小波分析在谐波电能计量中的应用

针对近年来由于电力系统非线性负载日益增多而导致的电网谐波污染问题,为了提高电能表计量的准确度,提出了基于Mallat算法的小波变换方法.该算法利用其多分辨率分析的特点来提取信号中各阶次谐波,通过小波重构来实现各频带内谐波参数的测量及对谐波变化的准确跟踪观测.Matlab仿真结果验证了该方法的可行性和高效性.     

基于谐波小波的梳状滤波器设计及应用

针对数字滤波器设计问题,利用谐波小波在频域具有良好的盒形特性,以及傅里叶变换的尺度、线性、频移特性,研究了一种通过叠加多个具有不同中心频率的谐波小波,在频域构建出平顶滤波器的方法;结果表明:基于谐波小波设计的梳状滤波器设计方法易于理解和编程实现,通过合理选择带宽参数即可设计出工程应用所需的高性能多通带滤波器。     

电网谐波电流检测方法分析

对基于瞬时无功功率理论、有功分离、傅里叶变换、神经网络、小波分析等原理的几种谐波检测方法进行了介绍,讨论了各种检测方法的优缺点,指出:未来电力系统谐波检测会向智能化、多功能实用化以及高精度、高速度和实时性好等方向发展.     

电网谐波电流检测方法分析

对基于瞬时无功功率理论、有功分离、傅里叶变换、神经网络、小波分析等原理的几种谐波检测方法进行了介绍,讨论了各种检测方法的优缺点,指出：未来电力系统谐波检测会向智能化、多功能实用化以及高精度、高速度和实时性好等方向发展.     

基于小波变换的机织物经纬密度自动检测技术

探讨了小波变换在机织物图像处理方面的应用,通过使用多层小波分解与单层细节重构,实现了对机织物经纬密度的自动测量;提出了一种利用最大相关系数算法自动确定小波重构层数的新方法,可使结果更客观、准确。     

基于小波变换和混沌映射的彩色图像加密方法

本文提出一种基于小波变换和混沌映射的彩色图像加密算法。首先利用3D混沌猫映射来置乱明文图像的RGB三通道的小波变换系数,然后在空域上,利用耦合映像格子模型(CML)对置乱后明文图像进行扩散。该算法充分利用了空域和频域加密的优点,增强了加密效果。仿真实验结果表示了该算法的有效性。     

一种改进的基于DWT的数字水印技术

提出一种改进的基于离散小波变换(DWT)的数字水印算法。原理主要基于离散小波变换的多分辨特性,以及人眼视觉系统的感知特性。算法实现过程:首先将水印信息和载体图像同时进行小波分解,然后将水印信息不同的频域部分对应嵌入到载体图像不同的频域部分。     

基于压缩感知和卷积神经网络的谐波检测方法研究

本文提出一种基于压缩感知（CS）和卷积神经网络（CNN）的谐波检测新方法。在CS理论下建立了具有压缩采样和重构功能的谐波检测框架,并利用CNN理论设计了具有免变换字典的重构网络。研究结果表明,本文所提出的方法具有可行性,可为造纸工业中的谐波检测提供了一种新手段。     

锁相环在谐波检测中的应用

谐波的存在会降低电力系统供电的电能质量,通过技术手段检测谐波的存在并降低谐波含量可以有效提高供电电能质量。文章介绍了一种谐波检测方法即基于瞬时无功功率谐波检测法,分析了锁相环在这种检测方法中的应用,通过锁相环实现了对被采样信号频率和相位的锁定,提高了谐波检测的精度。     

电力系统谐波检测及抑制技术初探

面对电力系统谐波的危害,首先应采取的措施即是利用检测方法实时的检测出谐波,进而运用有效的方法对其加以抑制。本文将简述谐波的产生及其危害性,并对几种检测及抑制谐波的方法手段进行探讨。     

一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法.对不同聚焦图像进行小波变换.采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用小绝对值准则对低频系数进行融合,对融合后的小波系数进行重构,这样得到高低频比例升高的融合图像.结果表明,该方法可提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于用一般小波变换方法生成的图像.     

交流电压谐波检测系统的软件实现方法

为进一步提高电力系统中的谐波电压的测量精确度,提出了一种针对电力系统中的电压谐波检测系统的软件实现方法。以采集的数据为检测对象,采用FFT算法进行谐波分析,得到电压中的各次谐波值,并用液晶显示。文章重点介绍了系统软件设计方法,同时对系统的硬件设计做了简要描述,最后通过实验验证了系统设计的有效性。该系统具有较为精确的谐波分析功能,具有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的谐波检测方法的研究

针对电力系统谐波的特点,提出了一种基于BP神经网络的谐波检测方法,阐述了该神经网络的结构、学习算法及训练方法,并进行了仿真和实验验证。仿真和实验结果均表明,该方法能够实时而准确地检测出三相电路中的谐波分量,具有延时小、精度高的优点。     

基于边缘检测算子的两类B样条小波

研究了分别对应极值检测算子和零交叉检测算子的两类任意阶基数B样条小波,基于Mallat一维和二维信号的小波变换和逆变换理论,推导出小波分解与重建算法中滤波器组H,G,G,L的时域和频率解析表达式,讨论了这两类小波在小不皮分析中的应用。     

基于小波分析的折叠成网机传动辊轴承故障诊断

针对折叠成网机传动辊轴承振动信号调制源多和呈现非平稳性等特点而导致常规的傅立叶分析诊断故障效果不佳的情况,提出了一种小波变换的时频分析方法,对轴承振动信号进行分解和重构处理,获得振动信号在不同的频段的分量,提取相应特征频段重构分量的功率谱的频域统计值作为特征参数,进行轴承故障诊断。试验结果显示该方法有较好的诊断效果。     

基于Gabor小波变换的运动织物疵点三维检测

本文提出了一种基于Gabor小波变换的运动织物疵点三维检测的方法,此方法通过采用SFS(Shape FromShading)算法为基础,从单张图像中获取疵点的三维信息,采用的Gabor小波变换方法实现了空间域和频率域的最佳定位,使得疵点图像被增强,正常纹理图像被减弱,从而可以提取图像疵点的局部细微变化特征,为获取更加准确的疵点三维信息和实时在线检测织物提供了很大帮助。实验结果表明此方法可以有效的获取织物疵点的三维形貌且简单快捷,误差较小,能达到实时性的要求。     

基于小波分析的铺网机传动辊轴承故障诊断

铺网机传动辊轴承振动信号调制源多呈现出非平稳性等特点，导致常规的傅立叶分析诊断故障效果不佳的情况。本文提出了一种应用小波变换的时频分析方法，对振动信号进行分解和重构处理，获得了振动信号在不同的频段的分量，提取相应特征频段重构分量的功率谱的频域统计值作为特征参数，进行轴承故障诊断。试验结果显示该方法对铺网机传动辊轴承故障诊断有很好的效果。     

结合图像频域和空间域的纬编针织物密度检测方法

为解决当前基于图像处理测量纬编针织物密度准确度不高、稳定性较差等问题,提出一种结合频域和空间域来测定针织物密度的方法。首先通过离散小波变换重构针织物线圈图像获得线圈结构清晰的图像,再分别提取线圈灰度及二值图的灰度曲线。利用提出的基于概率密度统计的波谷坐标校验算法,结合线圈坐标校验算法获得实际线圈所在列坐标;再利用八邻域广度优先搜索算法求出纬编针织物横、纵方向的线圈个数,得到针织物横密和纵密。结果表明,密度检测方法与人工测量数据相比误差小于1.7%,该方法适用性好,运算量小,准确率高,可实现纬编针织物密度的自动化测量。     

基于单片机的智能电力系统故障录波仪浅析

本文对比了现有的智能电力系统故障测距方法,选择行波法作为本文研究对象。结合行波保护的研究现状和智能电力系统故障特点,通过对比A型行波法和D型行波法的优缺点,综合考虑本文采用D型行波故障测距法对智能电力系统进行故障测距研究。然后在了解智能电力系统暂态保护特点的基础上深入分析了输电线路故障暂态过程,并简单叙述了相模变换理论以及小波变换理论,着重分析了基小波的特征并介绍了db小波,最终选择db4小波根据小波变换奇异点检测理论利用小波变换对行波故障信息进行提取。     

基于小波-BP神经网络的粮食产量预测模型

由于粮食产量序列具有复杂性、随机性和非平稳性,导致使用传统的预测方法对其进行预测会受到很大的影响和制约。提出了基于小波变换的BP神经网络模型预测的方法。首先利用小波变换将非平稳序列转化为若干不同频率分量的平稳序列;然后针对各序列使用BP神经网络模型建立预测模型,最后通过重构得到粮食产量的预测值。预测结果表明,该模型可有效提高预测精度,为粮食产量预测提供了一种新的途径。