基于整数小波变换和SPIHT编码的录波数据压缩算法

提出了基于整数小波变换和多级树集合分裂SPIHT (Set Partitioned in Hierarchical Tree)编码的电力系统录波数据压缩方法.首先对故障录波数据进行整数小波变换,再对变换后系数量化,然后进行一维SPIHT编码形成嵌入式码流,便于系统根据通讯线路的负荷情况灵活控制传输码率.整数小波变换运算速度快,节约内存,易于DSP实现.SPIHT编码方法形成的码流易于实现可变码率.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于CL多小波及SPIHT编码的电力系统故障录波数据压缩算法

针对电力系统故障录波数据的存储和传输问题,提出了基于CL多小波和多级树集合分裂SPIHT(SetPartitioned in Hierarchical Tree)编码的数据压缩方法.首先对故障录波数据进行CL多小波变换,然后对变换以后的系数进行一维SPIHT编码,对得到的排序位流再进行算数编码.实验结果表明该算法在压缩比为8.2907%时,均方误差为0.4544%,信噪比达46.8504,同时该算法可以根据需要自由控制压缩比,实现了可变码率,在应用中可得到满意的压缩效果.     

整数算法小波变换实时数据压缩与重构算法

针对传统小波滤波器结构和系数进行改进,提出了一种高效的整数算法小波变换的构造方案。在此基础上,针对电力信号采集数据自身的特点,对小波变换后的低、高频数据分别进行二次压缩,低频数据采用Ray-Period压缩算法,高频数据采用改进的阈值压缩算法。压缩实验证实,该算法能在均方误差优于2.0×10-4的情况下,获得6.2%的压缩比,并且速度比传统小波变换的压缩算法提高了10倍以上,具有实用价值。     

基于整数小波变换的Ray-Period压缩算法

为解决基于传统小波变换的数据压缩方法存在的问题,在深入分析整数提升过程的基础上,提出了一种基于整数小波变换的Ray-Period压缩算法。该算法针对电力数据的特点,根据整数小波变换多分辨率分析的特性,将原始数据变换到小波域,以使变换后的信号能量主要集中在低频系数上,而后采用无损的Ray-Period压缩算法处理低频数据,采用改进的阈值压缩算法处理高频系数,并采用新的位图压缩算法处理阈值压缩后元素值超过3.125%时的非零元素。采用实际数据进行压缩,该算法的能量恢复系数优于10-4,压缩比小于6.39%,速度比传统的小波变换压缩算法提高了近1倍。     

基于小波变换的图像数据压缩

针对图像数据在二维小波变换后多辨率塔形结构的小波系数的特点,提出了适应数据特点的处理技术和压缩方法。大幅度地降低了图像数据间的冗余度,取得了较好的压缩效果。     

基于小波包分析的录波数据压缩原理

本着对数据采样率、压缩率要求较高的原则,提出了将最优小波包基变换应用到故障行波数据的压缩上。对故障暂态信号采用更高频率进行采样,利用小波可变时频窗及检验信号奇异性的优点进行信号分解．在此基础上,利用小波包最优基对高频段即细节部分再分解而获得局部最优信息的优点进行故障数据的综合压缩。EMTP依频线路上仿真．并分析了压缩后数据的实用性,说明用该原理实现的录波器压缩数据．在失真率较小的情况下,得到较高的压缩比。‘     

电力系统故障录波数据压缩方法研究

针对电力系统大量录波信号的传输问题,提出了一种压缩数据的实用方法。采用离散小波变换把数据从时域变换到频域,然后对高频系数取门限进行阀值量化,而低频系数则乘以一定倍数变成整型数据,最后把小波分解阶数,量化倍数,被保留的各级高频系数个数、大小和位置,原始数据个数,低频系数个数以及各数据之间的结束标识符一起进行静态Huffman编码。仿真分析表明,数据压缩比和重构误差都很小,证明该方法有效。     

基于双正交小波的电力系统故障录波数据压缩

提出用双正交小波进行压缩的原理和算法,对不同采样频率和类型的故障数据进行了压缩和与还原,并分析了在不同压缩比下的平均相对误差,小波分解应用多分辨分析的理论将信号分解成不同尺度,通过改变阀值就可控制不同频率分量的取舍及其压缩比和精度。结果表明,该算法减小了文件长度和数据通信的负担。     

基于B样条小波的电力系统故障录波信号的数据压缩技术

针对在电力系统发生故障时,微机型继电保护装置因受内存容量的限制,不能存储过多故障数据的现象,提出一种实用的数据压缩技术———采用离散小波变换把数据从时域变换到频域,对高频系数选取门限进行阈值量化,对低频系数则经过数据变换后实施自适应Huffman编码处理,并对小波阈值设置、样条小波、Huffman编码等关键问题进行了详细讨论。仿真分析表明,数据压缩比和重构的方均误差均很小,验证了本方法的可行性,具较高的实用价值。     

一种新的小波变换功率测量整数算法的研究与实现

在深入分析研究滤波器系数为整数的整数小波变换的基础上,首次提出了基于小波的电压、电流有效值及功率分频带测量的整数算法,并用框图形式表示出其在DSP上的实现方案.实验中采用Dmey小波的整数测量算法测量电压、电流有效值功率的准确度可优于10-4,速度比第一代小波变换的测量算法提高了十倍以上.     

基于GHM多小波的电力系统故障录波数据压缩算法

针对电力系统大量故障录波数据的传输问题,提出了一种数据压缩的新方法。首先利用GHM多小波变换将故障数据分解为高频系数和低频系数,对于高频系数用嵌入式多小波零树编码和游程编码相结合的算法进行压缩,而对于包含原始信号大部分能量的低频系数则采用Huffman无损压缩方法。实验结果表明,该算法压缩比可以在1.3513%～24.0231%间实现自由变换,赋范均方误差为0.3534%时,压缩比为11.1693%,压缩效果好,具有较高的实用价值。     

基于小波包变换和矢量量化的电力系统故障数据压缩

在实际的故障分析中通常不是利用故障暂态信号的全部频带信息，而是利用其部分频带信息来解决问题，因此提出了针对电力系统故障信号压缩的特殊要求，即对于所要解决问题有重要价值的频带信息无损压缩，对不重要的频带信息可以失真压缩，即保频带压缩，在此基础上提出了基于小波包变换、Huffman编码方法和矢量量化相结合的故障数据压缩算法，首先利用小波包变换将故障信号分解成各个频带的信息，选择有重要信息的频带采用自适应Huffman无损压缩算法，而对于其他频带数据信息，采用矢量量化压缩算法，通过仿真测试，该算法较好地满足了故障暂态信号的压缩要求，具有较大的应用潜力。     

基于提升算法的电力系统故障录波数据压缩新方案

利用提升算法实现了一个基于小波变换的电网故障录波数据压缩的新方案，从采样频率的角度首次给出确定最优分解层数的公式，说明了压缩比与频率的关系；结合实际录波数据，选定误差上限后，给出了通用阈值法中参数的优化取值；对比分析了软硬闽值处理方法。实例分析结果表明，利用提升算法实现的小波数据压缩算法比Mallat算法节省一半左右的计算量；利用文中提出的最优分解层数计算公式和优化参数，结合硬阈值法，可以获得较高的压缩比，同时将误差限制在合理的范围内。     

基于提升小波和混合熵编码的数据压缩方法

大型发电机组远程状态监测系统中实时数据的存储与网络传输对数据压缩和重构技术提出了较高的要求.文中给出一种提升小波变换与混合熵编码技术相结合的数据压缩方法.首先利用基于提升格式的双正交滤波器组对实时数据进行小波分解,然后对小波系数进行阈值量化,最后通过混合熵编码技术对保留的系数进行编码,以进一步提高压缩效率.对实际发电机组实时数据进行了压缩试验,结果表明,有损压缩技术和无损压缩技术的结合可以获得较高的压缩比,能够较好地满足大型发电机组实时数据的存储和传输需求,是一种有效和实用的实时数据压缩方法.     

基于小波变换和嵌入式零树编码的电力录波有损压缩应用

电力系统的录波装置能在较短时间内产生非常大的数据量,这给数据的储存和传输带来了很大的困难,如何有效地对录波数据进行压缩,是一个亟待解决的问题。在分析录波数据特点的基础上,应用了小波变换和嵌入式零树编码与算数编码,实现对录波数据的有效压缩。选取Daubechies 6阶小波基,并以提升格式的方式实现了该小波变换;同时通过对提升步骤中间计算过程取整,实现了整数小波变换。针对单小波变换的局限,选择了合适的多小波数据预处理方法。在数据编码阶段,采用了算术编码对嵌入式零树编码的输出作进一步压缩。嵌入式零树编码的应用能够实现可变码率的压缩;算术编码的应用进一步提高了压缩比。与传统的压缩方法相比,该方法实现了可变码率的压缩,压缩率和信噪比都有显著提高,运算量有较大降低,适合应用于电力系统录波数据压缩。     

电力系统故障录波数据压缩与重构小波基选择

电力系统高压或超高压电网故障录波数据压缩与重构工具的选择,到目前为止还没有一个统一的模型和评价标准。详细分析了现有故障录波数据压缩与重构算法的优缺点,研究和阐述了各主要小波基的性能、特点,针对高压、超高压电网故障诊断、故障录波数据压缩与重构的实际需求,提出了将故障录波数据压缩比、信号重构的失真率、故障时刻定位误差率以及计算时间作为综合评价故障录波数据压缩与重构工具选择的依据。通过理论分析和大量ATP仿真以及华东电网实际故障录波数据验证分析表明,双正交提升小波对故障录波信号压缩与重构具有明显的优越性,并成功地将双正交提升小波应用到某电力公司故障诊断系统。     

电力系统故障录波数据压缩与重构小波基选择

电力系统高压或超高压电网故障录波数据压缩与重构工具的选择,到目前为止还没有一个统一的模型和评价标准。详细分析了现有故障录波数据压缩与重构算法的优缺点,研究和阐述了各主要小波基的性能、特点,针对高压、超高压电网故障诊断、故障录波数据压缩与重构的实际需求,提出了将故障录波数据压缩比、信号重构的失真率、故障时刻定位误差率以及计算时间作为综合评价故障录波数据压缩与重构工具选择的依据。通过理论分析和大量ATP仿真以及华东电网实际故障录波数据验证分析表明,双正交提升小波对故障录波信号压缩与重构具有明显的优越性,并成功地将双正交提升小波应用到某电力公司故障诊断系统。     

基于小波包变换的电能质量扰动数据压缩

正交小波包变换可以对信号进行多频带分解，并根据被分解信号的特征，自适应地选择相应的频带，弥补正交小波变换的不足。将正交小波包变换与门限阀值相结合，应用于电能质量扰动数据压缩，并对其中最佳小波包的选取、门限阀值确定、算法实现等问题进行了讨论。对用电消耗信号、电压间断信号及暂态谐波失真信号进行了压缩仿真，并比较了这些信号在不同分解层次和门限限定系数取值时的压缩效果，结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于第二代小波变换的电力系统故障录波数据压缩方法

随着对故障过程监测水平要求的逐步提高,急剧增大的故障录波数据量给数据传输和存储带来了很大的困难,因此必须对其做压缩处理。在论述传统小波分解理论和第二代小波方法的基础上,提出了一种基于整数小波变换的无损压缩方法。该方法能够对电力暂态信号数据进行完全可逆的多尺度整数小波分解,并将各尺度上的小波系数进行Huffman编码,从而实现无损压缩。仿真实验结果表明：该方法应用于故障录波数据无损压缩可实现较高的压缩比。     

基于二维提升小波的火电厂周期性数据压缩算法

针对火电厂生产运行中产生的大量周期性实时数据，提出了一种新的数据压缩与解压缩算法。为了更加有效地降低周期性数据中存在的冗余，该算法首先将待压缩的周期性数据从一维空间转换到二维空间，然后采用基于二维提升格式的对称双正交小波滤波器组对数据进行压缩和解压缩。利用实际测取的电力生产过程中的周期性数据对算法进行验证，试验结果表明，在相同的压缩比下，基于二维小波压缩的重构效果优于基于一维小波压缩的重构效果。因此该算法是一种有效和实用的周期性数据压缩方法，具有较大的应用潜力。