基于小波混合阈值方法的电能质量信号去噪

基于小波变换的阈值去噪是滤除采样信号中白噪声的有效方法.在实际应用中,阈值的选取和对小波系数的处理方法是影响其去噪效果的2个重要因素.软硬阈值方法各有其优缺点.将两者结合起来的混合阈值方法可提高去噪算法的性能.在分析软硬阈值方法各自的优缺点后,结合正态分布的规律和信号、噪声的小波系数在不同层上的分布特点,提出了能自适应确定临界尺度的软硬阈值结合的混合阈值去噪方法.对采样信号进行小波变换,根据各层小波系数能量的最小值,确定临界尺度.对小于或等于临界尺度的层数上的小波系数用软阈值方法处理,对大于临界尺度的层数上的小波系数用硬阈值方法处理,这样处理能减小信号能量损失.对尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号.仿真实验表明.混合阈值方法去噪性能稳定,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,较好地保留了原信号的局部特征,且方法简单,计算量小.     

小波熵自适应阈值的电能质量信号去噪新方法

针对电能质量信号去噪问题,提出改进的小波熵自适应阈值去噪法。利用小波变换分解电能质量信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和自适应阈值相结合确定高频系数阈值门限,采用改进折中指数阈值函数对电能质量信号去噪处理,最后重构降噪后的电能质量信号。通过对四种典型带噪电能质量信号(电压突降信号、暂态振荡信号、电压中断信号、谐波信号)去噪处理,并与无偏风险阈值、极大极小阈值的去噪性能比较,对比可知在输入信噪比为20dB时,对于不同的电能质量信号,改进的小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的。     

局部放电在线监测中小波阈值去噪法的最优阈值自适应选择

小波系数阈值是决定小波阈值去噪法处理后的去噪信号失真度及误差的关键因素。针对局部放电脉冲频谱特征,提出用于局部放电信号去噪的小波最优阈值选择方法,阐述了自适应阈值搜索中的尺度选择方案;采用四种人工模拟加噪信号和两种典型局部放电脉冲仿真信号对该方法的去噪效果进行了定量分析,并采用了自适应阈值法对实测局部放电信号进行了处理,结果表明,该方法在局部放电在线监测中具有良好的去噪效果和实用价值。     

基于小波变换的自适应阈值消噪法

信号消噪与恢复是信号处理的一项前期的、最基本的工作，其目的是尽可能地复原被噪声(或干扰)污染的信号，消噪效果直接影响到后期的信号处理。介绍了几种常用的小波消噪方法，分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。针对非线性小波变换阈值法提出了一种自适应阈值消噪法。通过仿真实验证明，该方法不仅消噪效果好，而且可用于对含有时变的噪声信号进行消噪。     

基于自适应阀值的小波全频降噪方法研究及实现

在含噪信号中提取有效的局部放电信号时,传统的小波阈值降噪方法只对小波分解的高频部分进行降噪处理,而忽略了低频部分噪声对局部放电信号的影响。针对该方法的缺陷,本文提出一种基于自适应阈值的小波全频降噪方法。该方法根据噪声的小波分解系数随尺度增大而减小的特点,采用随尺度变化的自适应阈值对高频部分噪声进行处理,采用传统的固定阈值对低频部分噪声进行处理,从而实现对局部放电信号的小波全频降噪处理。实验数据表明:与传统的小波阈值降噪方法相比,小波全频降噪方法的均方根误差降低了19.3%,噪声抑制比和噪声降低水平分别提高56.4%、10.8%。由此验证了自适应阈值的小波全频降噪方法的降噪效果优于传统小波阈值降噪方法。     

粒子群优化小波自适应阈值法用于局部放电去噪

为了提高局部放电在线监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出了一种用于电力设备局部放电信号去噪的粒子群优化小波自适应阈值方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法,结合粒子群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。为了验证其去噪效果,还引入遗传算法对小波自适应阈值法进行优化计算。对局部放电仿真信号与实测局部放电信号的去噪结果表明,本文与标准软阈值法和遗传算法优化小波自适应阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。     

基于小波的自适应阈值白光干涉数据去噪

在Daubechies小波分解变换的基础上,研究一种自适应阈值白光干涉数据去噪方法——自适应阈值去噪方法(adapt threshold shrink,ATS)的白光干涉数据去噪方法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对白光干涉信号进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后白光干涉数据的信噪比,而且使数据波形更加清晰。基于Daubechies小波的自适应阈值白光干涉数据去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。     

电力变压器局放信号检测的阈值法除噪技术

以有效抑制电力变压器局放检测中的干扰信号为目的,从阈值的选取和算法上的改进两方面着手,介绍了3种基于小波变换的去噪方法,包括软硬阈值结合法、依据Birge-Massart策略确定阈值降噪法和模平方处理方法.以高压实验室实际超高频法检测变压器模型放电信号为对象,考察了各种方法去噪的优点和不足.结果表明各方法有各自的适应性,在实际应用中应根据实际情况加以选择使用.去噪结果表明此些方法有效、可行,从而为电力变压器局放信号检测的去噪环节提供了有效的参考依据.     

基于自遣应学习算法的小波消噪在热工过程信号处理中的应用

小波变换具有局部性特点,其在信号降噪方面有较强优势.但是,在消噪过程中闲值的选取将直接影响到信号处理效果,而软阈值和硬阈值消噪方法都有不足之处.对此,引入了梯度的自适应学习算法以求取最佳阈值,并将该方法用于处理热工过程信号,为故障诊断和系统辨识提供更接近实际的信号.     

遗传算法用于局部放电小波自适应阈值去噪

小波去噪用于局部放电信号在线监测具有良好的效果,阈值选取与局部放电去噪后信号的畸变具有紧密联系。为提高局部放电监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出一种小波自适应最优阈值去噪算法,用于变压器局部放电脉冲信号去噪。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于史坦无偏似然估计(SURE)的最优阈值自适应选择方法,并引入一种新的具有多阶导数的阈值函数,结合二进制遗传算法全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。对局部放电仿真信号和现场局部放电信号的去噪结果表明,该方法与Donoho阈值计算公式及标准软阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,去噪信号失真度较小,具有良好的应用价值。     

基于小波阈值改进的去噪算法研究

在平常的信号检测中,常常伴随着信号噪声的存在,使得检测结果不准确,所以需要对信号进行去噪处理。而小波去噪在信号预处理方面应用广泛,特别是小波阈值去噪,操作简单且效果良好。针对软、硬阈值去噪方法进行分析,提出一种基于高次逼近法改进阈值的去噪方法。仿真实验表明,利用自适应阈值的高次逼近法,其去噪效果优于常规的软、硬阈值及高次逼近法,得到的信号效果更好。     

超宽带信号检测中基于新阈值函数的小波去噪方法研究

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法。为了提高超宽带通信信号的检测性能,获得更高的检测信噪比,基于小波变换以及小波阈值去噪的原理,提出了一种新的阈值处理方法,进而对跳时脉冲位置调制超宽带（TH-PPM-UWB）信号用新方法的去噪结果进行分析比较,仿真试验结果表明,新的小波阈值法去噪效果明显,在信噪比和均方根误差上均优于传统的软阈值和硬阈值方法。     

基于小波包变换方法的超声回波信号去噪研究

超声回波信号中含有大量有关缺陷性质的信息,但同时也掺杂着大量噪声干扰。为了很好的从回波信号中提取反映缺陷本质特征的信号,文章中使用了一种改进的小波包去噪方法一平均能量阈值法,讨论了小波包变换的多分辨率分析及平均能量阈值法消噪的原理,仿真结果表明,基于平均能量阈值的小波包去噪是一种有效的去噪方法,其效果优于小波去噪。     

基于时域能量与自适应奇异值阈值的改进局放信号去噪方法

局部放电(简称局放)检测是探测电力电缆绝缘缺陷的有效手段。针对传统短时奇异值分解(STSVD)白噪声抑制方法存在的不足,文中提出了一种基于时域能量与自适应奇异值阈值的局放信号白噪声抑制方法。该方法利用自适应奇异值阈值估计策略对重构奇异值个数进行准确估计,并在此基础上结合时域能量准则仅对局放脉冲区域进行去噪处理,从而极大地提升了算法的执行效率。对仿真和实测含噪局放信号进行处理,并将去噪结果与现有的自适应奇异值分解(ASVD)、传统STSVD及小波变换去噪结果进行对比。研究结果表明：相比于ASVD、小波变换去噪方法,文中所提去噪方法能够取得更好的去噪效果,去噪后波形误差更小;相比于传统STSVD,文中所提方法能够有效解决去噪后存在的毛刺干扰问题,且计算速率更快。     

小波阈值去噪函数的改进方法分析

小波阈值去噪是一种简洁有效的去噪方法,传统阈值去噪法包括软、硬阈值法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些有待改进的地方。为此,介绍了3种国内外有代表性的小波阈值函数改进方法,并在传统阈值函数的基础上提出了一种新的双变量阈值函数。对局部放电仿真信号进行的去噪分析结果显示,改进阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上要优于传统的软、硬阈值函数,其中新的双变量阈值函数在4种改进阈值函数中具有最优的去噪性能。     

基于小波自适应阈值滤波的VMD降噪方法

本文提出了一种基于小波自适应阈值滤波的可变分模式分解（VMD）降噪方法。该方法降噪过程为：先将含噪声信号进行VMD分解,进而将VMD分解分量中含大部分噪声的高频模态分量进行小波自适应阈值滤波降噪,滤波降噪后的分量与其他模态分量重构降噪信号。三个实例表明：所提方法能有效减低信号噪声,适应性广。 关键字：可变分模式分解（VMD）;小波变换; 自适应阈值     

基于小波和高阶PDE的电缆局部放电去噪研究

局部放电(PD)试验是检测电力电缆绝缘性能的重要手段,由于试验现场电磁环境比较复杂,提取所得的PD信号已被噪声淹没。为得到较为真实的PD信号,提出了一种基于小波变换和高阶偏微分方程(PDE)相结合的去噪方法。利用小波变换提供较好的局部放电信号预处理和后处理平台,对低频子信号进行四阶PDE迭代去噪,同时采用效果评价指数信噪比(SNR)作为迭代终止条件。将该方法的去噪效果与传统的小波阀值去噪效果进行了比较,经过计算和仿真分析表明,文中方法能够较好的保留信号边缘与细节,比传统小波阀值去噪具有更优越的去噪性能。     

基于粒子群优化的最佳阈值法在局部放电信号去噪中应用

抑制白噪声干扰是局部放电（ Partial Discharge,PD）在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函数,并结合粒子群优化算法自适应地确定出各分解层的最佳阈值。该方法不依赖任何先验知识,实现局部放电信号自适应去噪。对局部放电仿真信号和实测局部放电信号的去噪结果表明：本文提出的方法与标准阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声。     

一种改进阈值函数与EMD结合的轴承故障诊断方法

在电机的振动信号中,若电机轴承发生故障,则故障通过一种周期性的循环冲击形式表现出来,而且通常伴随有噪声干扰在这里面,所以提取这个轴承的故障特征会变得困难。正文提出一种新的过滤噪声方法,该方法基于新的自适应阈值的改进阈值函数,可以滤掉小波分解细尺度上的噪声,并且细节系数此时也可以很大限度地保留下来,最终,噪声也在宽尺度上被高效地过滤掉。若将滤除噪声后的信号做EMD处理,并且在选取IMF时,根据互相关系数结合峭度准则可以排除IMF分量在选择时候的无目的性。通过对仿真结果的分析,轴承故障能通过这种方法快速准确地检测出来,最终证明了这个方法的有效性。