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& 并联型的基本工作原理可以表述为：通过电压和电流传感器检测补偿对象(非线性负载)的电压和电流信号，然后经指令电流运算单元计算出补偿电流的指令信号，再经PWM控制信号单元将其转换为PWM指令，控制逆变器输出与负载中所产生的谐波或无功电流大小相等、相位相反的补偿电流，最终得到期望的电源电流，原理框图如图所示。& 的主要作用是缓冲基波和谐波的能量，并按一定规律输入输出电压或电流，因此有源滤波器的主电路有四象限变流器其储能环节组成。按照有源电力滤波器的主电路形式分类，根据其直流侧储能元件的不同可分为电压型和电流型，如图所示。& 电压型变流器的储能环节采用电容器，直流侧电压经过闭环控制保持基本不变，可等效为一个可控电压源。它的控制方法是根据要求控制输出电压，使之与电源电压在输出端电抗器相减而得到所需要的补偿电流。电压型变流器具有电路结构简单、对半导体器件要求不高、能量损耗小、控制易于实现等优点。但它存在一个严重的缺点：由于直流侧为电容，一旦发生某个桥臂短路，就会造成直流贯通短路，所以电压型变流器可靠性相对较低，必须在软硬件上采取保护措施，即同一桥臂的上、下元件必需保持互锁关系，并有死区封锁时间。& 电流型有源滤波器的变流器的储能环节是电感元件，经闭环控制保持直流侧电流基本不变，可等效为一个可控的电流源。它是将直流电流调制成一个脉冲列，再通过交流输出端上的交流滤波器解调成所要求的电流。其直流侧电流应与最大补偿电流相匹配。由于电流型变流器直流侧的储能元件是电感，故在装置发生贯穿短路等故障时，有限制故障电流急剧增加的作用。
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信号检测中的跟踪滤波器
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直流电源滤波器原理及内部图
1、直流电源滤波器特点
1）主要用于直流电源线的电磁干扰；
2）在很宽的频带（10KHZ&30MHZ）范围内具有优良的共模和差模插入损耗；
3）高性能，低温升，低价格；
4）可协助使用直流电源的各类电子设备达到VDE和FCC等标准。
2、电源滤波器工作原理
电源滤波器常用的滤波电路有无源滤波和有源滤波两大类。无源滤波的主要形式有电容滤波、电感滤波和复式滤波（包括倒L型、LC滤波、LC&型滤波和RC&型滤波等）。有源滤波的主要形式是有源RC滤波，也被称作电子滤波器。直流电中的脉动成分的大小用脉动系数S来表示，此值越大，则滤波器的滤波效果越差。
脉动系数（S）=输出电压交流分量的基波最大值/输出电压的直流分量
电源滤波器的原理就是一种阻抗适配网络：电源滤波器输入、输出侧与电源和负载侧的阻抗适配越大，对电磁干扰的衰减就越有效。
具体工作原理如下：交流电经过二极管整流之后，方向单一了，但是大小（电流强度）还是处在不断地变化之中。这种脉动直流一般是不能直接用来给无线电装供电的。要把脉动直流变成波形平滑的直流，还需要再做一番&填平取齐&的工作，这便是滤波。换句话说，滤波的任务，就是把整流器输出电压中的波动成分尽可能地减小，改造成接近恒稳的直流电。
根据电源端口的电磁骚扰特点，电源EMI噪声滤波器是一种无源低通滤波器，它无衰减地将交流电传输到电源，而大大衰减随交流电传入的EMI噪声，同时又能有效地抑制电源设备产生的EMI噪声，阻止它们进入交流电网干扰其它电子设备。
3、电源滤波器结构
电源滤波器的典型结构如下图所示，这是一种无源网络结构，对交流和直流电源都适用，具有双向抑制性能。将它插入在交流电网中与电源之间，相当于这二者的EMI噪声之间加上一个阻断屏障，这样一个简单的无源滤波器起到了双向抑制噪声的作用，从而在各种电子设备中获得广泛的应用。
图中Cx是差模电容器，一般称为X电容，电容量宜选为0.01-2.22&F，CY1和CY2是共模电容器，一般称为Y电容，电容量约为几纳法（nF）到几十纳法。C3和C4的电容量不宜选得过大，否则容易引起滤波器甚至机壳漏电的危险。L为共模扼流圈，它为同向绕在同一个铁氧体环上的一对线圈，电感量约为几毫亨（mH）。对于共模干扰电流，两个线圈产生的磁场是同方向的，共模扼流圈表现出较大的阻抗，从而起到衰减干扰信号的作用；而对于差模信号（在这里是低频电源电流），两个线圈产生的磁场抵消，所以不影响电路的电源传输功能。
电源滤波器是针对电源端口电磁骚扰的特点而设计的，一般是由电感、电容、电阻或铁氧体器件构成的频率选择性二端口网络，实际上是滤波器的一种，按照工作原理称之为反射式滤波器。它可以在滤波器阻带内提供了高的串联阻抗和低的并联阻抗，使它和噪声源的阻抗和负载阻抗严重不匹配，从而把不希望的频率分量发射回噪声源。
当我们选用电源滤波器时，应主要考虑三个方面的指标：首先是电压、电流，其次是插入损耗，最后是结构尺寸。由于滤波器内部一般是经过灌封处理的，因此环境特性不是主要问题。但是所有的灌封材料和滤波电容器的温度特性对电源滤波器的环境特性有一定的影响。
图3&电源滤波器的基本电路图
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滤波器电路实现原理？滤波器电路大致分类？
--[db:子标题]
摘要：滤波电路尽可能减小脉动的直流电压中的交流成分，保留其直流成分，使输出电压纹波系数降低，波形变得比较平滑。
&&滤波器电路：滤波器电路常用于滤去整流输出电压中的纹波，一般由电抗元件组成，如在负载电阻两端并联电容器C，或与负载串联电感器L，以及由电容，电感组成而成的各种复式滤波电路。滤波器电路实现原理：当流过电感的电流变化时，电感线圈中产生的感生电动势将阻止电流的变化。当通过电感线圈的电流增大时，电感线圈产生的自感电动势与电流方向相反，阻止电流的增加，同时将一部分电能转化成磁场能存储于电感之中；当通过电感线圈的电流减小时，自感电动势与电流方向相同，阻止电流的减小，同时释放出存储的能量，以补偿电流的减小。因此经电感滤波后，不但负载电流及电压的脉动减小，波形变得平滑，而且整流二极管的导通角增大。在电感线圈不变的情况下，负载电阻愈小，输出电压的交流分量愈小。只有在RL&&ωL时才能获得较好的滤波效果。L愈大，滤波效果愈好。另外，由于滤波电感电动势的作用，可以使二极管的导通角接近π，减小了二极管的冲击电流，平滑了流过二极管的电流，从而延长了整流二极管的寿命。[滤波器电路大致分类：常用的滤波电路有无源滤波和有源滤波两大类。若滤波电路元件仅由无源元件（电阻、电容、电感）组成，则称为无源滤波电路。无源滤波的主要形式有电容滤波、电感滤波和复式滤波(包括倒L型、LC滤波、LCπ型滤波和RCπ型滤波等)。若滤波电路不仅由无源元件，还由有源元件（双极型管、单极型管、集成运放）组成，则称为有源滤波电路。有源滤波的主要形式是有源RC滤波，也被称作电子滤波器。&
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在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf
Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A
New Approach to Linear Filtering and Prediction
Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载： 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal
recursive data processing
algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。2．卡尔曼滤波器的介绍（Introduction
to the Kalman
Filter）为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White
Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian
Distribution）。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。好了，现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（<font color="#是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。然后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是4度。由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值，分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的实际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻，进行新的最优估算。到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前，我们还要算出k时刻那个最优值（24.56度）的偏差。算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差，得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的3）。就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归，从而估算出最优的温度值。他运行的很快，而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg，就是卡尔曼增益（Kalman
Gain）。他可以随不同的时刻而改变他自己的值，是不是很神奇！下面就要言归正传，讨论真正工程系统上的卡尔曼。3．
卡尔曼滤波器算法（The Kalman Filter Algorithm）在这一部分，我们就来描述源于Dr Kalman
的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随即变量（Random
Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space
Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一一描述。首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程（Linear Stochastic Difference
equation）来描述：X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)
再加上系统的测量值：Z(k)=H
上两式子中，X(k)是k时刻的系统状态，U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值，H是测量系统的参数，对于多测量系统，H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White
Gaussian Noise)，他们的covariance
分别是Q，R（这里我们假设他们不随系统状态变化而变化）。对于满足上面的条件(线性随机微分系统，过程和测量都是高斯白噪声)，卡尔曼滤波器是最优的信息处理器。下面我们来用他们结合他们的covariances
来估算系统的最优化输出（类似上一节那个温度的例子）。首先我们要利用系统的过程模型，来预测下一状态的系统。假设现在的系统状态是k，根据系统的模型，可以基于系统的上一状态而预测出现在状态：X(k|k-1)=A
X(k-1|k-1)+B U(k) ………..
(1)式(1)中，X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果，X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果，U(k)为现在状态的控制量，如果没有控制量，它可以为0。到现在为止，我们的系统结果已经更新了，可是，对应于X(k|k-1)的covariance还没更新。我们用P表示covariance：P(k|k-1)=A
P(k-1|k-1) A’+Q ………
(2)式(2)中，P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的covariance，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的covariance，A’表示A的转置矩阵，Q是系统过程的covariance。式子1，2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个，也就是对系统的预测。现在我们有了现在状态的预测结果，然后我们再收集现在状态的测量值。结合预测值和测量值，我们可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k)：X(k|k)=
X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3)其中Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain)：Kg(k)=
P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ………
(4)到现在为止，我们已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)。但是为了要另卡尔曼滤波器不断的运行下去直到系统过程结束，我们还要更新k状态下X(k|k)的covariance：P(k|k)=（I-Kg(k)
H）P(k|k-1) ……… (5)其中I
为1的矩阵，对于单模型单测量，I=1。当系统进入k+1状态时，P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。这样，算法就可以自回归的运算下去。卡尔曼滤波器的原理基本描述了，式子1，2，3，4和5就是他的5
个基本公式。根据这5个公式，可以很容易的实现计算机的程序。下面，我会用程序举一个实际运行的例子。。。4． 简单例子（A
Example）这里我们结合第二第三节，举一个非常简单的例子来说明卡尔曼滤波器的工作过程。所举的例子是进一步描述第二节的例子，而且还会配以程序模拟结果。根据第二节的描述，把房间看成一个系统，然后对这个系统建模。当然，我们见的模型不需要非常地精确。我们所知道的这个房间的温度是跟前一时刻的温度相同的，所以A=1。没有控制量，所以U(k)=0。因此得出：X(k|k-1)=X(k-1|k-1)
……….. (6)式子（2）可以改成：P(k|k-1)=P(k-1|k-1) +Q ………
(7)因为测量的值是温度计的，跟温度直接对应，所以H=1。式子3，4，5可以改成以下：X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k)
(Z(k)-X(k|k-1)) ……… (8)Kg(k)= P(k|k-1) / (P(k|k-1) + R) ………
(9)P(k|k)=（1-Kg(k)）P(k|k-1) ………
(10)现在我们模拟一组测量值作为输入。假设房间的真实温度为25度，我模拟了200个测量值，这些测量值的平均值为25度，但是加入了标准偏差为几度的高斯白噪声（在图中为蓝线）。为了令卡尔曼滤波器开始工作，我们需要告诉卡尔曼两个零时刻的初始值，是X(0|0)和P(0|0)。他们的值不用太在意，随便给一个就可以了，因为随着卡尔曼的工作，X会逐渐的收敛。但是对于P，一般不要取0，因为这样可能会令卡尔曼完全相信你给定的X(0|0)是系统最优的，从而使算法不能收敛。我选了X(0|0)=1度，P(0|0)=10。该系统的真实温度为25度，图中用黑线表示。图中红线是卡尔曼滤波器输出的最优化结果（该结果在算法中设置了Q=1e-6，R=1e-1）。
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附matlab下面的kalman滤波程序：clearN=200;w(1)=0;w=randn(1,N)x(1)=0;a=1;for
k=2:N;x(k)=a*x(k-1)+w(k-1);endV=randn(1,N);q1=std(V);Rvv=q1.^2;q2=std(x);Rxx=q2.^2;
q3=std(w);Rww=q3.^2;c=0.2;Y=c*x+V;p(1)=0;s(1)=0;for
t=2:N;p1(t)=a.^2*p(t-1)+Rb(t)=c*p1(t)/(c.^2*p1(t)+Rvv);s(t)=a*s(t-1)+b(t)*(Y(t)-a*c*s(t-1));p(t)=p1(t)-c*b(t)*p1(t);endt=1:N;plot(t,s,'r',t,Y,'g',t,x,'b');
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给主人留下些什么吧！~~
谢谢博主，终于理解了这个滤波
谢谢博主，终于理解了这个滤波
前面的解释很受用，虽然我还是只看懂一点，在单变量上可以实现滤波，但是多变量就不知道怎么回事了，非常有帮助的文章。但是matlab出来的图形好像不正确不知道是怎么回事
：clear&allN=200;w=0.1*randn(1,N);x(1)=0;a=1;x(1)=25;V=randn(1,N);q1=std(V);Rvv=q1.^2;q2=std(x);Rxx=q2.^2;q3=std(w);Qww=q3.^2;c=0.2;Y=x+V;p(1)=1;Bs(1)=0;for&t=2:N;x(t)=x(t-1);p1(t)=p(t-1)+QKg(t)=p1(t)/(p1(t)+Rvv);Bs(t)=x(t)+Kg(t)*(Y(t)-x(t));p(t)=p1(t)-Kg(t)*p1(t);endt=1:N;plot(t,Bs,\'r\',t,Y,\'g\',t,x,\'b\');这是在下根据他的文章内容改的，matlab输出如下：
我觉得你的程序也有一个小问题，就是for循环里的第一句应该是x(t)=Bs(t-1);然后你说Bs(t)=x(t)+Kg(t)*(Y(t)-x(t));需要改，我觉得是不用改的，您再仔细看一下？这是我加的一句注释%x(t)=x(t|t-1),Bs(t)=x(t|t),p1(t)=p(t|t-1),p(t)=p(t|t)，您看是不是会更好的帮助理解呢 |
：文章里面的方程是差分方程Difference&equation&是差分方程，而不是微分方程&。&后者的英文&是&differential&equation
差分就是微分的离散形式啊 |
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