一种基于小波参数滤波的音素分段算法

本文提出了一种新的基于小波变换和参数滤波的音素分段算法,称为小波参数滤波算法（WPF）,小波变换具有和人耳相似的特性,即随着频率的升高,分辨率下降,我们利用眩特性先对信号进行小波域滤波,然后利用参数滤波对信号进行分段。实验表明本文提出的算法在性能上优于常规的参数滤波方法。     

小波滤波在罗氏线圈互感器中的应用研究

随着智能电网技术的发展,以电子式互感器和光电式电压/电流互感器为代表的非常规互感器得到了广泛的研究。简要分析了小波变换时频局部化能力及其相对于傅里叶变换的优点,介绍了罗氏线圈互感器的优点和缺点,针对罗氏线圈互感器输出数据存在的高斯白噪声干扰信号,基于小波变换的基本原理,介绍了小波阈值滤波算法中的常用阈值函数,并使用Matlab仿真软件研究了小波阈值滤波算法的特性。     

小波域InSAR相位滤波

针对传统小波域InSAR相位维纳滤波器的不足,提出了一种改进的算法。算法将互相关系数和残差点引入滤波过程,在InSAR相位变换至小波域后,首先根据互相关系数进行滤波。之后,并进行多层小波变换,在各层进行维纳滤波。各层小波域维纳滤波后,逐层进行小波逆变换,在最后一次逆变换前,对残差点处的小波域相位进行均值滤波。通过对仿真数据和实测数据进行实验,最终得到结论:改进的小波域维纳滤波比传统小波域维纳滤波的滤波性能更好。     

基于小波变换的数字滤波算法

基于紧支撑正交小波变换理论和多分辨率分析特性的应用研究,提出了信号的数字滤波的算法方案,并通过仿真对算法进行了验证和比较,仿真分析表明基于小波变换的滤波方案,能够有效地滤除衰减直流分量、噪声、频率波动和非整次谐波的影响。     

GIS局部放电包络信号噪声抑制的小波方法

基于超高频包络检波的GIS局部放电检测系统采样得到的超高频局部放电包络信号中含有噪声。笔者分析了检测系统测量过程中可能混入的几种噪声,通过截取没有局部放电的采样信号进行频谱计算,理论与实测分析结果均表明,包络检波后信号中的噪声主要是白噪声。基于小波变换的滤波算法对白噪声有很好的抑制效果,文中在对小波变换原理进行简要分析的基础上,提出了改进阈值的小波滤波算法,仿真及实测信号的滤波结果证实了该改进算法的有效性。     

基于中值滤波和改进提升小波的输电线路激光测距信号去噪方法

针对小波变换去噪算法精度不高,运行时间较长的缺点,并结合激光测距信号含有高密度高幅值脉冲噪声和白噪声的特点,提出一种基于中值滤波和改进提升小波的去噪算法。首先对实测输电线路激光测距信号进行中值滤波处理,以平抑占比较重的脉冲噪声;再进行提升小波变换,得到小波分解系数;同时,使用鸡群优化算法(chicken swarm optimization,CSO)寻找最优阈值;然后进行提升小波逆变换得到重构信号。结果表明:相对于传统提升小波变换去噪算法,应用该方法的去噪效果信噪比提升2倍以上。最后将几种去噪算法进行了综合比较,所提出方法可有效提高去噪效果并略微减少算法运行时间,优于传统去噪算法。     

电力系统超高速保护的形态学-小波综合滤波算法

提出了一种用于电力系统超高速保护的形态学－小波综合滤波算法。该算法着力解决暂态行波中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难，利用数学形态学设计的前置滤波单元在有效抑制各种噪声的同时，较好地保持了行波波头的基本形状。小波变换算子则可有效地检测出行波波头并进行精确定位，从而为各种行波保护或暂态保护提供可靠的判据。ATP仿真结果验证了本算法的有效性。同时，该形态学－小波综合算法的计算量较单一的低通滤波器的多尺度小波变换的计算量小，有利于工程实现。     

一种新的小电流接地选线算法

在分析以往小电流接地选线各种算法的基础上,提出了一种基于数学形态学及小波变换综合的选线算法,该算法利用数学形态学滤波器对采集到的电压电流信号进行滤波,而后利用小波变换的奇异性理论和模极大值理论来构成接地选线算法,本算法很好地体现了形态学滤波器的噪声抑制能力和小波分解的奇异点检测能力。Matlab仿真结果表明,该算法不受中性点接地方式和线路参数的影响,且具有较强的承受过渡电阻的能力。     

一种新的小电流接地选线算法

在分析以往小电流接地选线各种算法的基础上,提出了一种基于数学形态学及小波变换综合的选线算法,该算法利用数学形态学滤波器对采集到的电压电流信号进行滤波,而后利用小波变换的奇异性理论和模极大值理论来构成接地选线算法,本算法很好地体现了形态学滤波器的噪声抑制能力和小波分解的奇异点检测能力.Matlab仿真结果表明,该算法不受中性点接地方式和线路参数的影响,且具有较强的承受过渡电阻的能力.     

基于中位值和小波两级滤波的气相色谱分析仪数据预处理方法

当采用气相色谱法对混合气体进行分析时,由于存在奇异噪声和高斯噪声,对色谱峰检测产生不良影响。为此,通过小波变换的方法提取噪声,对噪声进行分析,建立噪声的概率分布模型,确定色谱信号中噪声的特点。根据噪声的特点,采用中位值滤波和小波变换相结合的滤波方法,处理色谱信号。实验表明,中位值滤波和小波变换相结合的两级滤波方法能有效滤除奇异噪声和高斯噪声,且信号畸变小,为后续色谱峰检测、重叠峰分离打下良好的基础。     

基于谐波小波变换的电力系统谐波检测研究

准确的谐波分析对电力系统稳定具有重要意义。为克服传统小波分析方法的缺点,提出将谐波小波用于噪声环境下谐波分析。首先对谐波小波进行加窗处理以减少频谱Gibbs现象,然后运用谐波小波方法实现各谐波分量的分离,计算出各谐波分量的瞬时幅值和频率,并对结果进行最小二乘拟合以提高精度。大量的仿真结果表明谐波小波方法在电力谐波分析中是准确有效的。     

Support Vector Machine-based Denoising Technique for Removal of White Noise in Partial Discharge Signal

Abstract—Partial discharge (PD) measurement has emerged as a dominant investigative tool for condition monitoring of insulation in high voltage equipment. In general, PD signals are severely polluted by several noises like white noise, random noise, discrete spectral interferences (DSI). The challenge lies with removing these noises from PD signal effectively by preserving the signal features. In this article, support vector machine (SVM) based denoising technique has been proposed for the removal of white noise from PD signal. The proposed SVM technique retains the edge of the original signal efficiently and also pseudo Gibbs phenomenon does not exist with SVM technique. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, artificially simulated PD signal mixed with white noise and the measured PD readings are considered. For the purpose of comparison, other denoising techniques such as fast Fourier transform (FFT), discrete wavelet transform (DWT), and translation invariant wavelet transform (TIWT) are also considered. The results reveal that, SVM based denoising technique shows better performance in terms of higher signal to noise ratio, signal reconstruction error ratio, cross correlation coefficient and reduction in noise level, mean square error, and waveform distortion.     

基于小波变换抗混叠谐波检测的一种新方法

通过分析小波混叠本质,推导出基于小波变换的谐波检测算法,该算法改善了谐波检测过程中的混叠现象。通过Matlab仿真实验表明本文方法有较好的抗混叠效果,有利于进行电力系统谐波信号精确分析。该算法实现比较简单,是一种新的快速抗混叠方法,具有一定的实用价值。     

谐波小波包在接收机中的应用研究

在强噪声环境中检测出微弱信号的能力是接收机重要性能指标之一.为了提高接收机在强噪声环境中检测微弱信号的能力,将小波去噪算法和谐波小波滤波算法应用到接收机的数字处理部分,并使用MATLAB软件做了相应的仿真.仿真结果表明,在-30 dB的信噪比下,小波去噪算法效果不理想,谐波小波滤波算法取得较好的效果,能够在强噪声环境中...     

应用平移不变小波变换消除短路电流中的噪声

有效去除继电保护信息采集中的噪声,对确保继电保护装置正确动作至关重要.对电力系统接地短路电流信号的去噪进行了研究,针对小波去噪等信号处理方法中存在的Gibbs现象,提出并研究了采用db4小波进行信号去噪,采用平移不变小波变换,并以新型阈值代替传统阈值,进一步改善了去噪效果.工程实际应用中,采用间隔循环平移可提高运算速度,理论分析及仿真实验均验证了该方法的有效性.     

基于混叠补偿小波变换的电力系统谐波检测方法

虽然许多文献表明基于小波的谐波检测方法优于传统的谐波检测技术，但因混叠现象的普遍存在，导致其精度低、鲁棒性差，需要寻求新的解决方法。该文研究了小波变换的混叠现象，提出了一种电力系统谐波检测的抗混叠小波分析方法。离散小波变换混叠补偿方法，通过该方法将谐波信号分解成不同频带的子频带信号，再利用连续小波变换对非零子频带信号进行分析，提取谐波分量特征。仿真试验和几种方法的计算结果表明，文中所提出的谐波分析方法能够有效地消除小波混叠，并能精确地提取谐波分量特征，从而为电力系统谐波精确检测提供了一种有效的手段。     

基于小波变换的电机信号消噪技术的研究

在分析小波变换消噪原理和方法的基础上,针对信噪比较高的信号,进行小波消噪和傅里叶消噪仿真分析。结果表明,采用小波消噪能达到比较理想的效果。但对于信噪比较低的信号,必须采取多种方法相结合,才能取得满意的消噪效果。文章提出了将时域平均法和小波软阀值消噪法相结合和基于相关性分析与小波变换相结合两种方案消噪。通过对这两种方案进行仿真实验,结果表明,这两种方案可以有效地去除信号中的干扰噪声,提高信号的信噪比,取得良好的降噪效果。     

改进小波结合BP网络的风力发电机故障诊断

针对风力发电机早期故障时定子电流特征量难以提取的问题,提出了单子带重构改进小波变换结合BP神经网络的风力发电机故障诊断新方法。通过对风力发电机的定子电流进行单子带重构改进小波变换,消除了传统小波变换中的频率混叠现象;从小波变换后的子带信号中选取特征域、提取特征量作为BP神经网络的输入;在此基础上,结合BP神经网络的输入输出非线性映射能力,完成对故障的诊断和定位。经过仿真实验证实,该方法准确地实现了对风力发电机故障的诊断。     

采用小波变换的绝缘子泄漏电流去噪

为了去除污秽绝缘子安全区泄漏电流中的噪声,提出了采用小波变换去噪时分解层数的定量计算方法。根据小波去噪时需对细节进行阈值处理、安全区泄漏电流的能量主要集中在低频周期成分上的结论,提出了确定小波变换去除安全区泄漏电流噪声时最佳分解层数的判据;并以此判据为基础,提出并证明了计算小波分解层数的公式。对在高压试验中和现场采集到的绝缘子泄漏电流进行了小波去噪研究,结果表明:在相同母小波和阈值前提下,采用所提公式获得的分解层数去噪时的效果优于采用其他分解层数时的效果。从而得出结论:所提公式计算出的值为最佳分解层数,按此值去噪时效果最好。     

基于小波系数均衡方向变换的图像压缩

本文提出了一种新的基于小波系数的均衡方向变换方法,首先用小波变换对图像做多尺度分解,再用改进后的均衡方向滤波器组(uniform directional filter banks,uDFB)对小波变换后的高频子带作方向变换。该变换是对基于小波的contourlet变换的一种改进,它充分利用了小波的非线性逼近特性以及均衡方向滤波器良好的多分辨率和多方向特性,进一步增强了图像的方向特征,同时能有效抑制瑕玷的引入。仿真结果表明,将该方法用于图像压缩可以比基于小波的压缩算法更好地恢复出原图像的轮廓和纹理,并获得较高的峰值信噪比。