基于改进小波阈值函数和变分模态分解的 电能质量扰动检测

针对强噪声环境下扰动特征提取困难的问题,提出一种基于改进小波阈值函数和变分模态分解的电能质量扰动检测算法.采用改进小波阈值函数滤除电能质量扰动信号的噪声,通过傅里叶变换确定预设尺度,再基于变分模态分解准确地求出电能质量扰动信号的各个本征模态函数,结合Hilbert变换和奇异值分解分别求解每个本征模态函数的振幅、频率、起止时间等特征量,并据此搭建PXI和LabVIEW结合的电能质量扰动检测平台.分别采用单一扰动、复合扰动和电网实际扰动数据验证本文算法的准确性与有效性,相比现有经验模态分解和集合经验模态分解,本文提出算法不仅具有抗模态混叠和虚假分量的能力,且在强噪声环境下仍具有较高的准确性和鲁棒性.     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.     

基于小波包系数稀疏表示的WFT信号去噪

针对车轮力(WFT)信号受到各种扰动的影响在测量过程中测量灵敏度和稳定性严重下降的问题,根据压缩传感理论提出了基于恢复小波包细节系数稀疏性的WFT信号去噪算法.首先,利用小波包变换得到细节系数和近似系数;然后,基于约束建立最小化非零小波包细节系数个数的算法框架,并将该l0范数问题转化为l1范数问题,通过迭代加权优化算法剔除噪声信号的小波包系数;最后,根据小波包系数的处理结果通过小波包反变换得到去噪后的WFT信号.通过试验比较阈值法和所提出算法对WFT信号的去噪性能.结果表明所提出的方法在提高WFT信号的信噪比和保留信号的细节信息方面比阈值法更加有效.     

一种特征提取新方法在PQD识别中的应用

从时域和频域出发,提出一种Hilbert变换和Fourier变换相结合的方法,快速识别电能质量扰动.该方法先利用Hilbert变换提取扰动信号的包络,根据包络线提取扰动特征,将5种扰动从常见的8类扰动中分离,对未识别3类扰动的包络线进行FFT变换,再从频域中提取特征对其分类.借助Matlab随机生成800个样本,此方法在无噪声和30 dB高斯白噪声条件下平均分类准确率分别达到了99.7%和99.1%.算法在特征提取耗费时间上是采用DB4小波的特征提取方法的25.7%.     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.     

基于小波阈值方法的电能质量扰动去噪分析

在小波变换的基础上。分析了硬阈值和软阈值去噪方法的不足。提出了一种新的基于小渡分解和小波重构的阈值去噪方法——软硬阈值折衷方法。谊方法将小波系数经过软硬阈值折衷法处理后。可以改善小波系数在阈值处的连续性，使重构信号不会振荡，又使变换后的重构信号与实际信号误差最小。通过仿真验证，该算法可以获得很好的去噪效果，消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

基于小波多尺度乘积的信号去噪算法

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数：再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明：该算法在有效去除噪声的同时,也能保留信号的重要特征。     

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术研究

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

基于冗余字典的扰动OMP算法研究

在测量矩阵受扰动和加性噪声情形下,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和小波变换(wavelet transform,WT)两种不同的冗余字典,对冗余字典的扰动正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法的鲁棒性和稳定性进行了讨论.在不同扰动水平、不同采样数以及不同部分扰动下,通过数值仿真实验验证了信号能够被鲁棒重构.     

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

小波去噪在电能质量检测中的应用

在电能质量检测领域,测量信号通常叠加着随机噪声,因此在噪声污染比较严重的场合,对检测到的信号一般要进行去噪处理.针对此类噪声问题,利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了基于小波变换的阈值去噪法.     

基于小波变换的高压开关柜监测信号消噪方法

为消除智能化高压开关柜监测装置采集信号中的“毛刺”,并克服传统低通滤波方法去除“毛刺”的同时也去掉了有用的高频成分的问题 ,该文提出了一种具有时域选择性的消除“毛刺”的方法。该方法通过利用小波变换具有时频局部化的特点 ,可以准确地检测“毛刺”出现的位置并加以消除 ,从而在消除“毛刺”的同时保留了有用的高频成分。通过对线圈电流的处理结果 ,可看出小波变换对传统低通滤波方法的优势。利用小波检测信号突变点的优势 ,还设计了检测信号起止点的算法     

小波分析技术在数据预处理中的应用

在工程实际中,从被测对象上检测到的信号,往往混有不同程度的噪声。利用小波分析可以过滤掉弱信号或无用信号,得到用户真正需要的信息。介绍了小波变换、小波包分解,以及运用小波包分解进行数据预处理的方法,并最终选择应用小波包分解进行消噪和小波多尺度分解,完成数据预处理,提取了故障特征。     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

微弱信号提取中的小波方法研究

针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题，本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点，利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号，仿真结果表明：小波变换能够有效的消除噪声，将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。     

脑-计算机接口系统中诱发脑电信号的小波分析

针对特定思维诱发脑电信号的特点,提出一种确定其分布情况及提取其波形的方法·首先采用离散小波变换对脑电信号进行分解,然后使用小波奇异点检测和小波统计分析相结合的方法进行特征分析,确定特定思维诱发脑电信号处于小波变换的哪个尺度上,并根据分析结果重构出诱发脑电信号·结果表明,这种方法能够有效地消除脑电信号中的常见噪声,尤其适用于对诱发脑电信号的提取·     

涡流检测自然裂纹与信号处理

在用涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)法评价设备缺陷时,缺陷信号由于受到探头提离及设备结构变化引起的非缺陷信号及环境噪声的影响而恶化,直接影响到对缺陷的正确评估.采集了自然裂纹 ECT 信号并根据其特点,采用小波变换对其进行了去噪处理.首先将 ECT 信号进行小波分解,去除非缺陷信号及白噪声信号分量,然后对小波系数进行反变换,重构缺陷信号.对一维和二维 ECT 信号处理结果表明这种信号处理技术对提取湮没在非缺陷信号和自噪声中的缺陷信号非常有效.     

基于小波多分辨率分析的信号消噪

小波变换是近10年来迅速发展起来的学科，它与傅立叶变换、Gabor变换相比，是一个时间和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过对信号进行多尺度细化分析，解决了傅立叶变换不能解决的许多问题。利用噪声信号小波变换的极大值随尺度的加大而显著减少的特点，运用小波多分辨率分析进行信号噪声的消除，仿真结果表明:小波多分辨率分析的效果，优于传统的傅立叶变换。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。