Two algorithms for estimating the period of a discrete signal
En este artículo se presentan dos algoritmos para estimar el periodo de una señal, dado un conjunto de datos discretos, estos algorit-mos superponen dos secciones de datos a varios periodos. El primer algoritmo cuenta el número de puntos que se mezclan por cada periodo, mientras el segundo, calcula...
- Autores:
-
Rairán Antolines, José Danilo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/52531
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/52531
http://bdigital.unal.edu.co/46877/
- Palabra clave:
- estimación de frecuencia
medida de frecuencia
funciones periódicas
monitoreo de sistemas de potencia
reconstrucción de señales
Electrical Engineering
signal processing
Frequency estimation
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signal reconstruction
- Rights
- openAccess
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- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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estimación de frecuencia medida de frecuencia funciones periódicas monitoreo de sistemas de potencia reconstrucción de señales Electrical Engineering signal processing Frequency estimation frequency measurement periodic functions power system monitoring signal reconstruction |
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En este artículo se presentan dos algoritmos para estimar el periodo de una señal, dado un conjunto de datos discretos, estos algorit-mos superponen dos secciones de datos a varios periodos. El primer algoritmo cuenta el número de puntos que se mezclan por cada periodo, mientras el segundo, calcula la distancia entre los puntos cuando se ordenan por tiempo. De esta manera, el mejor candidato para periodo maximiza el número de puntos que se mezclan en el primer algoritmo, mientras que en el segundo, minimiza la distancia entre puntos.La validación experimental con señales sin ruido, demuestra que el error relativo de las estimaciones cae por debajo de la mitad del periodo de muestreo, y a su vez, muestra que ese error no depende del contenido armónico de la señal, como ocurre con los algo-ritmos para estimar periodo. La aplicación de los algoritmos demuestra que pueden seguir la frecuencia de un sistema de potencia y además, pueden aproximar el periodo de un oscilador Van der Pol, lo cual sirve para confirmar que estos algoritmos se pueden aplicar para solucionar problemas en tiempo real. |
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