基于FFT和小波变换的电能质量分析方法

电能质量问题大体能分为两大类--稳态和非稳态,稳态信号主要是谐波和间谐波,而非稳态主要包括短期变化、暂态和长期变化.提出利用小波变换的奇异性来区分稳态和非稳态,用FFT算法分析稳态信号的干扰,而用小波变换分析非平稳信号,根据持续时间及结合提取的干扰信号特征来细分非稳态信号类型.实验证明这种方法对各种信号是有效的.     

基于小波变换的单相接地故障选线方法

将小波变换的方法应用到配电网单相接地故障选线中，利用小波变换的时频局化特性，充分利用故障线路暂态信息，再利用合理的判据，从而达到准确选线的目的。Matlab小波工具箱仿真分析的结果表明了方法的可靠性。     

小波包变换在电网谐波检测中的应用研究

随着非线性负荷用户的不断增加,大量谐波注入电网,使得电力系统电压、电流波形偏离正弦波形发生畸变.运用小波包变换分析了电网系统谐波信号,根据信号特性,选取合适的小波函数,确定了小波包变换的分解层数,并通过仿真实验验证了小波包分析方法在电网谐波检测中的正确性和实用性.     

基于小波变换的传感器故障诊断仿真研究

主要介绍了小波变换的原理和应用,着重研究了基于连续小波变换极值点的方法在传感器故障诊断中的应用.最后,利用Matlab软件中的Simulink工具箱建立传感器系统的故障模型进行仿真研究,证明该方法的可行性.     

小波变换在瞬变信号检测中的计算机仿真及应用

利用连续小波变换对模糊瞬变信号进行了仿真,试验结果表明,此方法灵敏度高,对噪声具有较好的鲁棒性。在此基础上探讨了基于离散小波变换的刀具破损的检测情况,取得了较好的效果,解决了以往此类故障由于干扰大而难以识别的困难,为故障诊断领域提供了一种非常有效的手段。     

基于DSP的电铁电流信号电压骤降实验尝试

主要介绍了应用DSP的电能质量检测系统的硬件电路及软件开发工具,对采集来的某电铁电流信号进行了电能质量检测,并开展了实际实验尝试。实验结果显示,实际信号含有大量谐波,但通过应用DSP的电能质量检测系统成功检测到了它的电压骤降点,实现了对谐波的实时检测,这个实验尝试对其他相关研究具有借鉴作用。     

基于小波变换的电压闪变分析方法

随着小波变换在理论和方法上的不断完善和发展,在电力系统中得到了越来越广泛的应用.作为电能质量指标之一的电压闪变问题,目前的分析手段仍然是傅立叶变换.由于傅立叶变换本身不具备时域分析能力并存在很多缺陷,在应用小波变换之后,在电压闪变信号的检波与分解等方面都取得了很大的进步.实验证明,小波变换是一种更为有效的电压闪变分析方法.     

基于小波变换的谐波检测法

本文介绍了采用小波变换的谐波有效值测量原理.提出了差拍选频与子带滤波相结合的谐波测量新方法,以及同步检波与子带滤波相结合的电压闪变检测及其频谱分析方法.仿真实验结果表明,文中所提出的方法适用于短时间谐波、电压闪变的检测与时频分析.     

基于小波变换和FFT的电能质量扰动分类

根据电能质量扰动的特点,提出了小波变换（WT）和FFT相结合的电能质量扰动分类方法。该方法的主要思想是：利用小波变换对突变点敏感的特性,用其进行突变点检测和定位,以有无模极大值来区分暂态和稳态扰动;利用FFT频域分析的优势,对其进行频谱分析,以扰动信号频谱的不同特点,对暂态和稳态扰动信号分别进行进一步分类;采取检测突变点间电压有效值的方法,对短时电压扰动信号进行进一步的分类。仿真分析表明该方法对于简单和复杂电能质量扰动信号均具有准确的分类能力。     

基于多尺度小波变换的变步长LMS滤波算法

对LMS自适应算法、基于抽样函数的变步长LMS算法和基于多尺度小波变换的自适应滤波算法进行了研究,在此基础上把变步长LMS算法与多尺度小波变换相结合,产生了新算法。该算法一方面可以克服固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子的矛盾;另一方面,小波变换的引入减少了输入向量自相关矩阵的条件数,提高了收敛速度、跟踪性能和稳定性。最后对算法的性能进行了计算机仿真比较,仿真结果表明:基于多尺度小波变换的变步长LMS滤波算法具有较快的收敛速度和更强的抑噪能力。     

基于小波变换和数学形态学的边缘检测法

提出一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.对于遥感图像的边缘检测,利用小波变换的特点,先对遥感图像进行分解,获取高频分量的详细细节.然后通过对遥感图像特点的研究,文中提出一种适于遥感图像的L形结构元素.利用小尺寸结构元素对边缘细节的检测能力,从而得到相对较好的图像特征和细节.     

基于B样条小波变换的医学影像边缘提取

边缘提取一直是计算机视觉的重要问题，在医学影像处理中也占据着举足轻重的地位。本文讨论了小波变换理论及其应用于多尺度边缘检测的技术；导出了采用3次B样条小波作为边缘检测小波函数进行边缘提取的方法；并用实例与传统的边缘检测方法进行了比较，验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的故障诊断

本文详述了傅立叶变换与小波变换的本质与区别,以及它们在故障诊断中的应用。     

小波变换在瞬变信号检测中的计算机仿真及应用

利用连续小波变换对模拟瞬变信号进行了仿真 ,试验结果表明 ,此方法灵敏度高 ,对噪声具有较好的鲁棒性。在此基础上探讨了基于离散小波变换的刀具破损的检测情况 ,取得了较好的效果 ,解决了以往此类故障由于干扰大而难以识别的困难 ,为故障诊断领域提供了一种非常有效的手段     

基于小波变换的亚像素边缘检测

提出一种基于小波变换的亚像素边缘检测方法,从理论上证明该方法不存在原理误差,同时具有较强的抗噪能力。实验表明,在对光源等无特殊要求的情况下,该方法的精度优于0.02个像素,从而验证了理论的正确性。     

电能质量小波检测与定位及基于多尺度能量曲线分类

从小波变换模极大值与信号突变点之间的关系出发，分析了信号幅值扰动的小波检测和定位，进行了相应的算例实测。利用不同扰动信号的小波变换在不同尺度上能量分布存在差异的特性，提出了基于小波变换多尺度能量曲线电能质量扰动类型的分类方法，并通过算例实测验证了其有效性。     

一种基于小波变换的虹膜识别方法

虹膜上的纹理或结构的差异,是不同虹膜相互区别的最主要原因和体现.因此,要想获得很高的识别率,就必须运用虹膜图像的边缘信息.利用二维小波变换,构造出了一种新的虹膜识别方法.该方法的基本思想是对于小波多层分解的低频分量,用一种变形的互相关方法由粗到精地进行匹配,以筛选出少数匹配较好的虹膜图像;然后在第一级小波分解的边缘分量上提取图像边缘,并用一种新的基于边缘特征的距离量度对筛选出的虹膜图像进行最终识别.与国外的虹膜识别方法相比,该方法把全局特征与局部特征很好地结合起来,并且更为有效地利用了虹膜图像的边缘信息.     

基于小波变换的制动盘裂纹提取研究

制动盘是城市轨道交通车辆制动系统中的重中之重,其性能和状态好坏直接影响制动性能,对于保证城市轨道交通车辆的运营具有重要的意义,其破坏方式主要表现为裂纹.针对裂纹特点,采用CCD摄像头采集制动盘图像,结合小波变换和图像分割等基本理论对裂纹进行提取,并把信息传给上位机.实验结果表明该检测方法可靠、精确.为实现制动盘裂纹在线检测提供了有效途径.