采用第二代小波变换的功率测量方法

采用第一代小波变换进行电压、电流有效值和功率分频带测量时运算速度慢,不利于硬件的实现和实际应用.针对以上问题,在深入分析提升过程和推导Db4提升小波的系数的基础上,首次提出了基于第二代小波的电压、电流有效值及功率分频带测量的方法,并用Db提升小波进行仿真实验.可以看出,该算法的准确度优于10-3,速度则比第一代小波变换的测量算法提高了一倍以上.     

谐波及无功分量实时检测的一种小波方法

从小波函数的带通性质出发,利用小波变换在不同尺度下对非正弦电流信号进行检测,由此得出了它的基波和谐波分量及其有效值. 通过重构基波分量与电源电压之间的相位差,求得了信号中的基波无功电流分量. 为说明所提出检测方法的有效性,进行了相应的仿真研究,并讨论了影响检测精度的因素.     

基于小波变换的暂态电能质量分析方法

针对配电系统中最常见的暂恋电能质量扰动,例如电压暂降、电压暂升、振荡、脉冲等在发生扰动的起止时刻常常对应电压信号的奇异点的特点,本文提出了一种基于小波变换的暂态电能质量奇异性检测方法。利用小波变换的快速算法——Maliar算法来确定暂态电能质量信号的扰动持续时间和扰动波形,从而进行检测。     

经验模态分解和小波包变换的表面等离子体共振光谱降噪方法

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪时信号端点处极值不确定和小波变换降噪信号失真的问题,综合经验模态分解自适应性和小波包变换更加精确的数据分析能力,提出一种EMD和小波包变换的表面等离子体共振(Surface Plasmon Resonance,SPR)光谱降噪方法.利用SPR系统模型模拟共振光谱信号,借助EMD对信号进行分解处理,再对低频项及残余项做小波包变换降噪处理得到共振信号.最后将EMD和小波包变换的方法用于对实际SPR光谱进行滤波处理.结果表明:EMD和小波包变换方法既能有效去除噪声,又能准确得到SPR光谱信号中的光强反射率信号,有效提高了共振波长的辨识精度,是一种实效的SPR光谱信号降噪方法.     

一种基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法

为了提取信号中较弱的故障特征频率分量,以正交小波为基函数,在对振动信号实施冗余小波变换分解的基础上,提出了一种等效的功率谱分析方法。该方法利用冗余小波变换分解提供的多分辨信息,先剔除高频噪声分量,在获得其他尺度的功率谱后,对其进行归一化处理。由于每个分解频带的分析频率相同,因此叠加归一化的功率谱得到信号的等效功率谱,使被淹没信号中的微弱频率分量在功率谱上显现出来。采用这种方法有效地提取了烟汽轮机汽封与转子之间摩擦故障的特征信息。     

单相混合谐波源参量分析及算法研究

为研究配电网中非线性单相负载混合谐波源的特性,提出单相混合谐波源重要参量的分析方法及计算方法。通过分析单相混合谐波源的电压电流特征,给出包含谐波、间谐波、次谐波成分的混合谐波源电压电流瞬时值、有效值的分解方法和计算方法。依据基础公式推导,提出电压电流总谐波失真的计算方法,提出混合谐波源瞬时功率、有功功率的分解方法和计算方法,得出总有功功率测量理论误差与时间的关系。利用该文提出的系列算法,对配电网中某一非线性负载谐波源测试数据进行仿真分析,结果表明:该系列算法能有效计算电压、电流总谐波失真偏差,能准确表征总有功功率测量理论误差与时间的关系,测量时间越大,由间谐波引起的误差越不显著。     

双树复小波和局部投影算法在齿轮故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

齿轮故障振动信号往往表现为非线性非平稳特性,并且早期故障振动信号往往包含较强的背景噪声,不利于故障特征的提取。针对该问题,提出了基于双树复小波变换和局部投影算法的齿轮故障诊断方法。首先,对故障信号进行双树复小波变换,得到不同尺度下的小波系数和最后一层的尺度系数,并计算各层小波系数的模与相角。然后,选择模周期性较强的小波系数或尺度系数进行局部投影算法处理,得到周期性增强的系数的模,并选择合适的阈值进行软阈值处理。最后,利用处理后的系数进行双树复小波重构,从而提取出齿轮故障特征信号,进行希尔伯特包络解调分析便能准确地得到故障特征频率。仿真信号和工程应用表明,该方法能够有效地提取齿轮故障特征信息,提供了一种齿轮故障特征提取的新方法。     

基于数据缩减的分频段小波模态参数快速识别

针对利用小波进行模态参数识别效率较低的问题,提出了一种基于数据缩减的分频段小波模态参数快速识别算法。利用奇异值分解对协方差信号在保留数据信息量的情况下进行缩减以减少参与计算的数据量,对正功率谱密度矩阵的奇异值分解确定识别系统的模态阶数及相应的频率范围,利用小波变换对缩减后的数据进行各阶模态逐频段识别。相比原始算法,文中方法减少了小波分析的数据量并避免了一些无用频带的小波分解从而减少计算量。通过对一个3阶线性时不变系统以及一个大桥模型的参数识别验证了文中方法在保持识别精度的情况下大幅度地提升了计算效率。     

包含谐波的交流功率量值传递方法的研究

描述一种由作者提出的交流功率量值传递方法 ,它直接传递交流功率 ,同时传递交流电流和交流电压 (含有一定波形失真或特定波形的交流功率和交流电流、电压有效值 )。本方法适用于各级电能计量标准 (总不确定度为 0 0 1%～ 0 1% )的交流功率和交流电流、电压的量值传递 (量程扩展 ) ,特别适用于特定波形 (如IEC 10 36标准中规定的几种典型的波形 )下传递交流功率     

基于局部均值分解的电压暂降检测新方法

提出了利用局部均值分解(LMD)方法对电压暂降进行检测和分析的新方法,该方法利用分解所得的瞬时幅值和瞬时频率进行电压暂降幅值、频率的检测以及扰动起止时刻的定位。针对LMD方法存在的"端点效应"问题,提出一种波形延拓新方法——横纵向比例延拓法。在进行电压暂降的检测时,首先对原始信号进行提升小波降噪,然后对去噪信号进行横纵向比例延拓,继而对延拓后的信号进行LMD分解,将分解得到的乘积函数分量按原信号对应的时刻进行截取,得到改善端点效应后的分解结果,最后,从LMD分解后得到的瞬时幅值和瞬时频率提取电压暂降的特征信息。与希尔伯特-黄变换的检测结果进行了比较,结果表明所提出的电压暂降检测方法是可行、有效的,可为进一步进行电压暂降源扰动识别提供依据。     

工业内窥镜图像对比度增强算法

针对内窥镜图像由于照明等原因而造成的亮度不均匀,局部对比度较低的问题,本文提出一种基于小波变换的同态滤波算法对内窥镜图像进行对比度增强.分析了照明反射模型的基本原理及可用于消除光照不均的同态滤波方法,采用快速小波变换代替传统傅里叶变换,在变换域中对小波系数进行非线性增强,对不同尺度上的小波系数进行不同程度的增强.实验结果表明,该方法可以有效消除由光照不均匀引起的图像亮度不均匀,增强图像对比度的同时不改变图像的原始面貌,其效果优于传统的同态滤波方法.     

The Method Based on Original DBFs for Fast Estimation of Waveform Distortions in Ship Systems—Case Study

This paper deals with the problem of fast recognition of harmonic distortions by means of a wavelet transform. A method of fast detection of a frequency band affected by the high-frequency content and time of its occurrence is described. It is based on the auxiliary waveform distortion band factors (DBFs) calculated on the basis of wavelet coefficients. The merits of the presented method, as well as its limitations, are described on the basis of real voltages registered in ships' electrical power systems. This method is a part of the method based on the complementary application of Fourier and wavelet transforms, which was described in the previous papers of the author. However, this paper describes new research results and an expanded analysis exclusively focused on the aforementioned DBFs.     

Analysis of Seidel aberration by use of the discrete wavelet transform

Seidel aberration coefficients can be expressed by Zernike coefficients. The least-squares matrix-inversion method of determining Zernike coefficients from a sampled wave front with measurement noise has been found to be numerically unstable. We present a method of estimating the Seidel aberration coefficients by using a two-dimensional discrete wavelet transform. This method is applied to analyze the wave front of an optical system, and we obtain not only more-accurate Seidel aberration coefficients, but we also speed the computation. Three simulated wave fronts are fitted, and simulation results are shown for spherical aberration, coma, astigmatism, and defocus.     

基于小波变换的介损测量方法研究

高压介质损耗测量是电力系统中检测高压电气设备的常规项目，对于高压电气设备的正常运行至关重要。依据小波分析理论、阐述了信号分解重构的过程，并且结合损耗测量中的波形特征，提出了利用小波变换来提取基波信号计算介质损耗角的检测方法，能够有效的消除谐波和噪声的影响。仿真分析表明，小波变换在介损测量中有较好的应用效果。     

循环小波变换及其应用

介绍了循环小波的概念及其循环小波变换的快速算法,详细描述了由原正交小波获得其相应的循环小波的过程,从其中的缠绕叠加过程中,给出了信号的循环小波分解的一般公式,对任意长度数据的信号使用任意偶数的Daubechies小波的变换矩阵的构成给出了统一的描述。接着对使用循环小波变换识别结构系统脉冲响应函数的思想进行了仿真研究。在仿真中以两自由度和悬臂梁结构系统为例考虑了不同的小波对识别精度的影响,还讨论了循环小波变换方法的总体平均性能。     

连续小波变换快速带通滤波实现算法的研究

针对连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)计算量较大的问题,提出了一种利用带通滤波实现CWT的快速算法.根据CWT的定义,可将某一尺度下的小波函数看作一带通滤波器的传递函数,于是对信号和小波函数分别进行采样后,再利用快速傅里叶变换实现两个序列的线性卷积,便能求出相应尺度下的小波系数.推导了任意尺度对应的频率与尺度、小波中心频率、信号采样频率、小波函数采样频率之间的关系式,并分析了算法的计算量.仿真和应用结果表明,该法速度很快,精度较高,并且尺度可以任意取值,非常适合于工程应用.     

基于改进零树小波的红外图像盲水印算法

提出了一种小波域自适应盲水印算法,采用（7,4）汉明码技术进行纠错编码。基于整数小波变换,在中高频区采用不重复零树小波编码,自适应的量化小波系数,将水印嵌入到重要系数上。水印提取过程不需要原始图像的参与。实验结果表明,算法自适应性强,实现速度快,具有较好的不可见性,对常见的JPEG压缩、滤波、加噪、剪切等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于复小波变换与层间模型的图像去噪

很多小波去噪方法认为小波系数是相互独立的,然而大量实验表明实际图像的小波系数之间是有较强的依赖性。在本文中,我们将利用复小波变换的优势以及小波系数之间的依赖性,提出一种新的图像去噪方法。该方法先确定滤波器系数,再对复小波变换系数建模,并根据MAP准则给出系数的收缩方法进行去噪处理,最后作复小波逆变换。同时在变换的系数抽取之前估计系数的方差,可以使方差估计更准确。     

A novel signal processing technique for eddy-current testing ofsteam generator tubes

In eddy-current testing of steam generator tubes of nuclear power plants, the signals of defects may be corrupted by noise and other nondefect signals arising from the probe lift-off and the structures attached to the tubes, resulting in unreliable detection and inaccurate characterization of defects. In this paper, a novel signal processing technique is presented to reduce the noise and nondefect signals by the use of a wavelet transform. The noise and nondefect signals are reduced by first decomposing testing signals into wavelet components and then modifying the wavelet coefficients. The defect signals embedded in noise and nondefect signals are reconstructed through the inverse wavelet transform of the modified wavelet coefficients. The results of processing the one-dimensional and two-dimensional signals from eddy-current testing of tube test pieces show that this signal processing technique is effective for extracting defect signals embedded in noise and nondefect signals     

基于多重信号分类算法的复合材料冲击定位

为了提高复合材料结构冲击定位的精度和实时性, 将阵列信号处理技术引入到结构健康监测领域, 提出了利用小波变换和多重信号分类算法实现复合材料结构冲击定位的新方法: 通过小波变换提取冲击响应信号某一窄带频率成分, 运用多重信号分类(MUSIC) 算法实现冲击源到达方向的估计; 根据Lamb 波传播特性, 用小波变换求出某一中心频率下的对称模式和反对称模式的Lamb 波到达同一传感器的时间差, 结合对称模式和反对称模式Lamb 的速度差就可以估计出冲击源到达传感器的距离, 实现冲击定位。对玻璃纤维/环氧树脂复合材料层合板和碳纤维/双马树脂基复合材料层合板2 种试件的实验均表明该方法能快速、精确地识别出冲击源位置。