基于小波变换的爆缸检测方法

阐述了一种基于小波变换的发动机爆震信号检测的新方法。当空气燃油混合气的一部分在汽缸里自由燃烧时,爆震传感器采集到爆震信号,利用小波变换来对爆震信号进行去噪和奇异点的分析处理,并通过对测试信号的处理和分析验证了这一方法的有效性,实验表明,该方法能够准确地检测出爆震发生的时间。     

基于小波变换检测谐波的新方法

首次将小波变换应用于电力系统皮检测，通过对含有谐波的电流信号进行正交小波分解，分析了电流信号的各个尺度上的分解结果。利用多分辨的概念，将低频段上的结果看作不含谐波的基波分量。     

基于小波变换的故障电弧检测方法研究

描述了故障电弧的危害、定义及检测方法分类。提出了一种基于Daubechies 4阶小波变换的故障电弧检测方法。通过试验分析证明,其具有计算简单、实时性强等特点,能有效检测线路中是否有故障电弧产生。     

基于分数阶小波变换的电力系统谐波检测方法

针对稳态和暂态谐波检测易受噪声干扰的问题,提出一种基于分数阶小波变换(fractional wavelet transform,FRWT)的电力系统谐波检测方法。首先,通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)检测出各频谱的频率,根据频率确定分解层数;其次,利用FRWT对信号进行分解和重构,实现基波与各次谐波分量的分离;最后,对各次谐波分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT),获取各次谐波分量的频率和幅值检测结果以及暂态扰动的起止时刻。对多种谐波信号的仿真试验结果表明,FRWT方法可以有效实现对含噪信号中稳态和暂态谐波的检测,即使信噪比较低也能保证各项结果的检测精度,证明FRWT方法是检测谐波的一种有效新方法。     

基于小波变换的时变谐波检测

提出了一种基于小波变换的时变谐波检测方法,利用正交小波在Ｌ＾２（Ｒ）空间线性张成的标准正交小波基和小波函数时频局部性的特点,将谐波时变幅值投影到小波函数和尺度函数张成的子空间上,从而把时变幅值的估计问题转化为常系数估计,利用最小二乘法即可实现时变谐波的检测。     

基于傅立叶和小波变换的电网谐波检测

利用小波变换的奇异信号检测能力和较好的时域分辨率,结合傅立叶变换准确的频域分辨能力,提出了傅立叶和小波变换联合检测的改进算法,并通过仿真验证了算法的可行性。     

基于MATLAB小波变换的电力系统谐波检测方法研究

本文介绍基于MATLAB小波变换的谐波检测方法。由于小波变换具有良好的时频局部化特性,近年来已将小波变换应用于谐波检测中。本文采用一维小波变换中Daubechies(dbN)小波将噪声信号分解。综合利用MATLAB中的Simulink、电力系统工具箱进行仿真建模。通过仿真验证表明,小波变换能快速而准确地将信号中的基波信号和不同频率的谐波信号分解出来,从而达到检测谐波的目的。     

基于小波变换的时变谐波检测

提出了一种基于小波变换的时变谐波检测方法,利用正交小波在L2(R)空间线性张成的标准正交小波基和小波 函数时频局部性的特点,将谐波时变幅值投影到小波函数和尺度函数张成的子空间上,从而把时变幅值的估 计问题转化为常系数估计,利用最小二乘法即可实现时变谐波的检测。同时递推最小二乘法的应用使该方法 适用于谐波在线跟踪。     

基于小波变换的脉搏信号特征提取

提出了一种适合于非平稳脉搏信号的特征提取方法。对在校学生和血管硬化患者两组各20例的脉搏信号进行分析,选择了具有多分辨分析特性的小波变换,分别对每例信号进行5层分解,提取出各尺度小波系数。根据小波系数与信号能量之间的等价关系,将归一化的各尺度小波系数能量值作为识别脉搏信号的特征向量。针对脉搏信号频谱特点并结合实验数据,改进了现有的能量特征提取算法。在样本有限的情况下,通过统计分析得出可以用改进的能量特征向量来区分心血管疾病患者和正常人群的结论。     

基于小波变换的电能质量扰动信号的检测

为对电能质量进行有效的治理,提高用电效率,有必要对扰动信号进行实时检测和定位.针对当前电力系统存在的电能质量扰动信号中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点,采用小波变换对电力系统的高频扰动、瞬时脉冲、电压切痕信号进行检测.研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,证实了该法的准确性和优越性.     

基于小波变换的电能质量扰动信号的检测

为对电能质量进行有效的治理,提高用电效率,有必要对扰动信号进行实时检测和定位。针对当前电力系统存在的电能质量扰动信号中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点,采用小波变换对电力系统的高频扰动、瞬时脉冲、电压切痕信号进行检测。研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,证实了该法的准确性和优越性。     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

一种小波变换域的自适应扰动消除方法

针对自适应逆控制中实时消除非平稳时变噪声的困难,提出了一种小波变换域自适应扰动消除方法,从而有效地降低了输入信号自相关矩阵特征值的分散程序,达到了改善噪声消除效果的目的,并拓宽了这种扰动消除方法的应用范围。     

小波变换在原子钟相频跳变检测中的应用

原子钟相频跳变是制约标准时间信号准确度和稳定度的关键因素之一,它的分析和检测在守时系统自动化监控中非常重要.本文基于小波去噪和多尺度分辨方法,较好地解决了原子钟相频跳变的检测问题,研究成果具有较高的参考价值.     

基于复值小波变换的直流系统接地故障检测

直流系统接地故障检测中常用的低频信号注入法容易受到各支路电缆中存在的对地电容的影响。本文在其基础上提出一种基丁复值小波变换的检测方法。该方法通过选取适当的复值小波函数，构造满足实时性要求的递推算法，从采样得到的离散支路电流信号提取出由低频正弦信号发生器产生的低频电流，通过计算该电流信号中的阻性分量来得支路接地电阻，从而判断出故障支路。经过MATLAB仿真分析。证明这种方法可在对地大电容情况下准确提取出低频电流相量特征，正确判断出故障支路。     

基于同步挤压小波变换的故障行波测距方法

针对输电线路故障行波波头识别困难、易产生频谱混叠的问题,提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的故障测距方法。利用SWT提取故障行波小波脊线,生成一组内蕴模态类函数分量(IMTs)。然后对IMTs进行Hilbert变换提取故障点特征量,进而标定首波头的到达时刻。最后根据双端测距原理计算出故障距离。与传统的希尔伯特_黄变换和小波变换相比,该方法实现了故障行波波头较高精度的识别和对频谱混叠的有效抑制,具有较高的测距精度,对噪声的鲁棒性更强。PSCAD仿真验证了该方法的有效性,且测距结果受故障距离和过渡电阻的影响较小。     

基于小波变换的高压电动机定子绕组匝间短路故障在线检测新方法

基于小波变换的分析方法,提出了基于定子三相电流之间相位对称度检测的定子绕组匝问短路故障在线检测新方法。分析表明,该方法计算结果稳定、灵敏度高,能有效地检测出匝间短路故障。     

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。     

基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法

针对噪声干扰下的稳态以及暂态谐波检测问题,首次提出一种基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法。首先利用经验小波变换从电力谐波信号中提取出一组具有紧支撑频谱的调幅-调频分量,实现各次谐波与基波信号的分离。接着对分离出的谐波分量进行Hilbert变换,从而获取各次谐波的幅值和频率检测参数以及暂态谐波的扰动起止时刻。对多类谐波信号的仿真结果表明,所提方法有效避免了传统Hilbert-Huang变换存在的模态混叠问题,即使在低信噪比下也能实现多频谐波信号的自适应分解,在确保各类参数检测结果精度的同时,兼具良好的噪声鲁棒性和检测实时性。