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。     

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。     

基于快速提升小波变换的改进型SPIHT算法在图像压缩中的应用

为保证图像传输的实时性和在保证图像质量下获得高压缩比,对图像压缩技术提出了新的改进型算法.提出的基于快速提升(lifting)小波变换[1,2]的改进型SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)[3]图像编码算法,引入快速提升小波变换以改进变换过程,且利用量化编码后出现许多连续零这一特点,将熵编码与SPIHT编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法.仿真结果表明,图像经该方法编码后峰值信噪比和效率上都得到了提高.该方法可以应用于电力系统中远程图像监控系统的图像数据传输与存储.     

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。     

基于快速提升小波变换的改进型SPIHT算法在图像压缩中的应用

为保证图像传输的实时性和在保证图像质量下获得高压缩比,对图像压缩技术提出了新的改进型算法。提出的基于快速提升(lifting)小波变换[1,2]的改进型SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)[3]图像编码算法,引入快速提升小波变换以改进变换过程,且利用量化编码后出现许多连续零这一特点,将熵编码与SPI HT编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。仿真结果表明,图像经该方法编码后峰值信噪比和效率上都得到了提高。该方法可以应用于电力系统中远程图像监控系统的     

电力系统故障录波数据实用压缩方法

针对电力系统大量故障录波数据的传输问题,以故障录波数据在整体录波文件占据较小比例为依据,提出一种立足于录波数据整体的分通道分时段数据压缩新方案。对于周期信号的压缩,快速傅里叶变换(FFT)算法具有压缩比高的特点,因此先对分段数据进行FFT计算,若误差较大则改用小波变换压缩。在电力系统频率偏移额定值的情况下,采用加窗傅里叶变换校正算法,保证压缩率和压缩精度。仿真研究和实际录波文件的压缩应用表明,算法能获得较高的压缩性能和较小的误差,验证了该方案的可行性和有效性。     

SPIHT算法对BP神经网络图像压缩处理的改善

本文针对BP神经网络对图像高频信息压缩效果欠佳和收敛性较差的问题,提出了将SPIHT(多级树集合分裂)算法应用于BP神经网络图像压缩处理的新结构.在研究中,首先对原始灰阶图像做小波变换;其次采用SPIHT算法对小波系数作量化编码处理;然后将产生的图像码流输入BP神经网络作进一步压缩处理.在实验中,本文提出的算法不仅在较大压缩比下仍能得到较高的峰值信噪比,而且有效地改善了图像的"块效应"问题;同时,提高了BP神经网络图像压缩的收敛速度,从而证明了该系统结构对图像压缩处理是有效的.     

面向IEEE COMTRADE格式的海量录波数据并行压缩／解压算法

提出了一种直接面向IEEE COMTRADE格式的海量故障录波数据并行压缩/解压算法.算法给出了COMTRADE数据文件中时间信息无损恢复公式,提出了针对状态量数据的优化RLE编码.对高频模拟量数据采用提升格式小波变换,用硬阈值量化后采用基于LZ77和Huff man混合熵编码的Deflate算法进行压缩,而对低频模拟量数据采用RLE编码.为有效分批压缩COMTRADE数据文件,提出了一种基于高频模拟量数据最佳小波分解层数下的最少补零的数据划分算法.映射到不同CPU核心的压缩/解压线程通过竞争通道序号获取计算数据.简述了压缩文件格式及其采用的变长存储和访问技术.试验证明此算法可获得大压缩比,并且可随着CPU核心数的增加和COMTRADE文件的增加,获得线性加速比.     

CL4多小波预处理方法及其在发电机故障检测中的应用

在介绍CL4多小波理论的基础上,分析了基于CL4多小波变换的发电机故障检测方法,通过仿真,分别对基于不同预处理方法的CL4多小波和GHM多小波在发电机故障检测中的应用效果进行比较。仿真结果显示:选择合适的预处理方法,利用CL4多小波,对发电机故障进行检测,可获得比GHM多小波更好的检测效果,研究还表明:预处理方法是影响多小波检测效果的关键因素。     

模拟电路故障诊断的多小波神经网络算法

提出了基于多小波变换和能量归一化预处理的模拟电路故障诊断多小波神经网络算法.这种方法能够有效提取故障信号特征,从而减少小波网络训练时输入层和隐层节点的个数,减小网络的规模,降低计算的复杂度,也加快了训练速度.最后在Matlab和模拟电路仿真软件IsSpice4下对算法的收敛性能进行了仿真比较,结果表明基于多小波变换的算法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位,而且收敛速度比小波包变换更快一些.     

CL多小波预处理方法在故障数据压缩中的应用

在介绍CL(Chui-Lian)多小波基本理论的基础上,探讨了CL多小波的预处理方法及其对CL多小波原有滤波器响应的影响,分析后认为Haar和平衡预处理方法是CL多小波最有效的预处理方法.文章还做了将具有这两种预处理方法的CL4多小波应用于电力系统正弦信号和故障暂态信号数据压缩的仿真实验.仿真结果表明,基于Haar和平衡预处理方法的CL4多小波具有较GHM多小波和传统db4小波更好的数据压缩效果.     

绝缘子泄漏电流的自适应SPIHT数据压缩

任何一串绝缘子故障都可能诱发电网事故,因此绝缘子的在线监测十分重要。为了发现绝缘子放电等异常,泄漏电流的采样频率须比较高,数据量大,这就要求对这些采样数据进行压缩。本文提出自适应SPIHT算法,该算法可以根据小波系数集合的显著性自适应地进行集合划分,有效地减少了原始SPIHT算法判断集合中系数是否全部为0的次数,尤其适合压缩泄漏电流这类高噪声信号。针对泄漏电流周期冗余和高噪声的特点,本文利用自适应SPIHT和DPCM分别对泄漏电流的小波细节分量和近似分量进行编码。如果再应用上下文自适应二进制算术编码,那么编码性能还可以进一步提高。对绝缘子泄漏电流的实测数据检验了算法的压缩性能,和SPIHT算法相比,压缩性能显著提高。该算法同已有的用于电力系统数据压缩的二维算法相比,允许采完一个工频周期的数据后就进行压缩,更适用于实时或在线的场合。     

电能质量数据压缩算法研究

首先总结了常见的4种数据压缩基本方法,即霍夫曼(Huffman)编码、算术编码、LZ系列编码以及基于小波分析的数据压缩法。重点分析了当前研究和应用比较广泛的3种数据压缩综合算法,即基于离散小波变换、多级树集合分裂(SPIHT)编码和算术编码相结合的数据压缩方法、基于PQzip技术的数据压缩算法和Zlib数据压缩算法,并比较了各自的适用条件及优缺点。最后给出了电能质量数据压缩算法选用的建议。     

基于图像平滑算法的电能质量数据压缩方法

为满足电能质量数据存储与传输的需要,基于图像平滑算法、二维离散小波变换以及图像多级树集合分裂编码算法提出了一种电能质量数据压缩新方法.将一维电能质量数据转换为二维矩阵以挖掘电能质量数据的循环间冗余性;应用数字图像平滑技术对二维变换后所得到的电能质量图像矩阵进行平滑处理以有利于二维小波变换编码;结合二维离散小波变换、图像...     

基于最优预处理方法选取的多小波故障数据压缩方案

多小波的预处理方法是影响多小波应用的关键因素之一,文章提出基于预处理方法对多小波本身滤波器的影响和实际信号的应用两方面来综合选择最优预处理方法,并提出了基于该方法的多小波数据压缩方案,应用于电力系统输电线路故障信号的数据压缩,仿真结果表明,该方案较好地解决了多小波最优预处理方法的选择问题,能得到满意的压缩效果.     

基于多小波的电力系统故障暂态数据压缩研究

在介绍多小波MALLAT算法的基础上，与传统小波进行了比较。通过对传统小波与多小波能量压缩率的研究，详细比较了基于不同预处理方法的多小波与传统小波的能量压缩率。利用两种数据压缩方法，通过大量的仿真工作，对不同预处理方法的多小波与小波的压缩效果进行了深入讨论比较，结果表明：预处理方法的选择是影响多小波压缩效果的关键因素，若选择合适的预处理方法，利用多小波对电力系统故障暂态数据进行压缩，可以获得比传统小波更好的压缩效果。     

多小波变换及其在图像处理中的应用

简要回顾了多小波变换理论及其在图像处理中的重要性质 ,分析了离散多小波变换时预滤波设计和边界处理问题。而后介绍了多小波变换在图像处理方面的应用。实验表明 ,多小波方法在图像数据压缩以及图像去噪等方面能够取得比单小波更好的效果。