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Enregistrement W2115480908 · doi:10.1109/tie.2006.882002

Synchronization to Disturbed Utility-Network Signals Using a Multirate Phase-Locked Loop

2006· article· en· W2115480908 sur OpenAlexaff
S. Pavljasevic, F.P. Dawson

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Quality and Harmonics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOversamplingSIGNAL (programming language)Synchronization (alternating current)Phase-locked loopComputer scienceFilter (signal processing)Signal transfer functionAnti-aliasing filterNoise (video)Control theory (sociology)Electronic engineeringLow-pass filterRoot-raised-cosine filterAnalog signalEngineeringDigital signal processingBandwidth (computing)JitterTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a digital-signal-processing system suitable for synchronization in applications where the synchronization signal is severely disturbed, and where the signal frequency and amplitude are variable. The system is based on a multirate phase-locked loop. The main advantages of the multirate approach are that it relaxes the implementation of the antialiasing filter, and it enables one to accommodate the varying amplitude of the input signal. The antialiasing filter, which is in this case a high-order bandpass filter, is implemented in the digital part of the system. This feature is achieved by applying the oversampling technique to the input signal. The antialiasing filter automatically adapts to the input-signal-frequency variations through the system's variable sample-rate operation. This paper deals with modeling, analysis, control, and implementation issues of the proposed system. The system is implemented on a platform based on the Texas Instruments TMS320C31 digital signal processor. Tracking properties of the implemented system are verified with realistic signals such as a sinusoidal signal containing notch-type disturbance and noise and an arc-furnace voltage signal

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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