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。     

基于模糊熵的自适应小波包电能质量扰动检测

为提高电能质量扰动检测定位在高噪声环境下的准确性,在小波包降噪的基础上引入模糊熵判据,对不同噪声水平的扰动信号自适应最优分解层数,构造阈值随噪声系数改变的函数.选取噪声序列模糊熵最大时的阈值作为最优阈值,对降噪后的扰动信号进行Hilbert-Huang变换,以确定其起止时间与频率等参数.将算法与传统的小波阈值降噪方法进...     

基于形态滤波和提升小波变换的漏磁信号处理研究

利用数学形态学与提升小波变换相结合的方法对漏磁信号进行分析处理。先用数学形态方法对漏磁信号进行滤波预处理,可以有效地去除脉冲噪声与基线飘移,再利用提升小波变换对处理后的漏磁信号进行多分辨分析,得出各层逼近信号与细节信号。结果表明,该方法可以有效地滤除漏磁信号的噪声。罗华1,2,3雷斌1,2胡玉新1,2(1.中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190;2.中国科学院电子学研究所北京100190;3.中国科学院大学北京100039)     

基于模糊小波包的超声导波检测信号降噪研究

在管道超声导波检测中,缺陷同波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础.针对软、硬阈值处理方法的不足,给出了一种模糊阈值小波包降噪方法.应用该方法对包含高斯白噪声的模拟信号和实验采集到的超声导波检测信号进行了降噪处理,并且与小波全局阈值、小波包默认阈值降噪效果进行了对比分析.实验结果表明,模糊小波包降噪法能有效降低...     

基于改进阈值函数的小波降噪分析在水电机组振动信号中的应用

小波阈值降噪算法是一种传统的水电机组振动信号的降噪算法,本文在其基础上提出了一种新的改进阈值函数的小波降噪方法,将改进阈值函数的小波降噪方法运用到水轮机机组振动监测中,解决了传统阈值函数存在抑制噪声污染与保留信号细节之间的矛盾。通过模拟振动噪声信号进行消噪比较,在信噪比和均方误差均优于传统小波阈值消噪方法,并结合虚拟仪器LabVIEW和MATLAB混合编程实现了水电机组振动信号采集及改进阈值小波的降噪处理,通过对降噪前后不同降噪方法在振动信号特征分量的保持程度进行比较,说明该方法在各分量保持均优于传统的阈值函数方法,是一种有效的降噪方法。     

基于小波变换和数学形态学的局部放电信号降噪算法的研究

进行局部放电(Partial Discharge,PD)在线监测时,为解决传统降噪算法难以提取湮没在强白噪声干扰中的多态性局部放电脉冲的问题,提出一种小波变换(WT)与数学形态学(MM)相融合的方法.该算法在传统小波硬阈值降噪方法的基础上加入形态滤波环节,对小波分解系数进行滤波处理.仿真分析以强白噪声干扰下的多态性局部放电信号为研究对象,采用降噪后信号的信噪比和均方误差为降噪性能指标,分析比较该方法与其他传统降噪方法的降噪性能,对实测局部放电信号研究结果表明该方法与传统的小波阈值方法相比,能够更有效地抑制强噪声干扰并较为完整地提取局部放电脉冲信号,且对母小波选取的依赖性低、计算量小、便于实现.将该方法运用于局部放电实测信号的处理,取得了良好的降噪效果.     

基于VMD的电力电缆局部放电信号自适应阈值降噪方法

局部放电(Partial Discharge, PD)用于高压电缆在线监测时,采集到的信号包含多种噪声,白噪声是最常见、影响最广泛的一种。为了抑制白噪声的影响,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的局部放电信号降噪方法。采用变分模态分解对含噪局部放电信号进行分解,得到频率从低到高的模态分量后,计算各个变分模态分量的峭度值,选取脉冲特征分量进行重构,利用小波自适应阈值对重构信号再次降噪。与小波变换阈值法对比在不同噪声环境下的降噪结果,结果从均方误差、波形相似系数定量优于小波标准软阈值降噪法和小波全局硬阈值降噪法。仿真和现场实验结果表明,该方法可以有效去除噪声信号,能够较为完整地保留原始信号波形。     

基于CEEMDAN与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法

对检测到的电缆局部放电信号降噪是实现电缆绝缘诊断与评估的前提,为此提出一种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与改进小波阈值的电缆局部放电信号降噪方法。首先,采用CEEMDAN算法将染噪局部放电信号进行分解,得到数个模态分量;然后,计算模态分量的峭度值,筛选出有效特征分量并重构;最后,将重构信号通过改进小波阈值法再次降噪去除冗余噪声,得到降噪后的局部放电信号。将该方法、传统小波阈值法及集合经验模态分解与改进小波阈值法分别用于不同噪声强度下局部放电仿真信号的降噪处理,结果表明该方法具有更高的信噪比与波形相似系数,能有效抑制周期性窄带干扰与白噪声。     

基于Spc-Shrink平稳小波变换的GIS局部放电降噪方法

气体绝缘金属封闭开关设备进行局部放电检测时易受到白噪声的影响。为了有效滤除局部放电信号中的白噪声干扰,提出了一种基于新型噪声阈值规则的平稳小波降噪方法。该方法利用统计过程控制理论确定了小波系数的初始上限和下限,并根据每层小波系数的统计特征迭代更新上限与下限,通过该上、下限求出信号的噪声阈值水平,从而对局部放电信号的进行自适应降噪。所使用的平稳小波变换摒弃了传统小波的下采样步骤,对局部放电信号的表征更为完整。本文对三种5 dB染噪局部放电信号进行噪声抑制,降噪后信噪比达到19.1433 dB,均方根误差维持在0.03以内。而处理实验室平台下采集的染噪局部放电信号,信号抑制比为17.1769。本文所提算法能较好抑制局部放电信号中的噪声,去噪后的波形特征明显,失真程度低。     

基于变分模态分解和凹凸型阈值小波的电缆局部放电信号降噪方法

针对中高压电缆局部放电信号测量中常见的周期性窄带干扰和随机白噪声干扰的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和凹凸型阈值小波变换相结合的局部放电信号的降噪方法。先通过VMD对原始信号进行分解重构完成初步的降噪,再通过凹凸型阈值的小波变换进行进一步降噪。应用此方法分别对仿真信号和实测信号进行噪声抑制,并与传统降噪方法的降噪效果进行对比。对比结果证明所提方法相较于传统的软硬阈值的小波降噪等方法有更好的降噪效果,局放信号特征保留效果也更好。     

小波包结点阈值自适应消噪法

当噪声为时变的时候,传统的小波阈值消噪方法效果很有限:当采用软阈值消噪时,总体效果较好,但当含噪信号很不规则时显得过于光滑;当采用硬阈值消噪时,消噪效果不理想,信号含有明显的噪声。为克服上述缺陷,本文提出基于"自适应阈值消噪思想"的小波包结点阈值消噪法。首先,我们给出了小波包结点阈值的定义,这种阈值取法突破了高斯白噪声和平稳噪声的局限性;其次,我们提出了基于谱熵的噪声估计法用以替代传统的中值绝对值(MAD)噪声估计法,这种噪声估计方法与实际应用环境相符,适用于非平稳噪声和有色噪声。仿真实验证实,相比于常规小波消噪算法,结点阈值法和基于谱熵的噪声估计法在白噪声环境下具有较好的消噪效果。     

小波阈值去噪改进算法研究

提出了一种基于传统阈值去噪法的新的阈值函数,新阈值函数表达式简单易于计算,它既克服了硬阈值函数不连续的缺点,同时又克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性。仿真实验结果表明,新的阈值函数的去噪效果无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益均优于传统的硬、软阈值方法。     

基于模糊滤波和Prony算法的低频振荡模式在线辨识方法

考虑到Prony算法对输入信号要求较高、对分析数据的噪声非常敏感，提出一种模糊滤波和Prony算法相结合的电力系统在线低频振荡模式的辨识方法。该方法以广域测量信号作为输入，通过简单的模糊逻辑推理快速对输入信号进行滤波，利用Prony算法对滤波后的数字信号进行分析后在线获得电力系统低频振荡的模式。以华中电网支路302245上的有功功率振荡分析为例，通过对模糊滤波前后的输入信号进行比较以及对传统Prony算法和考虑模糊滤波的Prony算法分别进行低频振荡模式辨识的比较，表明了前置滤波的重要性以及所提出的方法能相对精确地进行振荡模式辨识，验证了其有效性。     

一种新的小波阈值函数在图像去噪中的应用

为了解决传统的小波阈值函数在图像去噪中存在的一些问题,提出了一种新的阈值函数进行去噪。新的阈值函数和传统的软硬阈值函数相比,它弥补了硬阈值函数不连续的不足之处,同时又保留了与软阈值函数一样的连续性,减小了软阈值函数中存在的恒定偏差。新的阈值函数表达式简单且高阶可导,易于各种数学处理。对图像的仿真实验表明,相比软硬阈值函数和软硬阈值折中函数,该方法具有更好的去噪效果,具有较高的实用价值。     

基于提升小波改进阈值的光谱信号去噪研究

对傅里叶红外光谱信号的预处理进行研究,分析了小波变换在光谱信号去噪中的应用,针对传统小波阈值去噪中存在的缺点,对阈值函数进行改进。改进方法通过保留部分低于阈值的分解系数,克服了硬阈值法不连续,以及软阈值法估计系数和真实系数具有恒定偏差的缺点。实验采用基于提升小波的改进阈值函数法对铜陵市市区上空空气实测光谱信号进行预处理,结果表明,与经典小波变换和Donoho软阈值、硬阈值法相比,相同条件下信噪比、均方差、运行速度均有所提高。     

利用小波分析对电力电子装置进行谱估计的研究

电力电子装置电磁干扰的频谱特性，在电磁兼容的预测研究中具有非常重要的地位。本文提出了一种对系统EMI特性进行小波阈值收缩的谱估计方法，该方法结合了傅里叶分析的频率定位能力强的优势和小波分析适合处理突变信号和自适应信号处理的特点。经过仿真和逆变器装置的实验，验证了该方法谱估计的有效性。     

基于静态阈值的无线体域网压缩感知心电降噪重构

心电监测作为无线体域网的一种重要应用,对心电信号重构精度要求较高,并且无线体域网中存在低功耗问题。现有的心电信号压缩感知重构算法虽然降低了功耗,但并未充分利用心电信号频域特性,造成重构精度不高。提出了一种基于静态阈值的无线体域网压缩感知心电降噪重构方法。该方法利用压缩感知理论,在传感器节点利用固定矩阵对心电信号进行观测,观测值被发送至汇聚节点后,再利用基于静态阈值的重构算法对心电信号进行降噪重构。仿真结果表明,该方法具有信号重构精度高、速度快和降噪性能好的优点。     

一种用于信号去噪的小波阈值去噪算法

小波阈值去噪过程中,硬阈值函数由于在阈值处不连续导致震荡现象、软阈值函数由于存在固定偏差导致信号失真的现象、现有文献所设计的阈值函数也或多或少存在各种不足,为了克服上述阈值函数的问题,提出了一种新的阈值函数。该阈值函数由于结合了逻辑斯蒂曲线即S曲线,使其不仅具有连续性、高阶可导的常见特点,而且具有在阈值处平滑过渡的较好光滑性、非分段函数的特点。利用MATLAB软件进行仿真实验,从主观视觉角度、客观参数信号信噪比及信号均方根误差角度进行实验分析,对比主、客观实验结果发现,基于新阈值函数的小波去噪算法不仅去噪视觉效果最接近于原始信号,而且综合评价参数较高,验证了该小波阈值去噪算法的有效性。     

基于MATLAB的模糊神经网络高压直流输电换流控制器的研究

在研究模糊逻辑控制技术、神经网络技术和高压直流输电（HVDC）系统的基础上，从原理上说明，对换流器两侧都采用模糊神经网络控制能有效地提高交流一直流（AC/DC）系统的动态特性和恒定性。整流侧和逆变侧分别提取直流线路电流、电压误差及其变化率作为模糊控制器的输入，输出作为神经网络的输入，分别控制电流和电压。用MATLAB对一典型12脉冲桥高压直流输电系统在传统控制和模糊神经控制下分别进行仿真。结果表明。与传统控制方法相比，当直流线路或者单相交流线路发生接地故障时。模糊神经控制能改善换流站直流电流和直流电压的恒定性，而且提高了交直流系统的暂态稳定性，并且双侧模糊逻辑控制要比单侧模糊逻辑控制效果好。     

变压器油中溶解气体光声信号检测的干扰抑制方法

光声光谱气体检测技术能很好地应用于变压器油中溶解气体的在线监测,为了提高其检测信噪比,笔者针对光声信号检测的强噪声环境,结合小波阈值去噪和混沌检测来抑制检测过程中的强噪声干扰,配合使用LabVIEW和Simulink构建信号检测系统提取微弱光声信号。实验结果表明该方法对被强噪声覆盖的微弱周期信号非常敏感,能有效地抑制强噪声干扰。