基于MAP估计双树复小波的电能质量扰动信号去噪方法

针对电能质量信号的去噪,提出了一种基于MAP估计的双树复小波电能质量扰动信号的去噪方法。首先对带噪信号进行相关性预处理,然后通过MAP方法对双树复小波分解不同层次的细节系数估计噪声方差和信号方差,并计算各层阀值从而得到去噪方案,针对带噪的电压跌落等扰动信号进行仿真,并与传统实小波去噪进行了信噪比和突变点信息保留能力的比较。仿真结果表明,所提算法速度快,去噪效果理想,且易于实现,实用性强,有良好的发展前景。     

基于复Morlet小波的地层钻探识别

在低信噪比时,短时傅里叶变换和实小波变换无法准确提取钻头进入不同地层的时延信息。为此,提出一种复小波变换分析法。利用幅值和相位信息对信号突变点进行提取和定位,从而实时判断钻头钻进目的层的时刻。实验结果表明,该方法能准确表征振动信号的时频特征,与短时傅里叶变换和实小波变换相比,具有更好的时间定位和抑噪能力。     

自适应多尺度SVD去噪算法及在PQMD中的应用

为了提高电能质量复合扰动（PQMD）信号的去噪指标,实现扰动信号特征的准确检测,提出一种自适应多尺度SVD（Adaptive Multi-resolution Singular Value Decomposition,AMSVD）去噪新算法及数学框架。该算法首先分析了高斯白噪声奇异值分布情况及多尺度SVD消噪原理,针对不同尺度下的噪声近似与细节信号奇异值差值规律,确定出最佳消噪尺度的约束条件,由此实现噪声先验信息未知的自适应消噪方法。研究结果表明,在对不同噪声方差下的电能质量复合扰动去噪处理中,AMSVD消噪效果优于其他5种方法。为了进一步验证AMSVD算法去噪后特征量检测的准确性,采用希尔伯特黄变换（HHT）提取扰动特征信息,仿真结果表明该算法具有可行性和鲁棒性。     

基于行波理论的滤波器电能质量扰动控制仿真

传统方法在滤波器电能质量扰动控制时,未对电能扰动的瞬时幅值进行计算,控制效果不佳。为此引入行波理论,分析滤波器噪声产生原因,计算滤波器电能扰动的瞬时幅值,提出了一种新的滤波器电能质量扰动控制方法。分割小波域,在第一个小波域,采用阈值估计法估计期望信号数值大小;在第二个小波域变换含噪信号与小波信号,采用维纳滤波器对信号的小波系数进行估计;通过滤波变换去除含噪信号,获得电能扰动波形的特征参数;根据行波理论计算电能扰动的瞬时幅值,实现对电能质量扰动的准确定位以及类型识别。仿真结果表明,所提方法相比传统方法,具有适应性强、控制效果较好、实时性好等特点。     

基于VMD和小波分析的电能扰动信号去噪算法

为了提高检测电能扰动信号特征的精度,抑制混杂噪声的干扰,提出将变分模态分解(VMD)结合小波阈值的去噪算法.首先利用Hilbert变换对扰动信号进行频谱分析,通过计算平均瞬时频率值,确定分解的模态个数;然后将含噪信号进行VMD分解,筛选部分模态分量重构信号;最后通过小波阈值法去除重构信号的残余噪声.与现有算法去噪效果对...     

基于改进阈值函数的分数阶小波电能信号去噪

为了消除电力系统中噪声对电能质量扰动信号的影响,且能保留突变点信息,提出了一种基于改进阈值函数的分数阶小波电能质量扰动信号去噪方法.该方法采用离散分数阶小波变换对含噪信号进行多尺度分解,并根据信号和噪声在不同尺度上的分数阶小波域系数的分布特点,通过改进阈值函数对各层系数进行处理,将处理后的系数进行重构得到去噪后的信号.仿真结果表明,该方法弥补了软、硬阈值函数的缺点,能较好地去除噪声并保留突变点信息,且提高了输出信噪比.     

双密度小波变换的自适应电能质量信号去噪

为改善电能质量信号的去噪效果,提出一种基于双密度小波变换的自适应电能质量信号去噪算法。双密度小波变换具有近似的平移不变性,能更准确地描述信号的真实特征。而双变量收缩函数充分考虑小波系数的层内层间关系,对小波系数采用结合局部方差估计的双变量收缩函数进行去噪处理,并用收缩后的小波系数重构信号。实验结果表明：该算法在有效滤除噪声的同时,能够更好地保留电能质量信号的特征信息,使去噪信号的视觉信息有较大改善。     

复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合图像降噪

提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合（CGSM）模型的图像去噪方法．指出Curvelet 变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和 改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换．构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet 变换．本文同时把高斯尺度混合（GSM）模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉 能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方（BLS）估计器对CGSM 模型下含噪复系数 进行有效估计,从而实现降噪．实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能 均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪．本文方法在有效去噪的同时,具有很好 的图像边缘和细节保护能力．     

短时电能质量扰动分类方法研究

为了准确检测短时电能质量扰动问题,提出了一种基于K-L变换和支持向量机多值分类器的短时电能质量扰动分类方法。采用离散小波变换获得信号在不同分解尺度下的能量分布作为原始特征空间;运用K-L变换进行模式识别特征空间的提取;设计了适用于短时电能质量扰动的支持向量机多值分类器。实验结果表明,对原始能量特征进行K-L变换后,可以提高分类准确率;支持向量机多值分类器的分类结果优于BP神经网络。     

基于小波变换的间谐波检测与去噪

间谐波是一种特殊的谐波,它的大量存在对电能质量造成了污染,因而对其进行检测和分析具有十分重要的意义。文中分析了小波变换的特性及用于间谐波检测的优势,采用了正交小波多分辨率分析算法检测间谐波,并选择小波阈值法对信号进行去噪处理。仿真结果表明,小波变换具有良好的时频特性,能有效检测出信号中所含各频率成分,并且能有效的抑制和消除噪声。随着小波理论的进一步发展和完善,其在电能质量信号检测方面的应用将越来越广泛。     

基于Morlet复小波变换幅值和相位信息的间谐波检测方法

小波变换以其良好的时频局部化特性在电力系统中得到了广泛的应用,包括在谐波分析方面。但即使是时频窗面积最小的Morlet小波也存在频谱混叠现象,使得单纯利用小波变换系数的幅值无法对谐波准确检测。本文提出了基于Morlet复小波幅值和相位信息相结合的谐波、间谐波检测方法。首先利用a-S（a）曲线粗略确定包含被测信号信息的尺度范围,然后利用这些尺度上的小波变换系数的相位信息来实现谐波、间谐波频率的检测,最后根据检测出的频率确定特征尺度,进而确定被测信号的幅值。与FFT方法和传统的尺度-幅值法相比,该方法能够克服频谱泄漏现象,且能够区分频率相近的信号成分,提高了谐波、间谐波的检测精度。通过Matlab软件进行仿真,结果验证了该算法的正确性。     

基于离散小波变换的语音激活检测

为提高在噪声环境下语音检测的性能,提出了一种基于离散小波变换的语音激活检测(VAD)的方法。算法将语音信号进行3层离散小波变换,通过Teager能量算子(TEO),提取能量比值和能量差值两个参数,最后进行门限判决。实验结果表明,本算法在噪声环境中能够有效地正确判别语音段和噪声段,并且优于G.729B和AMR所提出的VAD的算法。     

电能质量检测智能电子设备中的数据处理

为了确保电力系统的安全运行和电能质量的准确分析,构建了一种基于IEC61850的电能质量监测智能电子设备框架,并提出一种基于FFT和小波变换相结合的数字信号处理方法.仿真结果证明,该方法不仅能够识别和检测扰动信号的起止时刻,也能够实时分析各次谐波的幅值和相位;在畸变和扰动的情况下,采用该改进算法具有很好的实用性和灵活性.     

二元树复小波变换及其在图象方向滤波中的应用

复小波变换虽然具有良好的方向选择性和平移不变性 ,但不具备完全重构性条件 ,而二元树复小波变换(DTCWT)正好解决了这一难题 .在分析二元树复小波分解后的 12个高频子带方向性的基础上 ,利用其良好的方向选择性提出了一种对线形纹理图象进行增强滤波的方法 .该方法借助于小波变换域的方向解析性 ,在各子带中保留图象中各局部主方向的信息而滤除其他方向的噪声 .利用该方法进行滤波还可以避免对信号和噪声频率特性和统计特性进行估计 ,从而大大减小了滤波的复杂程度 .以指纹图象为例的实验结果表明 ,该方法效果较好 ,便于实现 ,尤其适用于噪声特性复杂的纹理图象的滤波 .     

基于第二代小波变换的图像融合方法及性能评价

提出了一种基于小波提升方案的图像融合新算法. 与传统基于卷积的小波变换融合方法相比, 新算法具有计算简单、融合速度快、所需内存少以及有利于算法的在线快速实现等优点. 此外, 还提出了一种基于区域特征选择的新的融合策略, 针对不同类型的多源图像进行了融合仿真实验, 并采用主观视觉判断与客观评价准则相结合的方式, 对不同变换方式、不同融合规则以及不同分解层数对融合效果的影响进行了比较分析. 实验结果表明本文提出的融合算法和融合策略具有优越的融合性能, 并取得了令人满意的融合效果.     

互为Hilbert变换对的双正交小波构造

证明了两个双正交小波滤波器组构成Hilbert变换对的充要条件,并从理论上说明了两个线性相位双正交小波系统构成Hilbert变换对的必要条件是它们的长度分别为奇数和偶数．在此基础上通过选择合适的小波消失矩和优化过程中的目标函数,提出了一种构造这类Hilbert变换对的新算法．采用该算法不但可以得到系数对称的线性相位小波滤波器组,而且在性能基本相当的条件下,滤波器长度较已有算法大幅度减小（以13／19和12／16小波为例,可以降到约为原来的1／2）．通过适当调整设计参数,还可以得到全为有理系数的小波滤波器,从而进一步减少计算代价．实验表明上述构造得到的Hilbert变换在用于复数小波进行图像去噪时,处理时间可以降低为原来的2／3左右．     

复子波提取语音信号特征信息

对时变性强的非平稳汉语语音信号,建议采用变时-频复子波分析方法提取汉语语音信号的幅度谱、相位谱、基音周期及共振峰信息。选择有n阶消失矩及良好的时频局域化特性的复高斯子波提取汉语语音信号的幅度谱和相位谱,实验结果表明,该方法提取的语音信号的幅度谱、相位谱和子波变换谱表征了汉语语音的音节包络、细节包络及声调,区分了清、浊音,并准确提取了语音信号的动态基音周期、估计出共振峰。这对汉语语音特征提取和识别提供了一种新的思路。     

Assessment of Power Quality Based on D-S Evidence Theory

Technological advancement of measurement systems has enhanced the accuracy of power quality assessment by using a combination of measured information. This paper proposes a novel approach for estimating power quality based on information fusion technique of Dempster-Shafer(D-S) evidence theory. First, in order to accurately extract transient features regarding power quality indexes, wavelet packet transform and lifting wavelet transform are proposed to detect various disturbance signals measurement. By using many kinds of transformed transient indexes and steady state indexes, a novel reliability distribution function is constructed,and synthesized assessment index of power quality is drafted based on information fusion technique of D-S evidence theory. Finally,the simulation results prove that D-S evidence theory is a more effective means for evaluating the power quality.     

基于NNAC算法的电能质量暂态扰动检测

针对当前电能质量检测分析的难点和重点问题,在分析了目前使用最多的方法小波变换优缺点的基础上,提出了基于神经网络自适应控制（NNAC）的电能质量暂态扰动检测算法。给出了电能质量暂态扰动检测的自适应控制结构,采用Hebb学习规则进行权值学习,并对电压暂降、电压瞬升、电压中断和暂态振荡等暂态扰动进行了仿真测试,结果表明所提算法可以很好地检测电网中的暂态扰动信号的类型,确定扰动发生的起始时刻和持续时间,且分析计算简单,速度快,计算所得数据量少,在电能质量扰动检测中更加具有实时性。