小波变换在电能质量信号去噪中的研究

研究电能质量信号去噪问题,针对电能质量信号在采集过程含有大量的噪声,给电能质量分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪处理.传统去噪方法不能同时解决去噪和突变点信息保留之间矛盾的问题,导致去除噪声的同时损失了更多的原始信号信息.为了改善电能质量信号的去噪效果,提出了一种改进的小波软阈值电能质量信号去噪算法.采用融合软、硬阈值法的不同特点,通过自适应调整参数方式获得最优的小波系数的阈值,使得改进的阔值函数适应性更强,有效克服了采用软阈值法过渡光滑导致信号失真,而采用硬阈值法去嗓效果不佳的缺陷.仿真结果表明,算法补传统软阈值算法的缺陷,该方法消除信号中的噪声效果和还能保留突变点的信息能力都优于传统的去噪方法,为消噪设计提供参考.     

基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度。仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。     

基于行波理论的滤波器电能质量扰动控制仿真

传统方法在滤波器电能质量扰动控制时,未对电能扰动的瞬时幅值进行计算,控制效果不佳。为此引入行波理论,分析滤波器噪声产生原因,计算滤波器电能扰动的瞬时幅值,提出了一种新的滤波器电能质量扰动控制方法。分割小波域,在第一个小波域,采用阈值估计法估计期望信号数值大小;在第二个小波域变换含噪信号与小波信号,采用维纳滤波器对信号的小波系数进行估计;通过滤波变换去除含噪信号,获得电能扰动波形的特征参数;根据行波理论计算电能扰动的瞬时幅值,实现对电能质量扰动的准确定位以及类型识别。仿真结果表明,所提方法相比传统方法,具有适应性强、控制效果较好、实时性好等特点。     

基于改进阈值函数的分数阶小波电能信号去噪

为了消除电力系统中噪声对电能质量扰动信号的影响,且能保留突变点信息,提出了一种基于改进阈值函数的分数阶小波电能质量扰动信号去噪方法.该方法采用离散分数阶小波变换对含噪信号进行多尺度分解,并根据信号和噪声在不同尺度上的分数阶小波域系数的分布特点,通过改进阈值函数对各层系数进行处理,将处理后的系数进行重构得到去噪后的信号.仿真结果表明,该方法弥补了软、硬阈值函数的缺点,能较好地去除噪声并保留突变点信息,且提高了输出信噪比.     

基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号.为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法.改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数.首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号.以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法.     

改进的小波阈值在电能质量信号去噪中的应用

针对硬阈值去噪效果不佳,软阈值过度光滑使信号失真的缺点,提出了一种改进的自适应的阈值去噪方法。该算法将数理统计与信号和噪声的小波系数的分布规律和传播特点及噪声的标准差贡献率结合起来,对阈值门限进行了改进,并采用软阈值函数对信号进行处理,实现了其去噪的功能。结果表明,改进后的算法对电能质量信号进行消噪处理,信噪比增益和均方误差上均优于传统阈值算法及一些改进后的阈值算法,而且能够较好地保留电能质量信号的特征信息。     

基于小波包和PNN的电能质量扰动定位与分类

根据暂态电能质量扰动现象的本质特征,提出一种基于小波包和PNN的电能质量扰动定位与分类新方法。该方法利用小波包对扰动信号进行采样和分解,提取小波包重构系数并定位信号突变点,然后计算各频段的能量并进行归一化处理,构造能量特征向量作为PNN的输入样本,进行PNN网络训练和测试,最终实现不同扰动信号的分类。Matlab仿真结果表明,该方法能够快速、准确地定位和区分扰动信号。     

基于小波变换的泄露故障特征提取研究

为研究液压系统管路泄漏对压力脉动信号的影响,提出利用改进的小波消噪算法和小波包对压力脉动信号进行消噪和特征提取;针对传统小波变换阈值函数在去噪处理中存在的恒定偏差、不连续等缺点,提出一种改进阈值函数和新阈值相结合的新方法,将该方法与平移不变量方法相结合,避免了传统小波变换去噪时在不连续点存在的Pseudo-Gibbs现象;通过利用改进小波消噪方法和小波包对FESTO试验系统采集的正常和故障压力脉动信号进行分析比较,研究结果表明,不同工况下压力脉动信号3个主要能量频带的分布特性,可以作为泄露检测和识别的故障特征。     

基于改进卷积神经网络的电能质量异常扰动研究

针对电能质量扰动信号种类繁多、分类精度低以及现有分类算法抗噪性低、鲁棒性差的问题，文章提出一种改进卷积神经网络的电能质量扰动信号分类方法。采用S变换提取电能质量扰动信号特征，采用分类回归树算法对提取特征进行选择，采用改进CNN卷积神经网络对电能质量扰动信号进行分类。测试结果表明，在SNR=15 dB和SNR=25 dB的强噪声环境下，3种改进子模型在一定的迭代次数后，对8种不同扰动信号的训练精度都可达99%以上，同时对电能质量扰动信号的平均识别率达96%以上，表现出很强的抗噪性、高鲁棒性和和高分类精度的特点。     

小波阈值法在炮口振动信号消噪中的应用

针对传统软硬阈值方法存在的估计小波系数连续性差和信号失真等问题,采用了三种改进的小波阈值消噪方法,通过对仿真含噪信号进行消噪分析及计算信噪比、赋范均方根误差等评价参数,表明改进的方法消噪效果良好,最后对实测航炮炮口振动信号进行消噪处理,分别从时域和频域两个角度进行比较分析,进一步验证了改进小波阈值函数方法在炮口振动信号消噪中的有效性.     

金属基复合材料缺陷超声信号消噪研究

为了剔除金属基复合材料缺陷超声信号中的噪声,得到没有污染的缺陷信号,便于进行信号分析,文章中使用了一种改进小波包消噪方法——平均能量阈值法,讨论了平均能量阈值法消噪的原理,并将小波包的多尺度时频分析及重构结合在一起,用于信的消噪研究中,通过仿真实验并与小波消噪方法进行对比。证明了该方法消噪的有效性;结果表明基于平均能量阈值法消噪技术在保信号奇异性的同时,能有效地去除金属基复合材料缺陷超声信号中的噪声。     

基于VMD和小波分析的电能扰动信号去噪算法

为了提高检测电能扰动信号特征的精度,抑制混杂噪声的干扰,提出将变分模态分解(VMD)结合小波阈值的去噪算法。首先利用Hilbert变换对扰动信号进行频谱分析,通过计算平均瞬时频率值,确定分解的模态个数;然后将含噪信号进行VMD分解,筛选部分模态分量重构信号;最后通过小波阈值法去除重构信号的残余噪声。与现有算法去噪效果对比,实验结果表明:提出的去噪算法效果良好,能够更好保留扰动期间信号的特征信息。     

一种改进阈值的平移不变量小波消噪方法

分析了小波消噪软、硬阈值方法,提出一种改进阈值的平移不变量小波消噪方法.采用重复循环平移原始信号的方法消除不连续点的相互干扰,分别进行小波分解.使用改进的阈值量化算法,通过处理小波系数的幂次和阈值的幂次来估计小波系数,并重构信号,对重构信号进行相反平移,通过相反平移信号求平均得到消噪后的信号.对表面肌电信号处理的实验结果表明,与传统的阈值法相比,该方法提高了信噪比,降低了均方误差.     

基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息.     

基于小波变换的水下焊接电弧信号消噪处理研究

水下焊接电弧信号是反映焊接状态的重要信号,如何有效地分析和处理电孤信号,将影响熔深在线检测结果。基于小波变换方法,研究了小波阈值去噪方法中的软阈值法和硬阈值法的缺点,提出了改进的阈值量化消噪法。经过实验表明,此方法在电弧信号的消噪处理中,具有良好的消噪效果。     

陀螺信号处理中小波参数选取规则的研究

在陀螺随机漂移的数学模型基础上,利用小波阈值滤波的方法对陀螺仪信号进行消噪处理;以均方根误差和信噪比作为消噪效果的评价标准,分别进行小波基、小波分解层数、阈值函数及阈值估计方法等小波参数的选取;通过比较选择db5小波对陀螺仪信号进行消噪处理,分解层数为第四层,阈值规则选择"rigrsure",采用软阈值;最后采用上述小波参数对实测陀螺仪信号进行消噪处理,取得较好的消噪效果。     

对比3种阈值滤波法处理毛细管电泳信号

用小波阈值法处理含噪毛细管电泳分析信号，消除其中的噪声，重点比较了强制阈值法，默认阈值法和给定软阈值法3种小波重构阈值消噪方法的处理结果及各自特点，并详细叙述了分解层数的选择，通过实验提出对毛细管电泳分析信号进行处理的最优条件。     

改进的双变量收缩函数模型脑电信号消噪方法

针对传统小波消噪全局阈值处理独立性假设和双变量函数模型对没有父系数的最高层小波系数不做处理的缺陷,提出一种高密度离散小波变换中利用双变量收缩函数对脑电信号进行消噪的方法。子小波系数根据双变量函数实现局部自适应收缩处理。同时根据父系数趋于0时,阈值函数近似于软阈值函数,对最高尺度小波系数进行软阈值法消噪。从实际信号处理效果和客观定量指标两方面进行评价,结果表明这种改进算法都优于软阈值法、硬阈值法以及双变量收缩法。     

脉冲漏磁信号的EMD小波阈值去噪研究

为有效抑制脉冲漏磁检测信号中的各种噪声,将小波阈值去噪运用到经验模态分解(EMD)中,提出一种基于EMD的小波阈值去噪方法。针对小波软、硬阈值函数中存在的不足,引入平滑截断绝对偏差惩罚因子进行优化改进。将该方法应用于脉冲漏磁信号进行实际消噪处理。实验结果表明,该方法能较好地剔除信号中的噪声,在脉冲噪声的抑制方面优于小波阈值去噪。     

基于能量阈值函数的水声多径信号小波去噪分析

采用基于能量阈值函数的小波方法,对浅水多径信号进行消噪处理;从水声多径信道模型出发,利用小波能有效区分信号中的突变部分和噪声的优点,设计了一种基于能量阈值函数的消噪方案,即通过能量的门限阈值形式对小波系数进行处理,然后对信号进行重构即可达到消噪的目的;利用MATLAB仿真了有、无多径时消噪效果,同时将该消噪方案与湖的水声传播参数结合,进行了实际水库多径传播信号的消噪处理试验;试验结果表明,基于能量阈值函数的水声多径信号小波去噪方法不仅能够减少信号的丢失,而且能够恢复有用信号的小波系数,减少有用信息的丢失,确保重构后的信号不失真,提高信噪比,应用于水声通信中多径信道的信号去噪效果很好,体现了文中算法的有效性和优越性。