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1.
提出了一种基于小波包变换的电力谐波检测方法。该方法采用小波包变换对电流信号进行分解,即将该电流信号分解成低频部分与高频部分,然后分别对低频部分及高频部分进行小波包分解,重构后得到该电流信号的基波分量,从原始电流信号中减去基波分量,从而得到该电流信号的谐波分量。仿真结果表明,该方法能够很好地检测出电流信号中的谐波分量,并且能对指定频率的谐波进行检测。 相似文献
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针对电力系统中谐波电流分析问题,本文提出一种利用两阶段法并结合小波包分析的算法实现电力系统谐波分析的新方法.首先第一阶段将待分析原始电流的基波与谐波成份通过小渡包变换分解与重构算法分离,然后第二阶段再将各次余下的谐波电流用基于小波包变换的谐波算法进行分析.该方法能够解决基波电流与各次谐波电流之间的影响,减少频谱泄露以及小波变换的混叠现象.最后将提出的新方法与常规的直接分析法对比,仿真实验结果证明此新方法的优越性以及在精确度、可行性等方面完全符合电力系统谐波分析要求. 相似文献
3.
小波变换在有源电力滤波器谐波分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效分析和解决有源阻抗变换,对使用小波变换检测谐波与间谐波的方法进行了研究,并在此基础上探讨了利用小波分析、研究时频阻抗的控制特性和频率特性的基本原理,提出了利用小波变换来分离谐波与间谐波的算法,并兼顾时域和频域的分辨率.仿真结果表明,该方法不仅具有高分辨率特性,能较好地找出APF的时频阻抗特性,可以较好地分析谐波,以使其跟踪特性最优,为有源电力滤波器谐波抑制提供了可行的解决途径. 相似文献
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主要对基于小波包变换的谐波检测方法进行了探讨,通过MATLAB进行了编程仿真,从而确定这种检测方法的可行性和优越性。 相似文献
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传统的傅里叶变换(FFT)主要适用于平稳信号的分析,确定信号的幅值和频率,但会丢失信号的局部信息,而小波包变换虽然可以准确得到信号局部细节的信息,但其分析精度不及傅里叶变换。将高分析精度的傅里叶变换和可以准确得到信号局部细节信息的小波包变换结合,提出结合两者优点的谐波分析方法。对平稳信号采用加Blackman窗傅里叶变换进行分析,得到信号的频率和幅值。对暂态信号采用db44小波包变换进行分解分析,得到信号局部细节的信息。通过 MATLAB仿真结果表明,该方法可以准确分析电力系统中的稳态谐波并准确定位暂态谐波。 相似文献
6.
针对基于傅里叶变换的谐波检测方法存在栅栏效应和频谱泄漏等问题,提出了一种基于改进小波包变换的谐波检测方法。该方法实现了对信号频带的均匀划分,通过选择适当的采样频率和小波包分解树,使所关心的谐波频率落到小波包频带的中心,从而减少频谱泄漏,有效提高了频谱分析精度。实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号干扰等特点,对基于小波变换和小波包变换的脑电波信号的滤波降噪方法,和基于小波包变换的脑电波信号特征提取方法进行了研究。首先利用MindSet采集到原始脑电波数据,然后分别应用小波变换和小波包变换对其进行降噪处理,比较了两种方法的性能,验证了基于小波包变换的降噪方法的优越性和特征提取方法的有效性。 相似文献