基于改进小波阈值去噪和RCRSV-MP算法的电力系统低频振荡模态辨识

针对广域测量系统低频振荡辨识中存在噪声干扰和定阶不准确的问题,提出了基于改进小波阈值去噪和奇异值相对变化率(RCRSV)定阶的矩阵束(MP)算法相结合的方法对电力系统低频振荡模态进行辨识。在小波去噪基础上对阈值进行改进,使得阈值随分解层数的增加而发生改变,能够有效地抑制低频振荡信号的噪声;然后将去噪后的信号用RCRSV-MP算法进行辨识,从而获取低频振荡各个模态参数。根据RCRSV定阶具有自适应性,无需人为设定阈值。通过仿真算例、测试系统及电网实际案例的结果显示,所提方法相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点,具有较强的实用性,能够实现在线辨识。     

基于Spiked模型的低信噪比环境电网异常状态检测

为发展基于大数据技术的电网态势感知理论与方法,提出了一种基于Spiked模型电网异常状态动态辨识方法,该方法源于随机矩阵理论。首先,通过数据源矩阵的构造,窗口数据矩阵及其标准矩阵的构建,进而形成其样本协方差矩阵,并计算该矩阵的最大特征值;然后,利用由Kaiser窗函数校正的经典谱估计法进行全局信噪比估计,进而得出对应的动态阈值,并与最大特征值比较来进行异常状态判别;最后,借助MATLAB软件,案例分析在一个IEEE50机标准系统展开,涉及负荷异常跃变及三相短路接地故障,与传统的平均谱半径分析法的计算结果比较表明该方法具有抗噪性能高、适应性强的优点,同时对于非完整性信息有一定的鲁棒性。     

基于SVD分解和小波去噪的振动位移提取∗

针对奇异值分解提取振动位移信号中存在白噪声的问题,提出采用小波去噪的方法进行信号去噪处理.首先采用奇异值分解提取图像序列中的振动信息;然后采用小波去噪方法进行去噪处理,针对传统固定阈值会导致每层小波分解系数做同样处理的问题,提出了一种改进型阈值;最后通过对比不同小波函数的去噪效果,确定最优小波函数.仿真和实验结果表明,该方法是有效的.     

改进阈值函数的小波去噪算法

针对小波软、硬阈值函数去噪后信号存在局部震荡和边缘模糊导致去噪效果不佳的问题,研究了小波去噪原理和优化阈值函数的规则,设计了一种具有连续性、灵活性和恒定偏差小的可调阈值函数,提出了一种基于改进阈值函数的小波去噪算法,将其应用于含有高斯白噪声的信号中进行去噪。实验表明,相较于传统方法,所提方法对仿真信号和心电信号都具有灵活性和适用性,并且去噪后信号的信噪比提升了16.21%,皮尔逊相关系数增大了1.62%。因此,本文所提算法具有可行性,可有效保留特征信息,去噪效果更加理想。     

CVT故障快速辨识的实用化方法

CVT故障率的升高给电网设备监测及事故抢修工作造成了严重影响。文中基于CVT在线监测数据提出了一种快速辨识CVT是否出现异常的小波实用化方法,解决了传统算法上CVT采集数据量大、辨识慢等问题。首先利用小波多分辨分析对CVT电压进行小波阈值去噪,结合CVT运行特点提出了去噪阈值函数的选择规律。接下来利用模极大值法重点研究了CVT击穿时各小波基函数辨识能力的优劣,利用小波三尺度重构的方法提取出CVT的异常波形并确定故障的位置信息。算例结果说明了该方法在辨识CVT故障信号的有效性和可行性。     

基于改进去噪性能的Prony算法电网低频振荡模态辨识研究

针对电网低频振荡Prony辨识算法对噪声较为敏感、对输入信号要求较高的问题,提出了一种基于小波去噪与扩展Prony算法相结合的高精度低频振荡模态辨识方法。在小波去噪的基础上通过对阈值进行改进,使得小波去噪的阈值随着小波的分解而发生变化,从而对低频振荡信号达到较好的滤波效果,并在此基础上研究扩展Prony算法,对构建的仿真信号运用IEEE4机2区域系统产生低频振荡信号以及实际PMU监测的低频振荡信号进行算法验证。仿真和实验表明提出的方法能够比较准确和快速的辨识电力系统低频振荡信号,且具有较高的精度和较好的鲁棒性,为电力系统低频振荡模态辨识提供了一种行之有效的方法。     

小波阈值去噪函数的改进方法分析

小波阈值去噪是一种简洁有效的去噪方法,传统阈值去噪法包括软、硬阈值法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些有待改进的地方。为此,介绍了3种国内外有代表性的小波阈值函数改进方法,并在传统阈值函数的基础上提出了一种新的双变量阈值函数。对局部放电仿真信号进行的去噪分析结果显示,改进阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上要优于传统的软、硬阈值函数,其中新的双变量阈值函数在4种改进阈值函数中具有最优的去噪性能。     

基于改进阈值去噪的谐波检测

为保证电力系统的安全运行,必须要对谐波进行准确的检测和分析。电力系统中的信号不仅由基波和各次谐波组成,还包含大量的噪声,噪声的存在严重影响电力系统谐波检测的精确性。针对传统的软阈值和硬阈值去噪方法的不足,提出了一种基于sym8小波的改进阈值去噪方法。首先用sym8小波对信号5层分解,然后对第一层、第二层小波系数去噪优化,最后基于优化后的各层系数对信号进行重构和谐波检测。在Matlab平台下对比软、硬阈值和改进阈值的去噪效果,表明改进阈值去噪方法效果更好,并用该方法去噪后检测谐波的准确性明显提高。     

基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法

为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题。针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法。首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最后,基于奇异值阈值分解和优化一最小化奇异值阈值分别求解加权低秩矩阵去噪优化模型,得到基于奇异值阈值分解的加权矩阵填充(SVT-MC)去噪算法和基于优化-最小化奇异值阈值的加权矩阵填充(MMST)去噪算法。实验结果表明,本文所提出的SVT-MC去噪算法和MMST去噪算法对不同程度的混合噪声都具有良好的去噪效果。     

改进的小波阈值去噪法在省级电网低频振荡分析中的应用

Prony分析的精度受信号噪声影响很大,为此,一个有效的去噪算法就成为应用Prony方法的关键。本文引入新的阈值选取和阈值函数对传统的小波阈值去噪算法进行改进,利用改进的小波阈值去噪算法对采样信号进行预处理。新的阈值选取能够保证小波系数随尺度的分布而变化,同时贴合不同类型信号中噪声在各层的实际分布情况,进而确保充分的去噪能力而不使重构的信号失真。新的阈值函数相比于常用的软阈值函数减小了其中存在的固定偏差,而相比常用的硬阈值函数确保了函数的连续性,从而消除了重构信号可能出现的振荡。并构造信号仿真实验,通过Matlab仿真实验与软阈值法、硬阈值法等方法去噪效果及辨识结果的对比,验证了利用本文提出的改进算法的有效性。     

基于改进小波阈值的电能质量扰动信号去噪算法

针对传统软、硬阈值函数在阈值处不连续或存在恒定误差等问题,本文提出了基于小波变换的改进阈值去噪算法,在小波阈值去噪的基础上改进了通用阈值和阈值函数,通过峰和比PSR来估计出每层小波细节系数的有效信息与噪声的分布,使得修正因子可以根据每层噪声分布的不同自适应的修正阈值.之后提出了一种新的阈值函数,其能更有效地保留信号的扰动信息.仿真结果表明,该算法与传统方法相比提高了信噪比,减少了均方根误差,是一种有效的方法.     

利用改进Prony算法的励磁调节器中PSS的设计

提出了基于Prony分析的电力系统等值线性模型的辨识方法.对传统的Prony方法进一步扩充,首先通过小波变换对信号去噪来提高辨识的准确性,然后建立多信号样本函数矩阵来辨识振荡特征,并考虑了输入信号对输出信号的影响,得到了系统的传递函数,采用留数方法对模拟励磁调节器进行了参数的协调配置.在此基础上设计了一种含PSS的励磁...     

一种基于小波邻域的半软阈值去噪算法

针对小波硬阈值去噪函数的不连续和软阈值去噪函数的恒定偏差导致图像边缘模糊的缺点,本文提出了一种新的半软阈值函数。该方法通过区分图像的强弱边缘分别进行处理,并在弱边缘小波系数的估计中采取基于贝叶斯估计的方法且考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,与原有的小波阈值去噪算法和普通的阈值去噪算法相比,该算法在峰值信噪比(PSNR)、边缘保持指数(EPI)和视觉效果上都有明显的提高。该方法能够很好地保护图像边缘信息,达到很好的去噪效果。     

基于改进阈值函数小波的微电网检测信号去噪

应用传统阈值函数小波对实测的微电网信号去噪时,存在重构信号失真、波形曲线偏厚等问题.在分析某种改进阈值函数基础上,提出一种新的阈值函数表达式.为提高阈值函数适用性,利用Bayes shrink方法计算分解层门限阈值,利用人工蜂群算法对设计的阈值函数进行参数选定.使用实测含噪信号验证各阈值函数的小波去噪效果,可知新阈值函数及其去噪流程能提升信噪比、减小均方误差,达到抑制检测信号噪声、显现信号波形特征目的 .     

基于自定义阈值函数的小波去噪算法

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义阈值函数的小波去噪算法。研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小波去噪算法的去噪效果进行了仿真,并将该算法应用于实际的电能质量暂态信号检测之中。仿真和实验结果进一步表明了自定义阈值函数的优越性和基于自定义阈值函数小波去噪算法的有效性。     

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。     

基于自定义阈值函数的小波去噪算法

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义阈值函数的小波去噪算法.研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小波去噪算法的去噪效果进行了仿真,并将该算法应用于实际的电能质量暂态信号检测之中.仿真和实验结果进一步表明了自定义阈值函数的优越性和基于自定义阈值函数小波去噪算法的有效性.     

一种改进的小波阈值法在信号消噪中的研究

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,采用了一种改进的阈值函数,改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且解决了软阈值函数中存在的恒定偏差,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。仿真结果表明,采用了改进的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。     

一种改进的小波阈值法在信号消噪中的研究

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,采用了一种改进的阈值函数,改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且解决了软阈值函数中存在的恒定偏差,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,采用了改进的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于小波改进阈值的肌电干扰降噪研究与效果评估

肌电干扰是心电信号采集过程由于肌肉的轻微颤动引起的噪声干扰,因此需要对采集到的心电信号进一步的去噪.针对传统小波阈值去噪算法对心电信号去噪后存在信号震荡与失真问题,提出一种含有两个动态参数的改进小波阈值函数,通过动态参数可以对改进阈值函数进行整体和局部的调节,从而达到可以对不同程度的噪声进行去噪的目的 .为了验证新阈值函数的去噪效果,采用信噪比、均方差和心电信号的时频域特征3种评估指标,对改进的阈值函数和传统的肌电干扰去噪算法进行去噪效果的比较.研究结果表明,改进的阈值函数对心电信号去噪后的特征波形保存较好,克服了软、硬阈值函数的缺点,去噪后在平滑性和保真性方面表现良好.与传统肌电干扰去噪算法相比,对轻微噪声和严重噪声去噪后信噪比分别为38.7948和36.7212,均方差分别为0.0013和0.0018,去噪评估结果最好.