? 楼主图用的是dft,他们公司的算法很简单的，不能任意频率抗干扰的 最新的1hz选频也只能整数点频率抗干扰，你们公司想入这行可以找我 看LZ的算法，和SDR的零中频的混频器原理一样的，使用4倍采样率采样，然后得出IQ两路直流信号 这相当于单点DFT变换， 等效于一个窄带滤波器 dellric 发表于 2015-2-14 22:40
这相当于单点DFT变换， 等效于一个窄带滤波器
这个算法有自己的名称吗？我查查相关资料，谢谢您了！ 3DA502 发表于 2015-2-14 20:45
看LZ的算法，和SDR的零中频的混频器原理一样的，使用4倍采样率采样，然后得出IQ两路直流信号 ...
这个算法有自己的名称吗？我查查相关资料，谢谢您了！ again 发表于 2015-2-14 19:28
楼主图用的是dft,他们公司的算法很简单的，不能任意频率抗干扰的
但是效果很好 huike 发表于 2015-2-26 10:03
但是效果很好
串联谐振升压就不太好使了 这个问题其实可以表述为：信号为频率已知但幅度和相位未知的正弦波，淹没在干扰和噪声中，现测量到一组值，要求根据测量值估计信号的幅度和相位，这个问题可以通过最小二乘来求得。假设信号x(t) = a*cos(2*pi*f*t)+b*sin(2*pi*f*t)，噪声为n(t)，那么测量值为y(t) = x(t) + n(t)，以采样频率fs采样后得到N个采样值y(k) = x(k) + n(k) = a*cos(2* pi * k * f/fs )+b*sin(2*pi*k*f/fs) + n(k)，最小二乘解是
^T = (A^T * A)^-1 * A^T*Y，其中A = ，Y=，估计出a,b后，就可以计算出幅度和相位了。
例子：信号频率为45.678Hz，幅度为0.9，相位为10度，干扰信号为50Hz，幅度为10的正弦波，不加噪声。Matlab代码仿真最终估计出来的幅度为0.89846，相位为9.7638度
f = 45.678; % 信号频率
fi = 50;% 干扰信号频率
fs = 150; % 采样率
N = 2048; % 采样点数，采样越多，估计结果越精确
t = ' / fs;
x = 0.9 * sin(2 * pi * f * t + 10 * (pi / 180)); % 原信号
xi = 10 * sin(2 * pi * fi * t); % 干扰信号
xn = 0 * randn(N,1); % 噪声
y = x + (xi + xn); % 被干扰和噪声污染的测量信号
% 最小二乘
A = ; % 构造矩阵A
result = (A' * A)^-1 * A' * y;% 最小二乘，求出a和b
xp = result(1) * cos(2*pi*f*t) + result(2) * sin(2*pi*f*t);% 根据估计出来的参数重构信号
plot(, '.-'); % 将测量信号，原信号，重构后的信号画在同一幅图中方便比较
amp = sqrt(result(1)^2 + result(2)^2);
phase = atan(result(1) / result(2)) * 180 / pi; at90s 发表于 2015-2-26 23:20
这个问题其实可以表述为：信号为频率已知但幅度和相位未知的正弦波，淹没在干扰和噪声中，现测量到一组值
非常感谢at90s详细的解答！这回明白了，我再仔细研究研究。。。。感谢！感谢！ 看到公式，雷诀不爱 at90s 发表于 2015-2-26 23:20
这个问题其实可以表述为：信号为频率已知但幅度和相位未知的正弦波，淹没在干扰和噪声中，现测量到一组值
result = (A' * A)^-1 * A' * y;% 最小二乘，求出a和b
xp = result(1) * cos(2*pi*f*t) + result(2) * sin(2*pi*f*t);% 根据估计出来的参数重构信号
这两句要怎么理解，result(1)/result(2)是怎么得到的呀
翻翻我发的三点算法吧精度比这高几个数量极， clear all;clc N=2048; fs=150; f=45.678; a=0.9; ph=10; f2=50; a2=10; ph2=0; dc=0.123; t=0:N-1; x=a*sin(2*pi*f*t/fs+ph*pi/180)+dc; x=x+a2*sin(2*pi*f2*t/fs+ph2*pi/180); xfft=fft(x,N); y=abs(xfft); =max(y(2:N/2)); k=k+1; z1=xfft(k)-(xfft(k-1)+xfft(k+1))/2; z2=xfft(k+1)-(xfft(k)+xfft(k+2))/2; ka=abs(z1)/abs(z2); r=(2-ka)/(1+ka); fo=(k-1+r)*fs/N ao=2*pi*r*(1-r*r)*(abs(z1))/(N*sin(r*pi)) pho=(angle(z1)-pi*r)*180/pi+90 y(k) = 0; y(k+1) = 0; y(k-1) = 0; y(k+2) = 0; %=max(y(2:N/2)); k=round(f/fs*N); k=k+1; z1=xfft(k)-(xfft(k-1)+xfft(k+1))/2; z2=xfft(k+1)-(xfft(k)+xfft(k+2))/2; ka=abs(z1)/abs(z2); r=(2-ka)/(1+ka); fo2=(k-1+r)*fs/N ao2=2*pi*r*(1-r*r)*(abs(z1))/(N*sin(r*pi)) pho2=(angle(z1)-pi*r)*180/pi+90 -------------------------------------------------- fo = 50.000000021196293 ao = 9.999997448495478 pho = -5.311588685685820e-05 fo2 = 45.677997103660715 ao2 = 0.900030578308722 pho2 = 10.006983717544131 只有2G网发个贴真辛苦
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