可调阈值函数和能量阈值优化的电能质量扰动小波去噪方法

电能质量信号在采集、传输过程中受外界环境的影响会引入噪声干扰,有效去噪的同时保留突变点信息是治理电能质量的重要前提。给出了一种可调阈值函数,通过对可调参数的控制,可以使得该阈值函数在软硬阈值函数之间变动,兼具两者的优点。引入小波系数能量因子,以能量最大的尺度作为特征尺度,在此尺度上,子区间能量高于尺度能量者则为有效区间,进而提出采用有效区间局部阈值去噪的新阈值取法,同时考虑噪声和信号的小波系数随尺度不同的传播特性,引入算子对阈值进行修正。利用有效区间的局部阈值取法较传统的全局阈值取法更能反映信号小波系数的特征。仿真结果表明,利用新方法去噪效果更好,既较好地改善了去噪性能,同时也保留了信号的扰动突变点信息,去噪后扰动定位准确,模极大值点的位置很好地反映了扰动发生的起止时刻。     

一种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法

含噪电能质量扰动信号分析的前提是准确找到突变点信息,对信号进行去噪的同时,又必须保留突变点特征。针对此问题,选取平稳小波变换分解信号,并利用提出的改进阈值函数对信号进行去噪。将含噪的电能质量扰动信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节系数中噪声的均方差σ_j,计算各层阈值σ_j2lnk~(1/2)并根据信号、噪声的小波系数在不同尺度上的分布特点,通过ln(j+1)对各层阈值进行修正,结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行处理。利用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。仿真结果表明,改进的阈值函数去噪方法能够较好地滤除噪声并保留突变点特征,从处理后的小波系数中可以清晰地观察到扰动的起止时刻,并能够分辨出暂态振荡与谐波干扰。     

小波软阈值去噪技术在电能质量检测中的应用

小波方法是一种很好的电能质量信号检测和分析工具，但其性能往往受信号中噪声的影响，当噪声比较大的时候，小波方法甚至会失效。文中根据小波变换的时频特性，分析了信号和噪声在小波分解过程中的不同特性，并在此基础上利用改进的软阈值去噪技术对电能质量信号进行信号去噪处理。软阈值方法能根据各小波空间上特征分量和噪声的统计特性设置适当的阈值来消除噪声，并以此恢复小波方法的性能。该方法不仅较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾，能很好地对各种电能质量信号进行去噪处理，而且达到了数据压缩的效果。仿真计算结果表明，该去噪方法是有效的。     

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。     

基于信号相关性和小波方法的电能质量去噪算法

提出了一种基于小波原理的电能质量信号去噪算法。基于软阈值原理的小波去噪算法在电能质量信号检测中得到很好的应用。但其存在阈值计算受噪声强度的缺点 ,当信号被强噪声“淹没”时 ,该方法仍然会失效。本文在对电力信号进行小波空间中的自相关性关系分析的基础上 ,结合软阈值算法和小波原理 ,构造了能有效地处理各种电能质量信号的去噪算法 ,该算法能弥补传统软阈值算法的缺陷 ,较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾。计算结果表明上述检测算法是有效的。     

基于改进小波阈值函数和奇异值分解的电能质量扰动检测定位

为了在噪声环境下准确提取电能质量扰动特征,本文提出基于改进小波阈值函数去噪和奇异值分解的电能质量扰动检测定位方法。首先构建改进小波阈值函数对含噪电能质量扰动信号降噪,利用经验模态分解的信号频带划分能力,实现降噪后扰动信号各模态的有效分离,再采用希尔伯特变换提取各模态幅值、频率等特征信息,同时基于奇异值分解实现对扰动信号的起止时刻的有效定位。最后分别采用不同类型的电能质量扰动信号进行仿真实验,实验证明本文提出的算法不仅具有良好的抗噪性能,同时具有较高的定位准确度和良好的鲁棒性。     

基于改进小波阈值函数和CEEMD电能质量扰动检测

为提高在噪声环境下电能质量扰动检测定位的准确性,提出基于改进小波阈值函数和完备总体经验模态分解(CEEMD)的电能质量扰动检测算法。在采用CEEMD处理电能质量扰动信号的基础上,通过排列熵计算各固有模态函数的随机噪声强度,利用小波改进阈值函数对噪声强度高于排列熵值的分量降噪,并对降噪后分量进行Hilbert-Huang变换,求取定位扰动起止点以及频率等参数。将该算法与CEEMD舍弃高频分量和小波阈值函数降噪方法的对比分析,结果表明算法不仅具有较强的抗噪性,而且能有效保留高频信息不被滤除。以PSCAD/EMTC双馈式风力发电系统中的单相短路和两相短路为例,仿真验证了所提算法的有效性,最后搭建了基于PXI和Lab VIEW平台电能质量扰动检测平台,为应用于工程实践中奠定基础。     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

对于暂态的电能质量信号的监测,研究了一种用最大后验估计的双树复小波变换对电能扰动信号进行去噪高效算法。首先运用最大后验估计对扰动信号的改进的小波阈值进行去噪预处理,然后对于不同分解层的细节系数噪声方差和信号方差进行估算,并且运算出不同分解层阈值,从而得出去噪阈值。仿真实验结论表明:所提出算法步骤简单,计算速度快而且易于实现,去噪效果理想,具有很好的应用前景。     

基于自定义阈值函数的小波去噪算法

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义阈值函数的小波去噪算法。研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小波去噪算法的去噪效果进行了仿真,并将该算法应用于实际的电能质量暂态信号检测之中。仿真和实验结果进一步表明了自定义阈值函数的优越性和基于自定义阈值函数小波去噪算法的有效性。     

基于自定义阈值函数的小波去噪算法

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义阈值函数的小波去噪算法.研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小波去噪算法的去噪效果进行了仿真,并将该算法应用于实际的电能质量暂态信号检测之中.仿真和实验结果进一步表明了自定义阈值函数的优越性和基于自定义阈值函数小波去噪算法的有效性.     

基于改进软阈值法的电能质量扰动信号去噪

近年来,电能质量问题日益受到关注.为了对电能质量进行分析与评估,需要对其进行监测,但是在信号采集的过程中会受到噪声的影响,给分析带来困难.基于小波变换的软阈值法去噪是比较有效的,本文在正态分布3σ原则的基础上,提出了一种改进的软阈值去噪方法.对典型的电能质量扰动信号进行了去噪仿真,对重构信号进行了扰动检测,仿真结果表明,与通用软阈值法相比,该方法提高了检测正确率.     

基于小波改进阈值的肌电干扰降噪研究与效果评估

肌电干扰是心电信号采集过程由于肌肉的轻微颤动引起的噪声干扰,因此需要对采集到的心电信号进一步的去噪.针对传统小波阈值去噪算法对心电信号去噪后存在信号震荡与失真问题,提出一种含有两个动态参数的改进小波阈值函数,通过动态参数可以对改进阈值函数进行整体和局部的调节,从而达到可以对不同程度的噪声进行去噪的目的 .为了验证新阈值函数的去噪效果,采用信噪比、均方差和心电信号的时频域特征3种评估指标,对改进的阈值函数和传统的肌电干扰去噪算法进行去噪效果的比较.研究结果表明,改进的阈值函数对心电信号去噪后的特征波形保存较好,克服了软、硬阈值函数的缺点,去噪后在平滑性和保真性方面表现良好.与传统肌电干扰去噪算法相比,对轻微噪声和严重噪声去噪后信噪比分别为38.7948和36.7212,均方差分别为0.0013和0.0018,去噪评估结果最好.     

改进阈值函数的小波去噪算法

针对小波软、硬阈值函数去噪后信号存在局部震荡和边缘模糊导致去噪效果不佳的问题,研究了小波去噪原理和优化阈值函数的规则,设计了一种具有连续性、灵活性和恒定偏差小的可调阈值函数,提出了一种基于改进阈值函数的小波去噪算法,将其应用于含有高斯白噪声的信号中进行去噪。实验表明,相较于传统方法,所提方法对仿真信号和心电信号都具有灵活性和适用性,并且去噪后信号的信噪比提升了16.21%,皮尔逊相关系数增大了1.62%。因此,本文所提算法具有可行性,可有效保留特征信息,去噪效果更加理想。     

基于改进小波阈值的电能质量扰动信号去噪算法

针对传统软、硬阈值函数在阈值处不连续或存在恒定误差等问题,本文提出了基于小波变换的改进阈值去噪算法,在小波阈值去噪的基础上改进了通用阈值和阈值函数,通过峰和比PSR来估计出每层小波细节系数的有效信息与噪声的分布,使得修正因子可以根据每层噪声分布的不同自适应的修正阈值.之后提出了一种新的阈值函数,其能更有效地保留信号的扰...     

采用改进CPSO动态搜索时频原子的电能质量扰动信号去噪方法EI北大核心CSCD

针对电能质量扰动信号噪声抑制中的难点问题,即有效滤除噪声的同时又能较好地保留信号奇异点信息,提出一种采用改进混沌粒子群(ICPSO)动态搜索时频原子的电能质量扰动信号去噪方法。首先,构建了与电能质量扰动信号时频特征相匹配的过完备原子库,采用正交匹配追踪(OMP)算法求解信号稀疏模型,同时采用ICPSO算法对时频原子匹配过程做进一步优化。然后,以残差比阈值确定迭代终止次数,利用最佳匹配原子和稀疏系数重构原始信号,实现信号去噪的目的。运用文中介绍方法对6种典型的电能质量扰动信号进行去噪处理,并与形态学滤波和小波阈值去噪2种方法进行对比。仿真结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时,能完整地保留突变点信息,去噪结果准确性高。     

故障分析中的小波软阈值改进除噪方法

软阈值消噪是信号消噪中的标准算法。故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征。通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进。仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析。     

电能质量信号的小波软阈值去噪方法

基于DONOHO的软阈值去噪方法,提出了一种改进的小波软阈值算法。该算法利用高斯白噪声的正态分布特点、3Σ法则和小波变换系数的分布特点,在有效去除白噪声的同时较好地保留了信号的局部特征,且不受采样点数的影响。MATLAB仿真表明,该法在较强白噪声干扰下仍能有效去噪,较之无偏风险、固定阈值、启发式阈值、极大极小值等去噪方法更为有效,特别适于强噪声背景下弱信号的提取。     

基于改进阈值函数小波的微电网检测信号去噪

应用传统阈值函数小波对实测的微电网信号去噪时,存在重构信号失真、波形曲线偏厚等问题.在分析某种改进阈值函数基础上,提出一种新的阈值函数表达式.为提高阈值函数适用性,利用Bayes shrink方法计算分解层门限阈值,利用人工蜂群算法对设计的阈值函数进行参数选定.使用实测含噪信号验证各阈值函数的小波去噪效果,可知新阈值函数及其去噪流程能提升信噪比、减小均方误差,达到抑制检测信号噪声、显现信号波形特征目的 .     

故障分析中的小波软阈值改进除噪方法

软阈值消噪是信号消噪中的标准算法.故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征.通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进.仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析.     

基于EMD去噪和S变换结合的电能质量扰动分析

针对电能质量扰动分析问题,提出了一种基于改进EMD去噪和S变换结合的电能质量分析方法.对所获取信号进行EMD分解,选取其中高频信号IMF分量进行小波阈值去噪,依次重构高频信号IMF分量和原信号,对重构信号做S变换处理,提取电能质量扰动特征,根据S变换的时间、频率、幅值等特征分析电能质量扰动具体情况,判断扰动时间和扰动类型.仿真实验结果表明,通过改进EMD去噪和S变换的结合,可有效去除信号中的噪声分量,提高噪声干扰下电能质量扰动分析的准确率.