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1.
基于小波包变换的电机测试信号去噪处理   总被引:20,自引:1,他引:19  
作为一种日益获得广泛应用的信号处理新技术 ,小波分析具有良好的时频局域化特性 ,适应于时变和瞬变信号的分析。针对电机起动过程中的噪声干扰信号 ,提出了基于小波包变换的浮动阈值去噪算法。实验结果表明 ,该方法具有良好的去噪性能  相似文献
2.
电能质量信号的小波软阈值去噪方法   总被引:17,自引:9,他引:8  
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。  相似文献
3.
基于小波混合阈值方法的电能质量信号去噪   总被引:6,自引:1,他引:5  
基于小波变换的阈值去噪是滤除采样信号中白噪声的有效方法.在实际应用中,阈值的选取和对小波系数的处理方法是影响其去噪效果的2个重要因素.软硬阈值方法各有其优缺点.将两者结合起来的混合阈值方法可提高去噪算法的性能.在分析软硬阈值方法各自的优缺点后,结合正态分布的规律和信号、噪声的小波系数在不同层上的分布特点,提出了能自适应确定临界尺度的软硬阈值结合的混合阈值去噪方法.对采样信号进行小波变换,根据各层小波系数能量的最小值,确定临界尺度.对小于或等于临界尺度的层数上的小波系数用软阈值方法处理,对大于临界尺度的层数上的小波系数用硬阈值方法处理,这样处理能减小信号能量损失.对尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号.仿真实验表明.混合阈值方法去噪性能稳定,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,较好地保留了原信号的局部特征,且方法简单,计算量小.  相似文献
4.
基于小波的电力系统信号预定阈值去噪技术   总被引:5,自引:1,他引:4  
目前使用小波对电力系统信号去噪时一般是在信号处理的过程中求取阈值,这样就会影响到信号的实时处理速度和阈值的准确性.本文提出的方法是在电力系统无暂态干扰的情况下预先确定阈值然后再对电力系统信号去噪.由于对电力系统信号去噪时不进行求取阈值运算,这就提高了实时处理信号的速度;同时在预先求取阈值时除了工频信号,其他信号都可看成是噪声,这就提高了求取阈值的准确性,而且由于是预先非实时求取阈值,就可以对信号进行较复杂的运算求取更符合要求的阈值.此方法经过仿真和实际应用,在去噪效果和运算速度上都有较大提高.  相似文献
5.
故障分析中的小波软阈值改进除噪方法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
刘毅华  赵光宙 《继电器》2004,32(24):15-19
软阈值消噪是信号消噪中的标准算法。故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征。通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进。仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析。  相似文献
6.
基于小波预处理技术的低频振荡Prony分析   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
提出了一种利用改进的小波软阈值去噪技术,首先对电力系统低频振荡数据进行预处理,然后采用Prony算法提取低频振荡信号特征的分析方法。在分析Prony算法原理的基础上,分析了参数选择对算法的分析速度与精度有较大影响,提出了Prony算法主要参数的选择策略,即信号抽样频率应大于信号最高频率的2倍,以避免频谱混叠;信号时间长度应包含2个周期最低频率的振荡,以提高参数估计精度;模型初始阶数应远大于信号中实际包含的指数项个数,以使最优子集分量逼近观察到的数据。仿真和动模实验结果表明,基于小波预处理技术的Prony算法具有分辨率高、拟合效果好的优点,能满足电力系统低频振荡特征分析的需要。  相似文献
7.
基于自适应软阈值和边缘增强的图像去噪   总被引:3,自引:0,他引:3  
目前图像的去噪和边缘细节的保留是图像去噪中存在的2个大问题,该文提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,对检测出的边缘和纹理细节图像进行处理后,将它和含噪图像分别进行小波变换,然后将其小波系数对应叠加,最后对叠加之后的小波系数进行小波自适应软阈值去噪。由于在软阈值去噪前叠加了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强,虽然在阈值处理过程中由于边缘和细节均处于高频部分,在随后的软阈值去噪过程中存在被平滑的危险,但是增强后边缘和纹理的小波系数的幅值被放大,在阈值处理时可以得以保留。实验证明该方法比较wiener滤波在视觉效果和信噪比方面都有较大的改善,同时该方法比传统软阈值滤波,在视觉效果相差不大的情况下信噪比也有1~2个dB的提高。  相似文献
8.
使用提升小波进行超分辨率图像重建   总被引:2,自引:2,他引:0  
彭勃  胡访宇 《电子测量技术》2010,33(5):66-68,76
介绍了提升小波变换,研究了提升小波的优点,提出了使用提升小波进行超分辨率图像重建的方法。对原图进行旋转、平移、加噪并进行下采样,得到低分辨率图像序列。选取阈值,对低分辨率图像序列进行提升小波前向变换,然后通过提升小波逆变换得到重建以后的超分辨率图像。与传统的几种重建方法进行比较,实验结果表明,本文的方法能够使重建图像有更好的信噪比,而且在像素较大和低分辨率图像数目较多的情况下,有更快的重建速度。  相似文献
9.
一种改进阈值法小波去噪的信号包络分析方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据小波域阅值滤波的降噪特性,把改进的阈值函数方法和平移不变小波变换相结合,提出一种改进阈值法的小波去噪方法.所提方法和包络分析相结合,能够较好地解决由于随机噪声干扰而造成提取的包络信号轮廓信息粗糙的问题,改善包络提取精度.实现方法是先将改进阈值法的小波去噪方法作为包络分析的前置处理手段,再对信号进行包络提取和包络细化谱分析,获得突变特征频率.仿真结果表明,该方法可以有效的抑制噪声,能够较准确地提取信号包络和突变特征频率.  相似文献
10.
基于小波邻域阈值分类的电能质量信号去噪算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出了一种基于小波邻域阈值分类的自适应阅值电能质量信号去噪算法.首先结合所用小波函数,基于模极大值小波域确定最佳邻域窗口尺寸;然后利用各个尺度携带信号信息的小波系数其分布具有"簇聚"性质及其小波系数具有局部相关性,通过邻域阈值对小波系数进行分类,对分类后的"小"系数直接置零,对"大"系数则采用一种具有局部强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到其估计.仿真实验结果表明,该算法对实际电能质量信号去噪是有效的,在去噪性能上优于常用的多种自适应阈值去噪算法.  相似文献
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