改进阈值函数的小波熵方法抑制局部放电白噪声的研究

针对传统硬阈值法和软阈值法的缺陷,提出了改进阈值函数的小波熵方法。该方法对含噪局放信号进行小波分解,基于小波熵自适应选取阈值,并引入一种改进阈值函数对小波系数进行处理,最后重构得到去噪后信号。典型仿真信号和实测信号的去噪结果表明,提出的方法能够有效去除局放信号中的白噪声。     

基于动态信噪比估计的小波阈值去噪新算法

由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够衰减一部分语音信号中的噪声,但这些算法会不可避免地造成有用语音信号尤其是清音部分的损失,以至于去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比。针对这一问题,本文介绍了一种基于小波包变换和动态信噪比估计的阈值方法。这种方法可以有效地保护有用信号不被去除,但对于带噪信号在不同尺度下的信噪比,它的自适应性不强,因此本文对这种算法做了一些改进,使之可以达到更好的去噪效果。     

小波分析在语音去噪中的应用

为了解决在NGN电话测试网中语音噪音较大的问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了一种新的基于阈值去噪的函数.采用新的阈值函数对染噪语音进行去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值或软阈值函数.在NGN实验网中的测试表明,该方法有更好地去除噪音、保留有用信号的效果.     

基于新阈值法的阈值-空域相关联合去噪法在局部放电信号中的应用

为了更有效地去除局部放电信号中的白噪声,提出了一种基于新阈值法的阈值-空域相关联合去噪方法,该方法首先提出了一种新的阈值选择方式,即对局部放电开始发生前的只含噪声的信号进行小波变换,将每层细节部分和最后一层近似部分的小波系数最大值作为该层阈值,再用该阈值处理经小波变换后的含噪局部放电信号,然后用空域相关法对阈值处理后的小波系数进行相关迭代运算,最后重构信号。整个去噪过程是自动的无须人工干预。仿真实验表明,与传统的去噪方法相比,该方法能更好地去除局部放电信号的噪声,具有较强的实用性。     

变压器局部放电监测逐层最优小波去噪算法

针对用于局部放电监测的去除白噪声算法会造成去噪脉冲信号波形畸变,脉冲幅值等波形参数产生较大误差,不利于进一步采用脉冲波形分析去除脉冲干扰的问题。为此根据局部放电信号在小波域上的分布特点,提出了各尺度信号分解和重构的最优小波选择方法,并给出了各尺度小波阈值的计算方法。仿真信号的最优小波去噪结果显示去噪信号具有波形畸变率低和幅值误差小的特点;实测信号的最优小波去噪结果证明提出的最优小波去噪算法能有效去除局部放电监测信号中的噪声,在局部放电在线监测应用中具有良好的去噪效果。     

应用平移不变小波变换消除短路电流中的噪声

有效去除继电保护信息采集中的噪声,对确保继电保护装置正确动作至关重要.对电力系统接地短路电流信号的去噪进行了研究,针对小波去噪等信号处理方法中存在的Gibbs现象,提出并研究了采用db4小波进行信号去噪,采用平移不变小波变换,并以新型阈值代替传统阈值,进一步改善了去噪效果.工程实际应用中,采用间隔循环平移可提高运算速度,理论分析及仿真实验均验证了该方法的有效性.     

电能质量信号的小波软阈值去噪方法

基于DONOHO的软阈值去噪方法,提出了一种改进的小波软阈值算法。该算法利用高斯白噪声的正态分布特点、3Σ法则和小波变换系数的分布特点,在有效去除白噪声的同时较好地保留了信号的局部特征,且不受采样点数的影响。MATLAB仿真表明,该法在较强白噪声干扰下仍能有效去噪,较之无偏风险、固定阈值、启发式阈值、极大极小值等去噪方法更为有效,特别适于强噪声背景下弱信号的提取。     

基于ITD和改进小波阈值的超声检测信号去噪

超声检测信号是一种非线性、不平稳信号,且由于材料结构的复杂性,超声回波信号往往存在很多干扰噪声。针对钢制结构中平底孔的超声检测信号传统小波去噪方法的不足,提出固有时间尺度分解(ITD)和小波阈值去噪相结合的方法对信号进行去噪处理。通过将带噪声的原始检测信号进行ITD分解,获得一系列固有旋转分量(PRC)和一个单调趋势项,去除高频分量后重构部分主要的PRC分量,然后采用改进阈值的小波软阈值方法对其进行去噪,该方法融合了小波去噪和ITD方法的优势,信噪比、均方根误差和相关性等参数都比较满意,去噪效果明显。     

基于信号相关性和小波方法的电能质量去噪算法

提出了一种基于小波原理的电能质量信号去噪算法。基于软阈值原理的小波去噪算法在电能质量信号检测中得到很好的应用。但其存在阈值计算受噪声强度的缺点 ,当信号被强噪声“淹没”时 ,该方法仍然会失效。本文在对电力信号进行小波空间中的自相关性关系分析的基础上 ,结合软阈值算法和小波原理 ,构造了能有效地处理各种电能质量信号的去噪算法 ,该算法能弥补传统软阈值算法的缺陷 ,较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾。计算结果表明上述检测算法是有效的。     

粒子群优化小波自适应阈值法用于局部放电去噪

为了提高局部放电在线监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出了一种用于电力设备局部放电信号去噪的粒子群优化小波自适应阈值方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法,结合粒子群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。为了验证其去噪效果,还引入遗传算法对小波自适应阈值法进行优化计算。对局部放电仿真信号与实测局部放电信号的去噪结果表明,本文与标准软阈值法和遗传算法优化小波自适应阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。     

GIS设备局部放电图谱噪声抑制方法

针对GIS设备典型缺陷的局部放电图谱主要受白噪声干扰的问题,提出一种空域修正阈值的小波去噪方法。首先对小波变换的各种去噪算法进行了比较分析,由于小波去噪中的阈值算法存在着固有缺陷的使去噪效果并不十分理想,也不够稳定,然后本文提出将小波阈值算法与空域相关算法有机结合,同时给出一种新的阈值选择方法,对信号进行联合去噪。实验结果表明,本文提出的方法与传统方法具有明显优势,不但能在较强干扰情况下有效地将PD信号提取出来,且去噪后能量损失小,反映原始信号的特征尖峰点得到了较好的保留,波形峰值下降比较小。     

基于小波迹方法的局部放电信号消噪研究

在检测电力系统变压器稳定性时,通常会发现变压器放电信号存在各种各样的干扰,尤其是噪声干扰。文章提出一种基于传统小波迹方法的平稳小波迹阈值消噪方法,有效消除了信号采样中的噪音。通过重新定义小波迹字典的方法,改进了传统小波方法中的不足。对所要处理的放电信号进行循环平移,有效消除小波基的平移依赖性,提高小波变换在奇异点附近的特殊性,从而达到消除随机振荡的目的。通过与传统小波包消噪和传统小波消噪的比较,选取阈值、小波基和分解层数,得到了信号消噪的最佳值,进而构建一个适用于局部放电信号研究的平稳小波迹阈值消噪方法。结合MATLAB仿真实验信号和部分某变电站变压器局部放电实际信号验证,该方法能有效抑制局部放电噪声干扰,提取有效信号,消噪效果优于传统小波和小波包方法,可以达到识别的需求。     

基于小波混合阈值方法的电能质量信号去噪

基于小波变换的阈值去噪是滤除采样信号中白噪声的有效方法.在实际应用中,阈值的选取和对小波系数的处理方法是影响其去噪效果的2个重要因素.软硬阈值方法各有其优缺点.将两者结合起来的混合阈值方法可提高去噪算法的性能.在分析软硬阈值方法各自的优缺点后,结合正态分布的规律和信号、噪声的小波系数在不同层上的分布特点,提出了能自适应确定临界尺度的软硬阈值结合的混合阈值去噪方法.对采样信号进行小波变换,根据各层小波系数能量的最小值,确定临界尺度.对小于或等于临界尺度的层数上的小波系数用软阈值方法处理,对大于临界尺度的层数上的小波系数用硬阈值方法处理,这样处理能减小信号能量损失.对尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号.仿真实验表明.混合阈值方法去噪性能稳定,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,较好地保留了原信号的局部特征,且方法简单,计算量小.     

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。     

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。     

一种基于小波参数滤波的音素分段算法

本文提出了一种新的基于小波变换和参数滤波的音素分段算法,称为小波参数滤波算法（WPF）,小波变换具有和人耳相似的特性,即随着频率的升高,分辨率下降,我们利用眩特性先对信号进行小波域滤波,然后利用参数滤波对信号进行分段。实验表明本文提出的算法在性能上优于常规的参数滤波方法。     

基于甚高频的语音增强算法研究

甚高频通信在民航中有广泛应用,但是它极易受到各种噪声的干扰,传统方法去噪效果差且没有消除固有干扰,提出了一种基于小波分析的自适应卡尔曼滤波算法。该算法在小波分析中提出了新阈值函数,在自适应卡尔曼滤波算法中增加了调节窗口长度的自适应因子,以此来调节滤波增益,可以有效地避免滤波发散。随机选择了某一时段4种不同频率的甚高频语音信号,并用提出的算法进行滤波处理,从信噪比、均方根误差、信号波形图和语谱图等方面进行分析。结果表明,该算法能够有效去除甚高频语音信号中的噪声,可以获得更高的信噪比和更小的均方根误差,进一步提升语音质量。     

基于小波和高阶PDE的电缆局部放电去噪研究

局部放电(PD)试验是检测电力电缆绝缘性能的重要手段,由于试验现场电磁环境比较复杂,提取所得的PD信号已被噪声淹没。为得到较为真实的PD信号,提出了一种基于小波变换和高阶偏微分方程(PDE)相结合的去噪方法。利用小波变换提供较好的局部放电信号预处理和后处理平台,对低频子信号进行四阶PDE迭代去噪,同时采用效果评价指数信噪比(SNR)作为迭代终止条件。将该方法的去噪效果与传统的小波阀值去噪效果进行了比较,经过计算和仿真分析表明,文中方法能够较好的保留信号边缘与细节,比传统小波阀值去噪具有更优越的去噪性能。     

基于小波阈值去噪的改进方法

语音信号是非平稳信号,利用小波的时频域局部化特性,通过小波变换对语音信号进行去噪处理,在经典的硬、软域值去噪方法的基础上,提出一种新的算法,并比较这3种算法的优劣。最后进行仿真实验,用MATLAB软件提取一段纯净的语音信号,并叠加高斯白噪声,对带噪信号分别用以上3种算法进行去噪处理,实验证实了该算法较其他算法更加有效。