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。     

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.     

基于提升格式的实时数据压缩和重构算法

提出了一种新的实时数据压缩和重构算法。算法采用基于提升格式的线性整数变换小波双正交滤波器组合哈夫曼编码方法对电力系统的实时数据进行压缩和解压缩，并利用实测数据对算法进行验证。实验结果表明该算法所耗时间短，数据压缩倍数提高到接近9倍，是一种有效的数据压缩和重构方法，尤其适用于电网动态监测系统连续记录数据的实时压缩和去噪。     

基于ARM9的整数小波阈值压缩算法及其EVC实现

采用传统的一代小波变换进行数据压缩,存在实时性差,内存需求量大等问题.本文从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用Euclidean分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式到提升算法的转变,并进行了整数提升,克服了一代小波的不足.在此基础上提出了一种改进的整数小波阈值压缩算法,在ARM9上利用EVC予以实现.实验表明该算法在均方误差为0.3490%时,压缩比为11.875%,计算速度快,适合应用在实时性要求较强的场合.     

快速小波变换算法与信噪分离

文中对小波理论和快速小波变换算法进行了分析,着重阐述了信号的小波分解与重构过程的实现。文中对快速小波变换算法进行信噪分离的原理和步骤做了研究,并以一个具体的实例展示了该算法应用到机械振动测试信号的信噪分离中的效果。     

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。     

基于小波变换的数字滤波算法

在微机保护装置中，数字滤波是非常重要的环节，尤其在故障暂态当中，信号通常含有大量的谐波，但此时采用间断频谱的傅氏级数分析方法已不合适。而将小波分析技术应用于信号的数字滤波以及算法分析，可实现谐波分量的有效分离。为此，基于紧支撑正交小波变换理论和多分辨率分析特性的应用研究，提出了信号的数字滤波算法方案，并通过仿真对算法进行了验证和比较，仿真分析表明，基于小波变换的滤波方案能够有效地滤除衰减直流分量、噪声、频率波动和非整次谐波的影响。     

基于小波的图像压缩处理分析

介绍了基于小波的图像多分辨率分析方法及小波图像压缩的基本原理，论述了在图像小波处理过程中小波函数类型的选择同题，并通过实例对EZW、SPIHT和MRWD三种小波图像压缩方法进行了分析和比较。     

二维离散小波变换在电能质量检测数据压缩中的应用

提出了用二维离散小波变换和能量阈值相结合的方法来解决电能质量扰动信号的压缩问题.利用二维db小波变换对矩阵数据分别进行行卷积和列卷积,把检测数据的高频信号和噪声信号分解在3个不同的方向上,且信号的能量集中在很少的小波系数上.再通过改进的能量阈值法,利用能量均值修正系数设置阈值使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真度很小且自适应地消除了加在扰动信号上的噪声.对6种扰动信号进行仿真并与小波包的压缩结果进行比较,结果表明该方法极大地提高了压缩率,并对噪声干扰有很好的去噪能力.     

基于分段离散余弦变换的电能质量数据压缩算法实现

采用分段离散余弦变换对电能质量数据进行压缩,用小波变换对原始信号进行奇异值检测,然后以检测到的奇异值作为端点进行分段,对每段信号分别作离散余弦变换。仿真试验结果显示,谐波信号直接采用离散余弦变换的压缩效果要优于小波变换;对于短时电压变动信号,采用分段离散余弦变换的信号压缩效果要好于直接采用离散余弦变换和小波变换。     

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.     

基于提升小波包最优基的电能质量数据压缩

在小波压缩技术的基础上,使用提升小波包最优基的方法解决电能质量信号的数据压缩问题。利用先分解后搜索的提升小波包最优基分解信号,再对最优基下小波包系数作阈值处理,消除幅值较小的系数,达到压缩的目的,最后对压缩后的数据进行重构,并将其与小波变换、最佳小波包变换的数据压缩方法进行仿真比较。结果证明,提升小波包最优基变换的方法．在电能质量数据压缩中取得了满意的效果。     

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。     

基于快速小波变换的闪变检测算法

综合小波变换和快速傅立叶变换的优点,利用小波对非稳定信号的敏感性,提出了基于小波测位的闪变信号检测方法,并通过MATLAB进行仿真,确定了该方法的可行性。