基于Daubechies复小波的电能质量扰动检测

分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,提出从多分辨率分析理论出发,以Daubechies实小波为基础构造其复小波的方法,并将其应用于含噪电能质量扰动信号检测及微小电能质量扰动信号检测。仿真结果表明,利用该类复小波变换的恰当组合信息具有比实小波更好的检测效果,并且该类复小波能采用Mallat算法,具有良好的实时性。     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.     

电能质量扰动分类的贝叶斯方法

随着非线性负荷的大量使用,电能质量问题已日益受到关注．对各种电能质量扰动进行分类,是采取适当措施降低扰动带来影响的前提．小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息．为此,对电能质量扰动信号进行小波包分解,分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量。用贝叶斯分类器进行分类识别,对扰动分类做出了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性．通过与Fisher分段线性分类器进行比较,表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率．     

基于小波变换与PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类

针对传统BP算法采用梯度下降算法存在的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,本文提出了一种基于小波变换和PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类方法。用PSCAD/EMTDC仿真几种典型的电能质量扰动,并利用小波变换进行多尺度分解,得到各尺度上信号的能量特征,输入PSO-BP神经网络,实现扰动的分类。仿真结果表明该方法较BP网络收敛迅速,容易达到训练要求,同时该方法具有分类速度快,精确度较高等优点.     

基于S变换与傅里叶变换的电能质量多扰动分类识别

提出了一种基于S变换、加窗插值快速傅里叶变换(FFT)和概率神经网络(PNN)的电能质量扰动检测和分类方法.应用S变换和加窗插值FFT对电能质量多扰动信号进行时频分析,获取信号的特征量.通过训练信号集上获得的特征量,训练了一个概率神经网络用于扰动分类.训练好的网络在测试信号集上的测试结果表明,对正常电压和常见的电能质量扰动,该方法具有较高的分类准确率,在训练样本数较少、噪声影响大和多扰动信号并存时仍能取得较好的分类效果.     

基于粒子群优化SVM的电能质量复合扰动分类的研究

针对暂态电能质量复合扰动的问题,提出了基于希尔伯特-黄变换和粒子群优化多分类支持向量机的暂态电能质量复合扰动检测分类的方法。利用希尔伯特-黄变换提取分类所需的特征向量作为训练数据输入粒子群参数优化的支持向量机,实现了对多种复合的暂态电能质量扰动问题分类。从仿真结果可以看出,该方法可以对常见的复合暂态电能质量扰动信号进行检测和分类,且结果精确。     

单一电能质量扰动信号的建模与检测

电能质量已经成为电力企业部门和用户们日渐关注的内容,它已经成为衡量电力市场经济好坏的重要标准,电能质量扰动使得电压或者电流波形异常,这可能导致用电敏感的终端突然停止工作,有效检测和识别电力系统问题对于提高电能质量是非常重要的。该文介绍了电能质量相关概念以及扰动形成原因等,建立了扰动信号电压暂降、电压暂升、电压中断、振荡暂态的数学模型,并对基于改进的形态非抽样小波的电能质量单一扰动进行仿真,检测出了扰动奇异时刻值,结果表明改进的形态非抽样小波能对扰动信号的检测定位分析。     

电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类

针对电能质量扰动的检测和分类问题,提出了一种新的基于广义S变换和决策树的电能质量扰动分类方法.首先提出基于FFT的自适应调整调节因子取值的方法,再利用广义S变换对常见的几种电能质量扰动信号进行时频分析,并提取特征形成判决规则,最后生成用于对电能质量扰动进行分类的决策树分类算法.仿真实验结果表明,该算法能够实现电能质量扰动的自动分类,且分类正确率很高.     

基于动态窗模极大值的暂态扰动自动检测

针对传统模极大检测算法暂态电能质量扰动持续时间短、 随机性以及过零点难以检测等问题, 提出基于动态窗的改进小波模极大值暂态信号扰动检测方法。 对过零点时刻的扰动, 在动态窗检测的基础上, 通过系数变换, 改善过零点时刻检测不明显的问题。 运用 Matlab 软件进行的计算机仿真结果表明, 该方法能准确地对暂态电能质量扰动进行检测与定位, 精度较高且易于实现。     

压缩传感在电能质量扰动信号分析中的应用

针对电能质量扰动信号分析中, 传统信号处理方法存在采样数据量极大、 采样时间长、 压缩时浪费采样资源等问题, 将压缩传感（CS: Compressed Sensing）应用于电能质量扰动信号分析中。实现了采样与压缩同时完成, 极大地降低了采集的数据量和采样速率。通过对压缩传感的过完备字典设计, 实现了压缩传感同时检测多个电能质量扰动信号, 以及压缩传感对信号在一维、 二维上的重构, 并对重构的电能质量扰动信号进行分析。实验结果表明, 与传统的电能质量扰动信号处理方法相比, 该算法在采样数据量、 重构效果方面都有很大提升, 得到的重构信号误差更小, 对信号的分析更准确。     

基于小波变换的电能质量干扰信号的检测

对于电能质量干扰信号的检测问题,本文提出用小波变换来实现,首先对小波变换的原理以及奇异性检测进行了讨论,然后通过仿真分析,表明用小波变换能够很好的检测电能质量中干扰信号的突变,为电能质量的改善提供了依据.     

混合正交多小波包

在混合正交多小波基的基础上，建立了混合正交多小波包的理论框架，给出了混合正交多小波包的定义、构造方法以及性质，由于混合正交多小波基比普通正交多小波基具有灵活性，因此构造的混合正交多小波包也具有灵活性，以此获得更好的频域局部性。     

基于多小波变换的图像编码算法研究

 多小波是小波理论的新分支,将传统的单小波拓展到矢量空间。多小波既包括了传统小波的全部优点,同时又克服了单小波的缺陷,将实际应用中十分重要的正交性、对称性、紧支性、光滑性完美地结合在一起,因此多小波在图像处理方面的应用也显示出巨大的潜力。该文在研究了JPEG2000的核心编码技术——EBCOT算法和多小波变换原理的基础上,提出了结合EBCOT算法的多小波图像编码。算法将各种常用的多小波基,结合EBCOT算法,对灰度图像进行压缩编码。实验结果证明基于EBCOT算法的多小波图像编码方法能够对图像进行很好的压缩。     

一种电能质量扰动检测的综合方法

为了快速、准确地检测、识别电能质量扰动,文中提出了一种电能质量扰动检测的综合方法:首先用小波变换对原始信号做消噪处理,然后在时域检测扰动的开始和结束时间,根据扰动信号的周期和峰值,识别扰动信号的类型,最后在发生扰动的时间段内采用快速傅立叶算法等方法计算扰动信号的相关指标参数.仿真结果表明,这种方法快速、准确,为应用化技术提供了一种有效的方法.     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

多重小波分析在高精度重力仪数据处理中的应用

根据随机过程理论，建立离散的重力异常状态方程；基于多重小波理论分析的基础，将多重小波变换应用到高精度重力仪数据处理中，在高精度重力仪数据处理中采用软阈值法消除背景噪声，并与单小波多尺度分析进行了对比．以实际数据与处理后数据偏差平方和的平均数作为衡量2种数据处理方法性能的指标，理论分析和仿真实验表明：多重小波和单小波都能在一定程度上抑制噪声对高精度重力仪测量数据的影响，但多重小波的性能优于单小波．     

平衡多小波的Grbner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Grbner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

平衡多小波的Groebner基构造及其应用

平衡多小波由于可避免预滤波而成为小波分析的研究热点,对已有不平衡多小波进行平衡,常会丢失多重尺度函数的对称性.通过对平衡多小波的平衡特性进行研究,结合正交性、对称性,构造一组由小波系数构成的多元多项式方程组,利用Groebner基方法求解出2阶平衡多小波的滤波器系数.采用2阶平衡多小波对图像进行压缩处理,取得了良好效果.     

一类向量小波的构造及其在信号处理中的应用

提出了一种由小波包构造一类向量小波的方法,设计了该类向量小波的预滤波器．应用该类向量小波去噪,实验结果表明,处理效果好于单小波和GHM向量小波．     

基于多小波直方图的纹理图像检索

为了进一步提高小波直方图的检索性能,提出了一种多小波直方图算法. 该算法根据多小波分解的特点,从能量角度出发,通过子带组合、0/1量化等运算生成多小波直方图. 与单小波直方图相比, 多小波直方图在实数域中同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性, 并且具有计算量小、精度高等特点. 纹理图像检索的对比实验结果表明,多小波直方图的检索精度比单小波直方图提高了16%.