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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

11 篇 专利

馆藏范围

11 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

7 篇 重庆大学
2 篇 株式会社多田野
1 篇 huq语音技术公司
1 篇 皇家菲利浦电子有...

作者

7 篇 魏善碧
7 篇 柴毅
7 篇 陈淳
5 篇 邓萍
5 篇 周展
4 篇 王诗年
3 篇 罗宇
2 篇 神田真辅
2 篇 水木和磨
2 篇 唐健
2 篇 张利果
1 篇 f·武珀曼
1 篇 迈克尔·赫拉尔杜斯...
1 篇 特捷尔德·卡它里奴...
1 篇 亨德里克斯·杜义夫...
1 篇 马尔特加·马尔加林...
1 篇 f·m·j·德邦特
1 篇 彼得·威廉·杨·范亨...

语言

11 篇 中文

检索条件"主题词=滤波目标信号"

共 11 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

起重机

起重机

引用

作者：神田真辅水木和磨日本国香川县高松市新田町甲34番地

起重机具备：被操作功能部，在能够回转、能够起伏而且能够伸缩的状态下被支承于下部基体；驱动装置，对被操作功能部进行驱动；检测部，检测与被操作功能部的姿态相关的信息；目标信号生成部，基于与用于指示起升载荷的移动方向及移动... 详细信息

标准号: CN112384467B

起重机具备：被操作功能部，在能够回转、能够起伏而且能够伸缩的状态下被支承于下部基体；驱动装置，对被操作功能部进行驱动；检测部，检测与被操作功能部的姿态相关的信息；目标信号生成部，基于与用于指示起升载荷的移动方向及移动速度的操作输入相关的信息，生成与起升载荷的移动方向及移动速度相关的目标信号；滤波器部，对目标信号进行滤波来生成滤波目标信号；控制信号生成部，基于与姿态相关的信息及滤波目标信号，生成用于对驱动装置的动作速度进行控制的速度控制信号；以及控制部，基于速度控制信号控制驱动装置。

关键词：操作功能滤波目标信号速度控制信号目标信号驱动装置移动方向起升控制信号生成部控制驱动装置目标信号生成滤波器部输入相关起重机检测伸缩移动滤波支承回转驱动

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起重机

起重机

引用

作者：神田真辅水木和磨日本国香川县高松市新田町甲34番地

标准号: CN112384467A

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一种考虑不等式约束的电力系统频率估计方法

一种考虑不等式约束的电力系统频率估计方法

引用

作者：魏善碧柴毅周展陈淳张利果王诗年 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号重庆大学自动化学院

本发明提出了一种考虑不等式约束的电力系统频率估计方法。该方法的步骤如下：步骤一：获取滤波目标电力信号；步骤二：确定滤波目标电力信号特征；步骤三：针对滤波目标信号，建立滤波模型，相应的状态方程、观测方程、状态不等式约束... 详细信息

标准号: CN103995180B

本发明提出了一种考虑不等式约束的电力系统频率估计方法。该方法的步骤如下：步骤一：获取滤波目标电力信号；步骤二：确定滤波目标电力信号特征；步骤三：针对滤波目标信号，建立滤波模型，相应的状态方程、观测方程、状态不等式约束条件，以及离散滤波目标信号；步骤四：对滤波模型线性化后，设计等式约束条件下的扩展卡尔曼滤波器；步骤五：根据在线采样时刻的状态是否满足不等式条件，选择不同的扩展卡尔曼滤波器；步骤六：通过界面输出信号。频率估计对现代电力系统有着重要的意义，而其约束带来的一些数值计算错误会影响估计效果，因此在扩展卡尔曼滤波器设计中加入不等式约束条件，提高滤波的频率估计效率和精度。

关键词：扩展卡尔曼滤波器不等式约束条件滤波目标信号电力信号滤波模型滤波目标频率估计等式约束条件电力系统频率现代电力系统不等式条件不等式约束观测方程输出信号数值计算在线采样状态方程线性化滤波

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一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法

一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法

引用

作者：魏善碧柴毅邓萍陈淳罗宇周展 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

本发明公开了一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法，包括以下步骤：获取滤波目标信号，提取滤波目标信号特征；建立连续三次采样正弦波电压的等式关系模型，从而得到相应的状态方程、观测方程，以及离散滤波目标信号；根据集... 详细信息

标准号: CN104795819B

本发明公开了一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法，包括以下步骤：获取滤波目标信号，提取滤波目标信号特征；建立连续三次采样正弦波电压的等式关系模型，从而得到相应的状态方程、观测方程，以及离散滤波目标信号；根据集员估计算法递推规则，采用最优定界椭球估计算法，得到集员估计的离散算法公式；引入强跟踪的思想，改进扩展集员估计算法，对离散滤波目标信号进行滤波和状态估计，并考虑电力信号参数突变时相应的状态估计结果。本发明引入有效的扩展集员估计算法进行状态估计，解决了在不确定噪声分布特性条件下的状态估计问题。提出的强跟踪扩展集员估计算法，提高了电力系统中幅值和频率等电气参数突变的工况的跟踪能力。

关键词：估计算法滤波目标信号状态估计跟踪突变电力系统状态估计状态估计结果正弦波电压等式关系电力系统电力信号电气参数分布特性观测方程离散算法状态方程引入采样递推定界滤波椭球噪声改进

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一种基于实数强跟踪滤波的电力信号突变参数测量方法

一种基于实数强跟踪滤波的电力信号突变参数测量方法

引用

作者：魏善碧柴毅陈淳邓萍唐健王诗年 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号重庆大学自动化学院

本发明公开了一种基于实数强跟踪滤波器的电力系统失真信号的频率、幅值、相位等参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：步骤一：获取滤波目标信号；步骤二：确定滤波目标信号特征；步骤三：针对滤波目标信号，建立滤波... 详细信息

标准号: CN103941072B

本发明公开了一种基于实数强跟踪滤波器的电力系统失真信号的频率、幅值、相位等参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：步骤一：获取滤波目标信号；步骤二：确定滤波目标信号特征；步骤三：针对滤波目标信号，建立滤波模型；步骤四：根据实数型强跟踪滤波器递推规则，得到实数型强跟踪滤波器的离散算法公式；步骤五：对离散滤波目标信号进行滤波和参数估计，得到相应的电力信号参数。此方法采用了单层滤波，但在本质上为双层串级滤波，提高滤波能力。同时由于实数型强跟踪滤波器的自适应能力，对信号突变跟踪具有良好的鲁棒性，而且避免了传统的复数型强跟踪滤波器的复杂运算过程，保证了此方法在线应用的实时性和有效性。

关键词：跟踪滤波器滤波目标信号实数滤波参数估计电力系统领域自适应能力电力系统电力信号复杂运算离散算法滤波模型滤波能力失真信号信号突变在线应用传统的鲁棒性实时性串级单层递推复数跟踪保证

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一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法

一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法

引用

作者：魏善碧柴毅邓萍陈淳罗宇周展 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

标准号: CN104795819A

关键词：算法滤波目标信号状态估计扩展跟踪突变电力系统状态估计正弦波电压等式关系电力系统电力信号电气参数跟踪能力离散算法特性条件噪声分布状态方程采样定界幅值工况滤波椭球观测

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一种基于人工神经网络的电力系统谐波信号估计测量方法

一种基于人工神经网络的电力系统谐波信号估计测量方法

引用

作者：魏善碧柴毅陈淳邓萍罗宇周展 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

本发明公开了一种基于人工神经网络的电力信号的谐波参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：一：获取目标信号；二：确定滤波目标信号特征；三：初始化神经网络，并根据获取的目标信号建立离散信号模型；四：对神经网络... 详细信息

标准号: CN104833852A

本发明公开了一种基于人工神经网络的电力信号的谐波参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：一：获取目标信号；二：确定滤波目标信号特征；三：初始化神经网络，并根据获取的目标信号建立离散信号模型；四：对神经网络的相应函数和参数进行选取，根据人工神经网络方法的递推规则，得到人工神经网络的离散算法公式；五：将离散目标信号输入到神经网络的输入层，对离散目标信号进行滤波和参数估计，得到相应的电力信号参数。由于人工神经网络具有很强的自适应和学习能力，鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，使得处理过程更接近于人类思维活动。利用神经网络的高度并行运算能力，则保证了此方法在线应用实时性。