rony算法用来提取信号的幅值、频率、衰减因子和初相角

资 源 简 介

rony算法用来提取信号的幅值、频率、衰减因子和初相角

详 情 说 明

Prony算法是一种经典的数字信号处理技术，主要用于从采样数据中提取信号的四大关键参数：幅值、频率、衰减因子和初相角。该算法通过构建指数函数模型来逼近实际信号，在电力系统监测领域表现尤为突出。

算法核心原理是将信号建模为多个衰减正弦波的线性组合。相比傅里叶变换等传统方法，Prony算法的独特优势在于能同时获取信号的频率和衰减特性，这对分析暂态过程特别有价值。该方法的计算过程主要分为两个阶段：首先求解自回归方程确定信号极点，然后通过最小二乘拟合获取各分量参数。

在工程应用中，Prony算法被广泛用于电力系统的低频振荡检测、谐波分析和故障诊断。其卓越的信号拟合能力使其可以精确还原复杂波形，甚至能够处理非平稳信号。但需注意的是，算法对噪声极为敏感，这是其主要的局限性。为提升实际应用效果，研究者常采用小波去噪或卡尔曼滤波等预处理技术，或将其与支持向量机等机器学习方法结合使用。