基于小波变换的行波信号的去噪滤波

小波变换是信号处理中一个十分有用的数学工具。基于小波分析理论,先采用简单去高频去噪法滤除部分高频噪声,然后采用软阈值法滤除与有用信号频率相近的噪声信号,取得了很好的滤波效果。通过实时数字仿真系统验证了这种方法的有效性。     

一种基于方向行波的多端VSC-HVDC系统保护策略

针对星型连接的多端柔性直流输电(VSC-HVDC)系统,提出一种基于方向行波小波能量比值的保护策略。首先分析了星型连接VSC-HVDC系统故障行波的传播特性,找出故障线路和非故障线路方向行波的不同传播规律;然后对电压和电流线模分量进行离散小波变换,计算相应线路方向行波的小波能量;最后通过各个线路正反向行波小波能量的比值确定故障线路。PSCAD/EMTDC仿真结果表明:提出的方法能够快速准确地判断星型拓扑VSC-HVDC系统的故障线路,并且不受故障线路、故障距离、故障类型和故障电阻的影响,具有很好的鲁棒性。     

基于小波去噪的配电网C型行波故障测距

对于配电网C型行波测故障测距方法,通常将故障相和非故障相的电压差作为测量信号进行故障测距。但是对于实际配电网系统,分支对信号的衰减和噪声的干扰常使测量信号湮没在噪声中,使得算法失效。提出一种基于小波重构的配电网行波去噪方法,利用小波分析对信号进行多尺度分解、重构去噪提取故障信号。与传统的去噪方法相比,去掉了信号高频部分,减小了在实际配电网中由于噪声对测量信号行波波头提取的影响,仿真结果表明该方法的正确性。采用PSCAD/EMTDC仿真软件,建立中性点非有效接地的系统仿真模型,仿真结果表明基于小波去噪的配电网C型行波故障测距的可行性。     

基于小波包能量谱的电网故障行波定位方法

为减少电网故障行波传播色散特性对行波波头检测和波速测量的影响,提高电网故障行波定位的准确度,提出了基于小波包能量谱的电网故障行波定位方法。该法结合小波包技术与傅立叶变换的谱分析,对行波信号进行分析,提取能量相对集中的故障频带信号进行故障行波定位计算;行波到达时间由该频带相应尺度下的小波包能量时谱提取的行波特征点位置计算;该频带行波传播速度由输电线路两端对外部扰动的实测行波数据计算。大量的电网故障行波定位ATP仿真分析结果和现场实验测试分析表明,该电网故障行波定位方法能有效提取电网行波特征信号,减少行波传播色散特性和线路长度变化的影响,定位误差<200m。     

基于盲信号提取的机械振动信号消噪方法研究

实际环境中,利用传感器测取的机械振动信号中,不可避免的混有来自相邻机械设备及周围环境的噪声干扰,这些噪声对于利用振动信号进行状态检测和故障诊断是很不利的。为了消除机械振动信号中的噪声,本文利用盲信号提取的特征提取特性,提出了一种新颖的噪声消除方法。该方法利用高阶累积量近似信号峭度建立代价函数,通过计算代价函数的梯度不断修正分离矩阵的估计,从而达到分离混合信号的目的。仿真试验在Matlab环境下进行,源信号采用故障轴承缺陷部位所产生的冲击振动信号。分离结果证明该方法能成功提取源信号,有效去除了噪声。     

基于小波模极大值极性的行波信号识别

对于行波保护，暂态信号的识别方法是非常关键的，尤其要正确区别正常操作(合闸于空载线路)和线路发生故障等相似的暂态过程。根据行波在波阻抗变化处折反射的规律，利用小波变换模极大值的极性关系可以实现行波信号的快速正确识别。EMPT仿真试验证明了这种方法的有效性和正确性。     

基于最小带宽离散小波的故障信号消噪与压缩

噪声在小波变换下的系数随着层次的增加迅速地趋向于零,根据噪声的这一特点,文中运用最小带宽离散小波（MBDW）对噪声进行了滤波：首先,根据带宽的定义求出L＝4,N＝6,8时的最小带宽离散小波滤波系数;其次,对异步电机转子故障时定子电流进行去噪和重构,并对电机断条故障电流压缩和重构。重构后的相对误差,恢复系数和压缩比三项指标表明最小带宽离散小波在信号去噪,压缩方面效果明显,且有计算量小,计算速度快和实时性好等特点。     

基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测

现场采样获得的电动机故障信号通常会含有很多的噪声，如果对噪声不能加以有效地消除。那么故障特征信息的提取将会受到很大的影响。该文通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨，提出了基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测方法，通过实例分析，验证了基于最优小波包基的信号消噪声效果要优于小波方法或普通小波方法的消噪效果，通过对消噪后的故障信号进行分析，提取出了故障特征信息，检测结果表明，在故障检测前先采用最优小波包基方法对故障信号进行消噪，有利于提高电动机故障检测的准确性。     

基于小波包变换方法的超声回波信号去噪研究

超声回波信号中含有大量有关缺陷性质的信息,但同时也掺杂着大量噪声干扰。为了很好的从回波信号中提取反映缺陷本质特征的信号,文章中使用了一种改进的小波包去噪方法一平均能量阈值法,讨论了小波包变换的多分辨率分析及平均能量阈值法消噪的原理,仿真结果表明,基于平均能量阈值的小波包去噪是一种有效的去噪方法,其效果优于小波去噪。     

基于线调频小波变换的电机故障信号消噪方法

电机故障信号包含大量白噪声和有色噪声 ,消噪是故障信号分析、诊断、处理的前过程 ,消噪的效果直接影响到后期工作。小波变换在电力系统的故障信号处理中得到广泛地应用 ,然而 ,小波变换只能消除白色噪声 ,对有色噪声不起作用。线调频小波变换是窗口Fourier变换和小波变换的推广 ,它不仅具有小波变换良好的时频局部性特点 ,而且它的时频窗口比小波变换的时频窗口更加灵活。本文应用线调频小波变换对电机故障信号进行消噪 ,效果明显。线调频小波变换在电力系统故障信号处理方面必将得到广泛的应用     

高噪声环境下基于自适应滤波语音降噪技术的研究

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息,本文提出一种基于线性预测的FIR自适应语音滤波器,对LMS算法作出改进,提高了算法的收敛性。在多种噪声环境下,MATLAB仿真实验结果表明,改进的算法具有更好的降噪效果,显著提高了信噪比,并保持了语音的自然度。     

一种基于成型滤波器的信号源补偿方法

针对主动声纳信号源输出信号畸变影响参数估计问题,提出了一种基于成型滤波器的信号源补偿方法。该方法首先求取信号源中功率放大器非线性变换传递函数;然后根据该传递函数构造成型滤波器;最后由成型滤波器对信号源生成信号进行补偿修正,得到未畸变的输出信号。理论分析和仿真结果表明,在仿真条件下,该方法可有效解决信号源输出信号畸变问题,提高信号源输出信号在主动声纳应用中的鲁棒性,使频带宽度估计准确率提高40%以上。     

CIC滤波器在超声多普勒信号接收机中的应用

在医用超声多普勒信号接收机中,CIC滤波器(积分梳状滤波器)起到了高效滤波,同时降低采样速率的作用,是后续信号处理的先决条件.首先详细分析了CIC滤波器的原理以及构成.结合超声多普勒接收机中的实际设计要求,应用MATLAB对滤波器参数进行了设计与仿真.最后应用Verilog语言在FPGA上完成了滤波器以及片上验证系统的...     

换流变用有载分接开关振动信号预处理方法研究

为提高换流变用有载分接开关(OLTC)状态诊断的准确性,开展换流变用OLTC振动信号预处理方法研究。通过对OLTC工作原理和现场噪声的分析,提出基于维纳滤波器的OLTC振动信号降噪方法和基于Teager能量算子-双门限法的OLTC振动信号阶段划分方法。在降噪方面,通过驱动电机电流信号划分噪声段和带噪信号段,基于噪声和带噪信号的频谱特征构建维纳滤波器,通过与降噪前的振动信号以及与其他降噪方法的比较,验证了该方法的有效性。在阶段划分方面,通过Teager能量算子放大振动脉冲与低频噪声的差异,通过对比观察法与所提方法在端点提取时存在的误差,验证了所提方法的有效性。文中提出的振动信号预处理方法,可为OLTC状态诊断提供高信噪比的振动信号和振动阶段信息。     

Indirect current control of active filter for harmonic elimination with novel observer-based noise reduction scheme

Active power filters have been developed recently to solve the harmonics disturbance problems on power system networks. The direct current control scheme is generally used to control the harmonic compensating current directly for current source active power filters. To improve the characteristics of harmonic elimination, the voltage regulation scheme is proposed which regulates the filter capacitor voltage at the input side. Hence the voltage regulation scheme is an indirect current control technique for making sinusoidal line current. To implement this proposed scheme, the electronic differentiator should be used. By using the conventional differentiator, high frequency noise is generated in the controller. This deteriorates both the accuracy and reliability of the controller. To reduce this noise, a novel observer-based noise reduction scheme is proposed for our active filter system. The observer-based algorithm and characteristics of indirect current-controlled active filters are investigated through simulations and experiments.     

Design of a near‐optimal adaptive filter in digital signal processor for active noise control

Adaptive filter has been applied in adaptive feedback and feedforward control systems, where the filter dimension is often determined by trial‐and‐error. The controller design based on a near‐optimal adaptive filter in digital signal processor (DSP) is developed in this paper for real‐time applications. The design integrates the adaptive filter and the experimental design such that their advantages in stability and robustness can be combined. The near‐optimal set of controller parameters, including the sampling rate, the dimension of system identification model, the dimension (order) of adaptive controller in the form of an FIR filter, and the convergence rate of adaptation is shown to achieve the best possible system performance. In addition, the sensitivity of each design parameter can be determined by analysis of means and analysis of variance. Effectiveness of the adaptive controller on a DSP is validated by an active noise control experiment. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

分块平均的噪声图像边缘检测

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果好坏直接影响到后面的图像分析。针对传统的边缘检测算子对噪声的干扰较大,本文提出一种被噪声污染的图像边缘检测的新方法。将模板窗口平均分成不同方向的8块,计算不同方向的平均灰度值的绝对差,然后判断窗口中心像素是否为边缘点。实验结果表明,该边缘检测算子在抑制噪声对图像边缘的影响和保持图像细节方面,优于传统的边缘检测算子。     

An adaptive noise reduction filter for discrete signal by use of sandglass‐type neural network

An adaptive noise reduction filter composed of a sandglass‐type neural network (SNN) noise reduction filter (RF) is proposed in this paper. SNN was originally devised to work effectively for information compression. It is a hierarchial network and is symmetrically structured. SNN consists of the same number of units in the input and output layers and a smaller number of units in the hidden layer. It is known that SNN has signal processing performance which is equivalent to Karhunen–Loeve expansion after learning. We proved the theoretical suitability of SNN for an adaptive noise reduction filter for discrete signals. The SNNRF behaves optimally when the number of units in the hidden layer is equal to the rank of the covariance matrix of the signal components included in the input signal. Further we show by applying the recursive least squares method to learning of the SNNRF that the filter can process signals for on‐line adaptive noise reduction. This is an extremely desirable feature for practical application. In order to verify the validity of SNNRF, we performed computer experiments examining how the noise reduction ability of SNNRF is affected by altering the properties of the input pattern, learning algorithm, and SNN. The results confirm that the SNNRF acquired appropriate characteristics for noise reduction from the input signals, and markedly improved the SNR of the signals. © 1999 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 127(4): 39–51, 1999     

零相位滤波器在基于激光多普勒效应的动态位移信号处理中的应用

本文介绍了零相位滤波器的原理和实现方法。零相位滤波器在通带范围内可有效消除一般差分滤波器对信号产生的相位失真和频率改变。将零相位滤波应用到激光多普勒信号处理子系统,有助于抑制噪声,提高信噪比,可为正确选用滤波器处理激光多普勒信号提供参考。在Matlab平台下对实测数据进行对比,分析的结果也说明了这一点。     

LFMCW雷达差频信号滤波电路设计

理想情况下LFMCW雷达差频信号在规则区内是标准正弦信号,但大量实测信号表明,差频信号中含有成分复杂的噪声信号,严重影响了雷达的测距精度.采用模拟滤波器,是滤除这些噪声信号最直接的办法.针对LFMCW雷达差频信号信号频带与噪声频带相近的特点,介绍了一种计算简单的模拟椭圆滤波器设计方法,分别设计了椭圆函数低通、高通滤波器,然后通过级联的方式构成带通滤波器.实测实验表明,该方法设计的带通滤波器可以有效地降低噪声干扰,提高LFMCW雷达差频信号质量.