用小波反变换提取高压局部放电信号

介绍了小波变换用于突变信号的检测原理，给出了实现小波变换的算法，对局部放电信号和干扰信号的小波分解特性进行了详细研究。理论和实验表明，利用小波变换检测局部放电与傅立叶变换相比具有独到之处。     

基于小波变换提取局部放电脉冲特征的影响因素分析

针对局部放电测量中存在的缓变窄带噪声，采用小波变换技术来提高局部放电脉冲，通过计算机模拟，着重分析了基于小波变换提取局部放电脉冲特征的各种影响因素，并在此基础上了用小波变换方法提取场测试局部放电脉冲信号，研究结果表明：利用小波变换能有效地从窄带噪声中提取电泳的特征。     

小波变换及其在信号分析中的应用

将Ｍａｌｌａｔ算法应用于信号的分析与处理，根据实际问题的需要，对某些频带成分进行了特殊处理，然后再用这些处理后的信号成分进行信号重构，从而得到满足实际问题需要的处理结果。     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

GIS局部放电超高频信号复小波的模式识别

为了对模拟气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)的4种绝缘缺陷产生超高频(ultra high frequency,UHF)局部放电(partial discharge,PD)数据和波形进行识别,用复小波变换对UHF PD信号进行分解,利用均值、方差、偏斜度、陡峭度、能量共5个统计参量对复小波变换的各尺度系数进行量化,构造出能够描述UHF PD信号特征的候选特征子集,引入衡量特征分类能力的分离度指标J作为特征量降维的评判指标,从60个特征量中选取了5个具有较高分类能力的最佳特征量,作为径向基神经网络识别放电类型的输入有效向量,识别结果表明:db系列复小波系数的实部和虚部信息共同描述了PD信号的特征,从中提取的最佳特征量具有较高的分类能力,其中db4复小波的分类效果最好。     

复小波提取强电磁干扰环境中的局部放电信号方法

在现有文献研究结果的基础上，系统地分析了局部放电信号与电磁干扰的相位信息特征，通过对实小波与复小波消除电磁噪声干扰的机理研究，发现复小波可将局放信号特征更好地从强干扰中提取出来。研究结果表明：研究局部放电在线监测时，采用复小波的分析方法能够更全面、更详细地获得原信号特征信息，实测数据证实复小波比实小波分析效果更好。     

小波变换和信号的时频局部分析

从信号时频分析的角度讨论了小波变换的应用,重点是多尺度分析和波包,指出了用小波包分析非平稳信号的步骤。     

多态性局部放电簇的小波提取算法

对于局部放电类型相对单一的高压电缆等电力设施,考虑到不同传输特性的测量回路对数据的影响,可选取相应最优母小波并采用多分辨分析进行局部放电脉冲的提取,这一根据局部放电脉冲波形特性调整滤波参数的思想颇具启发性.在实际工况下,影响局部放电实测波形的因素很多.由于不同的局部放电机理、原发位置及在设备内部不同的传播和衰减,造成了实测局部放电脉冲波形的多态性.为了更完整地提取各类局部放电信息,在无法获取先验的局部放电波形特征的条件下,提出了应用多种母小波分别进行分析并去冗余合成的多态性局部放电簇的提取算法,通过对仿真和实测数据的计算,验证了其良好效果.     

变压器局部放电监测中的小波去噪方法

由于强烈的窄带周期干扰、白噪声和脉冲干扰等外部干扰,变压器局部放电在线监测技术中的局部放电信号提取一直是个难题.应用小波去噪技术研究了局部放电在线监测中的噪声抑制方法,对母小波及阈值(threshold)的自动选择方法进行了深入研究.仿真信号和现场实测信号分析表明,该方法适于变压器局部放电在线监测中的白噪声抑制,而对周期窄带干扰的抑制效果相对较差,需与其它对窄带周期干扰抑制效果较好的数字滤波方法结合,将具有良好的实际应用效果.     

基于小波变换和灰度-梯度共生矩阵的局部放电特征提取及识别

为了能够充分利用局部放电(Partial Discharge, PD)信号中包含的特征信息,提高变压器内部局部放电类型的识别率,文中提出了一种基于小波变换(Wavelet Transform)和灰度-梯度共生矩阵(Gray-GradientCo-occurrence Matrix,GGCM)算法的局部放电类型识别方法。结合变压器内部结构特点,设计四种局部放电缺陷类型,在实验室搭建变压器局部放电实验检测平台,通过脉冲电流法采集局部放电高频电流信号。运用小波变换对非平稳信号处理时的灵活性对局部放电信号脉冲构建时频谱图;然后结合GGCM算法提取时频谱图的15维纹理特征组成特征向量;将特征向量输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行模式识别。结果表明,小波变换和GGCM算法结合的识别方法能够有效地对不同局部放电缺陷类型进行识别。     

一种离散小波变换的快速分解和重构算法

通过对实序列的快速傅里叶变换算法的推导及Mallat算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT）算法结构特征，提出了一种离散小波变换的快速分解和重构算法；给出了相应的算法步骤，从数学理论上对该算法进行了论证。结果表明与原有的快速小波算法（Mallat算法）相比，可显著减少信号与滤波器长度N较大（大于16）时小波变换的实乘次数（分解仅为（5log2N 7)N次，重构仅为4N（1 log2N)次）提高了运算速度，且该算法有着良好的并行性，易于数字信号处理器（DSP）的快速实现。     

应用连续墨西哥帽小波变换对弱信号提取分析研究

应用连续小波变换分析含有噪声的模拟弱信号,对比mexh、db4、coif4、haar、meyr、morl 6种小波函数,结果显示,小波函数不同所得结果也不一样.通过小波变换系数求和,可将原信号放大,mexh能有效显示所要研究的信号,峰位值不变,并且使不易进行定量分析的信号也具有良好的线性关系.     

小波分析在提高密度测井纵向分辨率的应用

小波分析是一种能在时间（或空间）域和频率域内同时进行局部化信号分析和去噪的方法,它适合于非稳定信号的分析,是一种多分辨率信号处理手段。利用该特点采用Mallat方法对测井曲线进行分解和重构,从而提高常规测井资料的纵向分辨率。     

利用小波变换分析心音信号

心音信号可以用于诊断一些心脏瓣膜和心肌的疾病，心音信号是一种非平稳信号，而小波变换中数字信号处理技术适合于分析非平稳信号。文章阐述了一种利用小波变换分析心音信号的方法。通过对计算机模拟的心音信号的分析实验，分析利用小波变换可以有效地分析心音信号，从而为利用心音信号诊断心脏疾病提供了一种新的方法。     

基于小波分析的图像压缩算法应用

以提高压缩比,减少失真度为目标,给出了基于Db小波基的具体推导过程。利用Mallat分解重构比较了Db小波和9—7小波的压缩效果。因此研究对于用小波变换进行图像处理等方面都有很好的应用价值。     

基于小波的信号部分重构与插值

通过分析信号重构理论，提出了信号部分重构的概念，即已知原信号的部分信息，通过增加一些新信息可以重构原信号更进一步的逼近，而且信号部分重构过程的迭代将达到信号的完全重构。基于小波变换理论，研究了一类信号部分重构问题，得到了一种信号部分重构公式。从信号部分重构的观点出发，提出了一种能够消除假频并扩展频宽的地震信号空间插值办法，实验结果证实了方法的有效性。     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

电力变压器局部放电在线标定的研究

视在放电量的标定是利用脉冲电流法进行变压器局部放电在线监测的前提。传统的离线标定要求被测变压器处于停电状态，实际操作也较麻烦，难以适应在线监测的要求。文中对目前较常用的套管末屏注入在线标定法进行了研究，讨论了降压电感、套管末屏电容和变压器外壳多点接地等对在线标定中方波波形及测量灵敏度的影响。实验室模拟试验和现场试验表明，在工程允许的误差范围内，套管末屏注入的在线标定与离线标定具有可比性，技术上是可行的。