微机保护中TA饱和检测的算法研究

阐述了TA饱和对母线差动保护的影响,利用小波变换能对奇异点进行准确分析定位的原理,提出了一种实时检测TA饱和区和线性区的新方法。该方法在故障开始后对TA二次电流实时进行多尺度小波变换,根据TA二次电流波形在故障发生时进入饱和时刻和出饱和时刻都有奇异性,并分别对应小波模极大值,而小波模极大值的不同特征判断对应进饱和点和出饱和点。用三次B样条函数仿真实践检测判据,证明了其有效性。     

小波奇异性分析在滑坡体位移监测降噪中的应用

利用信号奇异性与小波变换模极大值性质间的关系,研究小波变换模极大值法用于滑坡体位移监测曲线去噪的处理方法.介绍了小波变换和信号多尺度分解的基本理论、信号的小波变换模极大值在不同尺度下的传播特性与信号奇异性的关系.并利用实际数据资料,在Matlab下进行滑坡体位移监测曲线去噪试验,取得了理想的效果.实验结果表明,将基于奇异性的小波变换模极大值法用于滑坡体数据处理中是有效的.     

基于小波变换的奇异信号检测研究

奇异信号的奇异点经常携带有比较重要的信息,它是信号的重要特征之一.证明了小波变换能用来检测信号的奇异性,利用小波变换模的极大值和信号奇异点的关系,可以分析信号局部奇异性.信号局部奇异性用李氏指数来描述.研究了奇异性检测小波基的选择条件.给出了实例分析,结果表明,小波变换在信号奇异性检测和局部化分析方面具有优异特性.     

小波变换用于提取MLAEP信号

中潜伏期听觉诱发电位（MLAEP）与麻醉深度紧密相关,本文利用小波变换实现提取MLAEP信号。本文首先研究了小波变换与信号奇异性的关系,再根据小波变换模极大值的变化特性来检测信号的局部奇异性,利用信号和噪声不同的尺度特性实现去噪。仿真结果表明此方法对MLAEP的提取具有较好效果。     

小波分析和神经网络在过程数据预处理中的应用

分析了信号的奇异性检测原理,利用小波变换模极大值在多尺度上的表现与李普西兹指数间的关系,对小波变换后的系数进行处理,重构小波变换,然后对重构后的小波变换进行小波反变换,达到信号预处理的目的;同时,介绍了自联想网络的结构及其在信号消噪方面的应用.仿真实例表明,利用这2种方法进行过程数据的预处理,消噪后信号的信噪比显著提高;小波变换模极大值方法具有很理想的逼近精度,而神经网络则具有快速的计算能力.     

小波换应用于小电流接地故障选线

研究了小波分析在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用,利用小波变换这一新兴的信号分析工具,提取故障时的暂态量信息,构造出了基于小波变换模极大值奇异性检测原理的新型选线判据.着重介绍了利用小波变换提取故障信号的暂态高频分量,进行故障选线的方法.并且利用Madab提供的小波分析工具进行了大量的选线仿真实验,验证了该方法的有效性和可靠性.     

变形信号中突变点的检测

变形监测获得的信号含有噪声、变形信号和突变信号(信号的奇异性).信号在突变处的小波变换模极大值不随尺度的增加而变化,而在白噪声处的模极大值随尺度的增加而减小.根据这一规律,分析了变形监测信号突变点在卷积型小波变换下的特征及小波函数的选取,给出了用小波变换模极大值进行突变点定位、奇异度检测,根据突变点的奇异程度确定突变的的强度,检测变形信号的突变点.     

小波换应用于小电流接地故障选线

研究了小波分析在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用,利用小波变换这一新兴的信号分析工具,提取故障时的暂态量信息,构造出了基于小波变换模极大值奇异性检测原理的新型选线判据。着重介绍了利用小波变换提取故障信号的暂态高频分量,进行故障选线的方法。并且利用Matlab提供的小波分析工具进行了大量的选线仿真实验,验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于小波变换的配电网单相接地故障选线方法

分析了配电系统发生单相接地时的故障特征，在研究了现有选线方法的基础上，提出了利用小波变换的奇异性检测理论进行故障选线的新方法。该方法对单相接地故障的暂态分量进行小波变换，通过比较零序电流小波变换模极大值的大小和极性判别出故障线路。MATLAB仿真结果表明，该方法能够准确、可靠地实现故障选线，且不受故障电阻及中性点接地方式的影响。     

基于小波变换的单相高阻接地故障检测方法

提出了一种基于小波变换的中性点不接地系统的单相高阻接地故障检测方法.发生故障时,经过小波变换,故障相电流和零序电流高频系数模极大值在相同时间和位置的极性相同,而非故障相的高频系数模极大值与零序的高频系数模极大值极性相反;故障相的高频系数比非故障相的高频系数大很多,可作为接地检测的依据.通过ATP仿真验证可知,该方法能准确地检测出单相高阻接地故障.     

一种快速重构信号的方法è

从多尺度的思想出发，提出一种由小波变换的模极大值及造成小波变换模极大值眯的信号突变点的正规性快速重构信号的方法，在各尺度下，依小波变换模极大值及造成小波变换模极大值点的信号突变点的正规性来选取基函数拟合信号在该尺度下的小波变换，再作小波反演得重构信号，实验结果表明，它是一种快速而又有较高信噪比的重构方法。     

基于小波变换的信号奇异性检测

作者在该文中中介绍了基于小波变换的信号多分辨率分解,比较了信号和噪声在小波变换下的不同特性,给出了使用小波变换模极大化的信号奇异性检测算法。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于小波变换的电力信号奇异性检测

电力信号奇异性是分析事故时间和原因的重要依据,小波变换能在时域和频域上同时对信号实现局部化处理,能准确的定位信号的奇异点,因而在信号的奇异性检测方面有广泛的应用价值.本文介绍了小波变换对电能质量信号检测的基本原理和方法,并通过MALAB仿真实验验证.     

基于小波变换模极大值的边缘检测方法

研究了采用小波变换模极大值进行图像边缘检测方法.小波变换模极大值常用来检测信号的奇异值,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点.研究通过阈值消除伪边缘并给出了确定阈值的具体方法.实验结果表明,采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,可以得到更好的边缘检测效果.     

奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究

由于小波变换不仅具有良好的时频局部化特性 ,而且还可以根据信号频率的变化自动调节时频窗口 ,因此利用小波变换可以有效地检测出信号的奇异性特征。文章在分析电力系统暂态故障信号的奇异性和小波变换奇异性检测基本原理的基础上 ,得出电力系统暂态故障信号奇异性的特殊性 ,从而提出利用小波变换进行故障暂态信号奇异性检测的算法 ,并且给出了仿真研究结果     

基于小波变换的风廓线雷达间歇杂波抑制方法

针对风廓线雷达实际应用中,飞鸟等飞行体产生的间歇杂波对风谱识别的严重干扰问题,提出了一种小波系数代换的杂波抑制方法.通过分析风廓线雷达的信号特性,根据间歇杂波的突发性和持续时间短的特点,给出了在小波域内通过非相干谱积累之间信号能量一致性检验的杂波识别方法、判定公式以及相关尺度间小波系数代换的抑制方法.实测数据验证结果表明,杂波抑制效果明显.     

基于小波变换与模极大值法的高速铁路牵引网故障行波波头自动识别算法

为解决准确自动识别入射波和反射波的波头这一难题,提出了一种基于小波变换与模极大值法的行波波头自动识别方法。在分析小波变换及突变点检测原理的基础上,利用牵引变电所采集到的电压行波信号,进行多尺度一维离散小波变换。选用Daubechies小波族的db6为基本小波,并采用搜索模极大值的方法和约束函数判定,在模极大值点间进行自动识别起始波和反射波的波头位置。理论分析和现场数据验证结果表明,该算法切实有效,并能结合初始波与反射波间数据采样点数,得出故障初始行波脉冲与故障点反射回来的行波脉冲之间的时间差。     

小波变换理论在管道泄漏检测中的作用

分析了负压波泄漏定位方法的关键技术，提出了小波变换与负压波相结合的方法，利用信号奇异点与小波变换模极大值在多尺度上变化对应的性质，将离散小波变换应用到获取压力波信号序列特征奇异点中，可以对泄漏点进行定位。因为现场采集的数据中含有大量噪声，采取小波门限去除噪声干扰的方法，可以很好地消除噪声干扰。在实际应用中取得了良好的效果。     

连续小波变换的一维信号检测

奇异点是各种瞬态信号的主要特征,奇异点的类型多种多样。为了更准确地描述信号,分析局部奇异特征显得异常重要。在数学上,利用李氏(Lipschitz)指数来描述奇异性;Mallat等已证明通过不同尺度下的小波局部模极大值的衰减特征可求得李氏指数。讨论了利用小波模极大值理论,在尺度对数与小波系数对数的平面中具体求解李氏指数的数值算法过程并且给出了一个一维信号的Matlab仿真实验。实验结果表明该方法对李氏指数(Lip0.3<α<2)的测试有较高的精度。