Szinuszbecslő eljárások érzékenységének vizsgálata a mintavételi időpont bizonytalanságára

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Pálfi Vilmos
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

A méréstechnikában fontos szerepet tölt be a szinuszjelek paramétereinek becslése. Zajjal terhelt környezetben, digitális műszerekkel végzett mérés esetén elengedhetetlen az adatok előfeldolgozása. Az előfeldolgozás végezhető például legkisebb négyzetek módszerét alkalmazó becslő algoritmusokkal.

A zajjal terhelt bemeneti szinuszos jel becsült paramétereit felhasználhatjuk például egy háromfázisú hálózat minőségi jellemzésére, analóg-digitális átalakító minősítésére, rendszeridentifikációra, vagy impedancia mérésre. Dolgozatom célja a legkisebb négyzetek módszerét alkalmazó Least Squares és Total Least Squares algoritmusok érzékenységének vizsgálata a mintavételezés bizonytalanságának függvényében. Mintavételi bizonytalanság esetén előfordulhat, hogy a digitális mintákhoz nem megfelelő időbélyeget rendelünk, ami hatással van a becslési algoritmusok statisztikai tulajdonságaira. Least Squares algoritmus használata esetén a minták időbeni eltolódásának figyelembevételére nincs lehetőség, míg a Total Least Squares algoritmus tekintettel van a mintavételezés időpontjának hibáira is.

Az algoritmusok becslési hibáját szimulációs környezetben vizsgálom, majd az elmélet megvalósíthatóságának bizonyítékaként bemutatom az algoritmusok C nyelvű implementációit, amelyeket egy Cortex M4 alapú mikrovezérlő segítségével ellenőrzök.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.