基于中值滤波和改进提升小波的输电线路激光测距信号去噪方法

针对小波变换去噪算法精度不高,运行时间较长的缺点,并结合激光测距信号含有高密度高幅值脉冲噪声和白噪声的特点,提出一种基于中值滤波和改进提升小波的去噪算法。首先对实测输电线路激光测距信号进行中值滤波处理,以平抑占比较重的脉冲噪声;再进行提升小波变换,得到小波分解系数;同时,使用鸡群优化算法(chicken swarm optimization,CSO)寻找最优阈值;然后进行提升小波逆变换得到重构信号。结果表明:相对于传统提升小波变换去噪算法,应用该方法的去噪效果信噪比提升2倍以上。最后将几种去噪算法进行了综合比较,所提出方法可有效提高去噪效果并略微减少算法运行时间,优于传统去噪算法。     

电能质量信号的非均匀子带分解小波去噪

针对频谱范围广的电能信号去噪问题,为了在去噪时保留电能信号中的高频谐波分量,采用控制子带个数和带宽的方法,提出一种基于功率谱特征判决器控制的非均匀子带分解小波去噪算法。其主要特点是采用信号功率谱幅度分割的方法,对小波包变换子带进行非均匀分解,动态调整小波包去噪结构,优化小波包去噪系数选择,从而在去除高频电磁噪声的同时保留高频谐波。使用该方法对多电飞机自耦变压整流器(ATRU)电能信号进行去噪,对应不同信号能够实现自适应非均匀子带分解,合理保留信号谐波成分。实验结果表明,该算法在滤除电磁干扰噪声的同时有效信号高频特征保留量为89.21%,获得了更好的去噪效果。     

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。     

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。     

基于稀疏表示的TQWT在低频振荡信号去噪中应用

为了改善低频振荡信号的去噪效果,为低频振荡信号的检测与分析提供准确可靠的数据,在分析可调Q小波变换和稀疏表示原理的基础上,给出了一种基于稀疏表示的可调Q小波变换去噪方法。该方法先利用可调Q小波变换对含噪的低频振荡信号进行稀疏分解,得到初始的小波系数。再利用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理。最后对优化的小波系数进行重构,获取干净无噪的低频振荡信号。通过仿真分析验证了该方法的去噪效果和可靠性优于目前广泛使用的小波软、硬阈值去噪法。     

基于CEEMDAN与小波自适应阈值的去噪新方法

一维电能质量信号中通常含有不同程度的白噪声,高效去噪是对电能质量信号进行检测与识别的重要前提。为了能有效地消噪并完整还原信号的奇异点等真实信息,提出了基于自适应白噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)与小波自适应阈值的去噪新方法。首先通过自相关法对CEEMDAN分解得到的含噪高频固有模态函数(IMFs)进行筛分;然后对这些高频分量进行小波自适应阈值降噪,这样就保留了高频部分的有效信息;最后与低频IMFs进行信号重构。仿真结果表明该方法去噪效果好,有效地保留了高频成分中的真实信息,为电能质量信号去噪提供了新思路。     

基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪

抑制干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管局部放电超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为准确测量局部放电带来困难。为有效抑制白噪声,提高局部放电超高频法的测量精度,本文提出一种用于GIS局部放电超高频信号的自适应小波分解去噪算法,该算法基于每层小波分解尺度系数能量最大的原则,逐层自适应选取最优的小波进行分解,并结合Donoho提出的软阈值法进行去噪。对人工绝缘缺陷产生的四种GIS超高频信号的去噪结果证明了该算法较其他小波算法能更好地去除白噪声且去噪后信号波形畸变较小,具有很好的应用前景。     

基于改进MDL准则的电能质量信号消噪新方法

电力系统中电能质量信号往往含有大量的噪声,这将会在很大程度上影响检测的效果。为了有效地消除噪声,基于MDL准则提出了将MDL函数的第2项改为信号的剩余能量比以提高消噪能力的改进算法,同时给出了改进后MDL函数参数确定的方法,讨论了小波分解层数的确定及小波基函数的选取等问题。对不同电能质量信号进行消噪处理时该新方法能得到最优的分解层数和小波基函数,消噪后信号具有较高的信噪比且信号的剩余能量比高。仿真结果表明:该新方法优于小波分析的电能质量消噪方法和基于MDL准则的电能质量消噪方法,取得了令人满意的消噪效果。     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯（Bayes）估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法。该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能。实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波维纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比。     

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。