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小波变换模极大值消噪算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据信号和噪声在小波变换下的不同特性,采用模极大值去噪的算法.其中包括Mallat交替投影算法和模极大值小波域去噪算法,Mallat交替投影算法是通过剔除那些幅度随尺度而减小的模极大值点,保留幅度尺度而增大的模极大值点,然后将剩余的模极大值利用模极大值重构算法来重建原始信号,达到滤波去噪的目的.而模极大值小波域算法是先用Adhoc算法求出信号的模极大值,再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域,从而得到信号的小波系数,然后逆变换得到信号.实验结果表明两种算法都具有很好的消噪效果. 相似文献
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介绍了三种小波去噪的方法:小波分解与重构法、非线性小波阈值法、小波模极大值法,分析了各自的特点和优劣。针对从高斯白噪声中提取的局部放电脉冲信号给出了仿真试验结果。为局部放电脉冲信号检测方法的选择提供了参考依据。 相似文献
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介绍了三种小波去噪的方法:小波分解与重构法、非线性小波阈值法、小波模极大值法,分析了各自的特点和优劣.针对从高斯白噪声中提取的局部放电脉冲信号给出了仿真试验结果.为局部放电脉冲信号检测方法的选择提供了参考依据. 相似文献
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基于小波阈值去噪的改进方法 总被引:4,自引:0,他引:4
语音信号是非平稳信号,利用小波的时频域局部化特性,通过小波变换对语音信号进行去噪处理,在经典的硬、软域值去噪方法的基础上,提出一种新的算法,并比较这3种算法的优劣。最后进行仿真实验,用MATLAB软件提取一段纯净的语音信号,并叠加高斯白噪声,对带噪信号分别用以上3种算法进行去噪处理,实验证实了该算法较其他算法更加有效。 相似文献
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基于小波邻域阈值分类的电能质量信号去噪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于小波邻域阈值分类的自适应阅值电能质量信号去噪算法.首先结合所用小波函数,基于模极大值小波域确定最佳邻域窗口尺寸;然后利用各个尺度携带信号信息的小波系数其分布具有"簇聚"性质及其小波系数具有局部相关性,通过邻域阈值对小波系数进行分类,对分类后的"小"系数直接置零,对"大"系数则采用一种具有局部强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到其估计.仿真实验结果表明,该算法对实际电能质量信号去噪是有效的,在去噪性能上优于常用的多种自适应阈值去噪算法. 相似文献
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基于小波多尺度变换的局部放电图像识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
局部放电模式识别是一种高电压设备绝缘故障诊断的有效方法。文中基于小波多分辨理论,提出了一种对局部放电(?)-q-n灰度图像进行模式识别的新方法。该方法对局部放电待识别图像和参考图像进行小波多尺度分解,然后对某一尺度上形成的低频子图像进行相似度以及模式贴近度计算,按照模式贴近度最大的原则进行模式识别。文中对放电模型实验获得的放电样本进行了模式识别并计算出基于4种小波基的多尺度图像分解的局部放电图像的识别率,分析了小波分解尺度及4种小波正交性及光滑连续性对识别率的影响。分析表明,选择正交小波和合适的分解尺度,文中提出的方法能够获得良好的效果。 相似文献
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气体绝缘金属封闭开关设备进行局部放电检测时易受到白噪声的影响。为了有效滤除局部放电信号中的白噪声干扰,提出了一种基于新型噪声阈值规则的平稳小波降噪方法。该方法利用统计过程控制理论确定了小波系数的初始上限和下限,并根据每层小波系数的统计特征迭代更新上限与下限,通过该上、下限求出信号的噪声阈值水平,从而对局部放电信号的进行自适应降噪。所使用的平稳小波变换摒弃了传统小波的下采样步骤,对局部放电信号的表征更为完整。本文对三种5 dB染噪局部放电信号进行噪声抑制,降噪后信噪比达到19.1433 dB,均方根误差维持在0.03以内。而处理实验室平台下采集的染噪局部放电信号,信号抑制比为17.1769。本文所提算法能较好抑制局部放电信号中的噪声,去噪后的波形特征明显,失真程度低。 相似文献
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遗传算法用于局部放电小波自适应阈值去噪 总被引:2,自引:2,他引:0
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。 相似文献