基于改进小波阈值的GIS局放监测抗干扰研究

在气体绝缘组合电气设备(GIS)运行的过程中,需要对GIS的各个物理量进行智能监测,从而来保证GIS的安全运行。其中局部放电积累到一定程度会对设备绝缘造成损害,同时,局放信号易受噪声干扰,会使监测的局放信号产生畸变,对监测设备的准确性带来不良影响。该文针对GIS局部放电脉冲信号易受白噪声干扰的问题,在已有的小波阈值去噪基础上,改进了传统硬阈值去噪的不连续性,克服了软阈值去噪的平滑问题。通过仿真来验证该方法去除现场环境的噪声干扰的有效性,为GIS内部局放信号的去噪方法提供参考。     

改进的小波包能量分段阈值降噪方法

指出了单一阈值选取规则小波包降噪方法的局限性,提出了一种改进的小波包能量分段阈值降噪方法,并与其他小波包降噪方法进行对比分析。仿真结果表明,较其他小波降噪方法,改进的小波包能量分段阈值降噪方法去噪效果更佳。     

基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法

多尺度分析对于小波阈值的选取以及小波函数的设计依赖性较强,针对不同个体心电信号的降噪效果差异性较大。提出一种自适应的小波阈值计算和选取方法,该方法在启发式阈值优化方法基础上融入了小波分解层数和层级影响因子,通过动态调整每一层小波系数的阈值计算函数实现更加合理的信号分解与降噪处理。实验结果表明所提出算法在心电信号降噪效果方面获得了较好的表现,能够满足临床应用需求。     

一种改进的小波阈值降噪方法性能分析

结合小波阈值降噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法的各自特点,提出了一种改进的方案。将该方法用于叠加了噪声的仿真信号进行降噪处理,采用信噪比和均方根误差作为评定降噪结果的标准,结果表明该方法得到了较好的降噪效果。     

一种改进的小波阈值降噪方法及Matlab实现

本文在分析经典的软阈值和硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种改进方案,同时克服了软阈值和硬阈值方法的缺点。通过Matlab实验,结果表明本文提出的改进方案明显比单纯的软阈值和硬阈值方法降噪效果好。     

基于小波分析的变压器局部放电信号去噪方法

针对电力变压器的现场局放信号往往包含干扰的问题,参阅了大量与此相关的文献,在对国内外学者所做工作进行了系统的分析研究之后,对变压器局部放电的在线监测和抗干扰措施进行了综述,提出使用小波和小波包的方法对存在多种干扰的现场信号进行去噪,并使用MATLAB7.0进行了仿真研究.仿真及实验结果证明文中提出的方法能较好地达到抑制局放信号中干扰信号的目的.小波分析具有多分辨分析的特点,在时域和频域同时具有良好的局部化特性,其理论和方法在信号处理方面能够达到较好的效果.     

一种基于改进阈值函数的小波阈值降噪算法

针对小波阈值降噪中硬阈值函数和软阈值函数的不足,结合现有文献提出一种新的阈值函数。新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点,保证了阈值函数的连续性,同时可以通过改变参数灵活地调节函数。在新阈值函数的基础上结合改进的阈值确定方法,提出一种新的降噪算法。通过MATLAB仿真,对几种小波降噪算法进行了试验分析,利用信噪比和均方根误差两个指标进行评价。结果表明,相比于传统的降噪算法,新降噪算法取得了更好的降噪效果。     

基于小波包分解的超声相控阵前置阈值降噪研究

超声相控阵由于其独特的优点广泛应用于航空航天工业领域,在实际检测过程中,噪声污染难以避免,仪器电噪声和环境噪声会造成伪像以及成像分辨率低等问题。为此利用小波包分解对超声相控阵检测开展前置阈值降噪研究,首先对多孔碳钢试块进行超声相控阵实验检测,提取B扫、S扫的各个阵元原始数据;然后利用小波包分解检测信号,获得分解信号中最底层各个节点的能量谱;最后提出一种随分解层数而变化的自适应阈值计算方法,并利用改进后阈值函数进行去噪处理,将重构后的信号成像与未降噪信号成像对比。结果表明这种前置阈值降噪方法既可以保留原始信号的特征,也可以对信号中的噪声杂波起到抑制作用;相比带有噪声的B扫、S扫检测信号,降噪后缺陷图像信噪比分别平均提升8.97 dB、8.26 dB,且改进阈值函数降噪后的缺陷图像信噪比相比硬阈值降噪和软阈值降噪,B扫平均提升2.36 dB和2.39 dB;S扫平均提升3.87 dB和3.17 dB。所提方法在工程实际中具有较好的应用前景。     

基于改进阈值函数的小波降噪算法与仿真分析

通过比较分析传统软、硬阈值函数降噪的算法发现:硬阈值函数存在间断点的问题,而软阈值函数在小波系数绝对值较大的区域引起部分高频信息损失。针对以上问题,提出一种新的阈值函数降噪算法。利用传统的阈值降噪步骤,使用新阈值函数将分解得到的小波系数进行保留或者收缩处理,然后将得到的新小波系数进行图像的重构。添加不同类型的噪声对改进的算法进行验证。实验结果表明,新的阈值函数降噪算法比普通算法更有效,通过新的阈值函数降噪得到的图像,有更大的峰值信噪比(PSNR)和更小的均方误(MSE),PSNR的值最大提高了1.97倍,MSE的值最大下降了54.4%。     

一种改进的小波阈值高斯噪声图像降噪方法

关于图像传输的优化问题,针对传统小波阈值降噪方法,为了克服硬阈值函数不连续,软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在恒定偏差,构造了一个新的非线性阈值函数,通过调整参数可视化地改变阈值函数的形状,将Dono-ho的硬阈值和软阈值作为两种特殊的情况.算法采用对非重要小波系数的处理,不是均设为0,系数可由多项式调节以接近理想小波系数,并进行仿真.仿真结果表明,算法对图像中的加性噪声能很好地去除,并且较好地克服了传统软、硬阈值存在的振荡和边界模糊偏差缺陷,改善了图像质量.     

基于鲸鱼算法改进小波神经网络的GIS局部放电诊断方法研究

针对封闭式气体绝缘开关装置由于生产、运输安装和运行环境等因素,引发的局部放电现象而造成的绝缘故障问题,提出了一种基于改进鲸鱼算法与小波神经网络结合的封闭式气体绝缘开关装置局部放电诊断方法。该方法利用灰度图谱与矩特征实现对局部放电信号的特征提取,基于矩特征值构建小波神经网络的输入样本集;然后使用改进鲸鱼算法对小波神经网络参数进行寻优,以解决神经网络存在的参数敏感问题;最后将优化好且训练完成的小波神经网络应用于绝缘开关装置局部放电诊断中。改进鲸鱼算法引入非线性收敛因子与自适应思想提升了算法的性能,对小波神经网络的超参数有较好的寻优效果。仿真结果表明,相比于通用参数配置的小波神经网络,改进诊断方法诊断精度提升了9.45%。     

基于改进小波包分析的雷达图像消噪方法

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用改进小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理,解决了频带混叠问题,提出了最优小波包基的确定方法,分析了消噪原理,并通过对雷达图像的消噪处理和比较,其消噪效果优于小波,具有更为广泛的应用价值。     

基于改进的小波软阈值法的SAR图像去噪

斑点效应是SAR图像所不可避免的，在不降低图像空间分辨率前提下消除或最大限度地抑制斑点噪声，是当前研究的热点。本介绍了一条能够让小波技术更好地应用于雷达图像去噪而实现起来又非常简便的途径——将原始雷达图像作对数变换，将乘性噪声转化为加性噪声，再进行小波去噪。     

GIS设备局部放电特高频信号线性判别分析识别研究

局部放电测量是监测绝缘系统缺陷的典型非破坏性实验方法,提出了一种基于局部放电特高频(UHF)信号的多尺度特征提取能量参数和线性判别分析的识别方法,设计了4种绝缘缺陷模型模拟气体绝缘开关(GIS)设备局部放电现象。对局部放电UHF信号进行小波包多尺度变换,提取出UHF信号的16维能量参数;又对局部放电UHF信号进行了线性判别分析的设计,在局部放电信号特征量中随机选取30组进行10次采样;对其训练分类器的UHF局部放电信号进行模式识别,得到10个相关结果;试验获得最终的30组训练样本正确率平均值较高。研究结果表明线性判别分类器能够有效地将4种局部放电模型分开。     

一种改进的小波域维纳滤波的图像降噪算法研究

针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。     

基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法

通过遥测信号可以获取飞行器的工作状态和环境数据,为评定性能和故障分析提供依据。本文利用小波包变换能对高频信号分解的优点,针对传统小波包去噪方法的阈值函数在处理既含突变又含平滑信号的情形下,不能在保持良好信号边缘特性与消除恒定偏差的同时,又能避免出现信号原本没有的振荡的问题,提出一种基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法,通过量化当前处理信号的平滑程度和构造介于硬阈值函数和软阈值函数之间并可切换的动态阈值函数,跟随信号变化进行去噪处理。通过算例仿真分析,验证了本文方法在处理既含突变又含平滑信号时,比传统小波包法具有更好的去噪效果。     

Selection of Thresholding Scheme for Image Noise Reduction on Wavelet Components Using Bayesian Estimation

Methods for image noise reduction based on wavelet analysis perform by first decomposing the image and then by applying non-linear compression functions on the wavelet components. The approach commonly used to reduce the noise is to threshold the absolute pixel values of the components. The thresholding functions applied are members of a family of functions defining a specific shape. This shape has a fundamental influence on the characteristics of the output image. This work presents and tests an alternative shape deduced from statistical estimation. Optimal shapes are deduced using Bayesian theory and a new shape is defined to approximate them. The derivation of thresholding shapes is optimal in LMSE and MAP senses. The noise is assumed additive Gaussian and white (AWGN) and the components are assumed to have statistical distributions consistent with the real component distributions. The optimal shapes are then approximated by a scheme utilised in the noise reduction procedure. Results demonstrating the efficiency of the image noise reduction procedure are included in the work.     

基于嵌入式系统的GIS局部放电监测仪设计

研制了一套低成本的基于嵌入式系统的GIS局部放电监测仪设备。设备采用超高频检测法,设计工作频带为500MHz～1500MHz,具有对局部放电现象进行计数、显示实时波形、实时报警,以及实现基于MODBUS协议的多机联网和上位机进行通信等功能。测试结果表明,研制的系统对于GIS局部放电可以进行有效的监测,满足变电站等现场的使用需求。     

基于阈值的小波域语音降噪新算法

提出了一种新的基于阈值的小波域语音降噪算法。采用小波包对含噪语音进行分解，克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阈值的方法，对每一尺度上的噪声最大量进行去噪，保留有用信号，可以进一步提高信噪比，仿真实验表明，该方法有更好的去噪效果。