基于小波理论的局部放电超声波信号分析

变压器局部放电超声波信号在变压器内部中传播复杂 ,探头所接受到的超声波信号是一种时频有限的非平稳信号 ,所以运用小波分析处理超声波信号十分有效。通过实验得到处理超声波信号最合适的小波 ,同时给出合适的小波参数 ,最后对实际得到的超声波信号进行处理 ,结果表明利用小波分析处理超声波信号效果令人满意     

换流变压器局部放电超声波检测信号分析

介绍了一种基于小波变换的信号压缩处理方法。选取了换流变局部放电信号,采用基于小波变换的信号压缩处理方法对混合信号进行处理。     

基于小波理论的局部放电超声波信号分析

变压器局部放电超声波信号在变压器内部中传播复杂，探头所接受到的超声波信号是一种时频有限的非平稳信号，所以运用小波分析处理超声波信号十分有效。通过实验得到处理超声波信号最合适的小波，同时给出合适的小波参数，最后对实际得到的超声波信号进行处理，结果表明利用小波分析处理超声波信号效果令人满意。     

基于第2代小波的水电机组振动信号预处理

传统的小波去噪效果与选用的小波基函数有关，小波基函数选择不当会把信号的有用成分当成噪声去掉，给故障诊断造成困难。而基于提升算法的第2代小波变换可以通过设计预测系数和提升系数获得具有某种特性的小波基函数。文中提出采用基于提升算法的第2代小波变换来进行水电机组振动信号的去噪处理，通过分析提升算法的基本原理，使用第2代小波对水电机组振动信号在不同分辨率下进行分解处理，并使用阈值处理小波分解的细节系数，将处理过的细节系数和近似系数一起重构信号。仿真结果表明，采用第2代小波变换要优于传统小波变换的去噪效果，第2代小波在信号处理中有广阔的应用前景。     

电机故障信号小波变换边界问题及解决方法

小波变换比Fourier变换具有良好的时频局部化特性，是处理突变信号的有力工具。近年来，小波变换在电力系统故障信号的处理中得到广泛地应用。而故障信号的采样区间是有限的，小波变换在处理电力系统故障信号时存在两个边界问题：即靠近端点附近突变点很难识别出来；信号分解、压缩及重构时误差较大。因为传统处理方法将有限区间的信号通过补零、对称延拓和平滑扩充外来数据区间而造成人为误差，除Harr小波外任何正交的紧支撑小波不具有对称性或反对称性，因而不具有线性相位或广义线性相位，易出现信号恢复时失真现象。提出的区间双正交小波方法同时具有正交性、紧支撑性及对称性，实验结果表明这种小波误小、精度高。     

基于多重小波变换的自适应脉搏信号去噪

小波变换在生物医学信号降噪处理中有着广泛的应用,但小波降噪处理中的软硬阈值法本身都有一定的局限性,而且还除去了部分有用信号,降噪效果不太理想。本文基于小波分析的特点,提出了一种对信号进行多重小波变换的自适应去噪法,该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性,而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的问题,将该方法用于脉搏信号降噪,得到了满意的去噪效果。     

电力系统暂态保护中小波基选择浅析

电力暂态信号的识别、处理和利用是新一代继电保护——暂态保护技术发展的基础。传统基于傅立叶变换的方法在处理非平稳信号时有着局限性,小波变换在时域和频域内均有局部化能力,是电力暂态信号分析的强有力工具。本文研究和描述小波分析理论,探讨了小波基的特性,为电力系统常见暂态信号分析的小波基选择提供了依据。     

基于自适应阀值的小波全频降噪方法研究及实现

在含噪信号中提取有效的局部放电信号时,传统的小波阈值降噪方法只对小波分解的高频部分进行降噪处理,而忽略了低频部分噪声对局部放电信号的影响。针对该方法的缺陷,本文提出一种基于自适应阈值的小波全频降噪方法。该方法根据噪声的小波分解系数随尺度增大而减小的特点,采用随尺度变化的自适应阈值对高频部分噪声进行处理,采用传统的固定阈值对低频部分噪声进行处理,从而实现对局部放电信号的小波全频降噪处理。实验数据表明:与传统的小波阈值降噪方法相比,小波全频降噪方法的均方根误差降低了19.3%,噪声抑制比和噪声降低水平分别提高56.4%、10.8%。由此验证了自适应阈值的小波全频降噪方法的降噪效果优于传统小波阈值降噪方法。     

小波熵自适应阈值的电能质量信号去噪新方法

针对电能质量信号去噪问题,提出改进的小波熵自适应阈值去噪法。利用小波变换分解电能质量信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和自适应阈值相结合确定高频系数阈值门限,采用改进折中指数阈值函数对电能质量信号去噪处理,最后重构降噪后的电能质量信号。通过对四种典型带噪电能质量信号(电压突降信号、暂态振荡信号、电压中断信号、谐波信号)去噪处理,并与无偏风险阈值、极大极小阈值的去噪性能比较,对比可知在输入信噪比为20dB时,对于不同的电能质量信号,改进的小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的。     

基于DSP的小波变换在振动信号分析中的应用

小波变换是1种具有多分辨率分析特点的信号处理方法,而且在时频域具有表征信号局部特征的能力,特别适合于振动信号的分析.利用DSP强大的数据处理能力以及小波变换处理振动信号方面的应用,对一振动信号进行如下分析处理:首先对该振动信号进行多尺度小波分解,并重构每一层细节信号,然后利用MATLAB对重构的细节信号进行谱分析.最后...     

基于整数提升小波时间熵的超声波回波位置检测

超声波的回波位置与信号检测具有十分重要的意义。本文引入小波时间熵技术实现了超声波回波位置的检测,其中针对超声波信号的特点对原有的小波时间熵算法进行了改进。选择适当的窗口宽度,从振动信号的低频系数出发计算时间熵,获得了良好的实际信号处理结果。文中针对超声波回波检测实际装置实现的要求采用了整数提升小波,降低了算法对硬件系统的需求,加快了算法的运行速度与性能。     

小波分析在振动信号处理领域中的应用

在小波分析的理论基础上 ,简要讨论了小波变换在振动信号分析中的一些典型应用 ,包括信号滤波、降噪、非平稳特性分析、机器状态检测和故障诊断等方面。最后总结了小波变换在振动领域应用的优缺点。     

超宽带信号检测中基于新阈值函数的小波去噪方法研究

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法。为了提高超宽带通信信号的检测性能,获得更高的检测信噪比,基于小波变换以及小波阈值去噪的原理,提出了一种新的阈值处理方法,进而对跳时脉冲位置调制超宽带（TH-PPM-UWB）信号用新方法的去噪结果进行分析比较,仿真试验结果表明,新的小波阈值法去噪效果明显,在信噪比和均方根误差上均优于传统的软阈值和硬阈值方法。     

离散小波变换在精密伺服转台测角系统故障诊断中的应用

针对惯性测试设备测角系统误差信号发生突变,依据小波理论,采用离散小波变换作为一种信号处理技术,建立了测角系统误差信号发生突变的模型。同时在角度域与频域对误差信号进行分析,对误差信号进行离散小波分解,提取误差信号突变。实验结果显示,测角系统误差突变可以通过离散小波变换检测出来,采用离散小波变换对信号突变的检测具有实用性和有效性。     

基于二进小波变换和三角样条插值的电机故障信号重构方法

近几年来小波变换在信号处理尤其在电力系统故障信号的分解、消噪、重构以及故障特征提等诸多方面得到了广泛的应用，基于小波变换的各种算法不断出现。文[8]提出了使用二进小波变换提取信号边缘特征，根据信号特征点的值和导数值用三次埃米特多项式进行插值重构。本文分析了文[8]存在的两个问题，并针对这两个问题进行改进，即在二进小波变换和插值重构时使用同一种函数－三角样条小波函数，这样才能体现出信号处理的本质。本文作者提出的三角样条小波正好同时具有作为小波函数和插值函数双重作用，大大提高算法的效果。本文将它应用到电机故障信号的重构过程中，并就信噪比和相对误差与Mallat算法和文[8]算法进行了比较，效果明显。     

4种新的小波变换及其在发电机故障信号分析中的应用

提出了余弦小波、半余弦小波、优余弦小波和拟余弦小波及其变换。这4种新的小波函数和小波变换除具有非常好的时域和频域局部化特性外,还具有频率选择和频率跟踪能力强等特点,它们克服了傅里叶变换以及其他一些小波变换的不足,因而较适用于电力系统故障信号处理和分析,这对提高电力系统的运行水平和供电质量具有重要意义。     

小波变换和数学形态学在行波法故障测距中应用比较

输电线路的行波法故障测距装置完成的主要任务是对录到的电压或者电流行波信号进行信号处理,最终实现故障定位。行波信号中的突变点所在时间点是故障出现的时间点。目前,信号(图像)处理中检测奇异值所用的工具有两种,小波变换和数学形态学。详细说明了小波变换和数学形态学用在行波法故障测距中信号处理部分的原理和相关算法,从不同角度进行了大量的仿真,对仿真所得到的数据进行分析和比较,从而得出二者用在行波法故障测距中都是可行的,同时又都具有各自的特点。