基于电压行波小波模极大值的单端故障测距

输电线路发生故障时,及时找出故障发生位置并进行相应处理,对减少经济损失、保障输电系统稳定运行具有重大意义。输电线路故障行波波速的不确定性,往往会导致行波法测距结果误差较大。为提高测距结果的准确性,提出了不受波速影响的行波故障测距方法。首先利用小波变换对故障初始电压行波线模分量进行提取,获取电压行波高频信号。然后采取小波模极大值方法对高频信号进行去噪。最后依据模极大值的极性判断故障电压行波到达线路测量端时间,计算故障距离。MATLAB/Simulink仿真结果表明,该测距方法不受波速影响,测距结果准确。

小波变换模极大值在GAT陀螺仪转子电流数据处理中应用

GAT磁悬浮陀螺仪是长安大学测绘与空间信息研究所与中国航天集团第16研究所合作生产的拥有国家自主产权的第一台高精度磁悬浮陀螺仪。小波分析在时域和频域具有很好的局部化特性,是分析和处理数字信号强有力的工具。传统的小波阈值去噪算法对陀螺定子电流数据去噪效果明显,但是对于受环境影响比较大的陀螺转子电流数据去噪效果并不是明显,需要寻找更有效的方法来处理由环境的突变引发转子电流数据的突发跳变问题。文章将基于小波变换的模极大值去噪算法应用到GAT磁悬浮陀螺仪转子电流数据去噪方法研究中。首先依据相关理论验证算法的有效性,并对GAT磁悬浮陀螺仪转子电流数据进行去噪分析处理。结果表明,去噪后的信号有效去除了大部分毛刺,去噪效果良好,噪声得到很好的抑制。

基于小波变换模极大值恢复的地磁信号处理

由于仪器设备、环境和人为因素,地磁数据信号在采集和传输过程中不可避免地要受到一定的影响,因此,如何消除信号中的干扰影响,并获得准确有用的数据信息非常重要。基于Mallat交替投影算法精确地对黄壁庄地震台2017年部分地磁数据进行了信号重构,结果表明:利用小波变换模极大值重建信号的交替投影方法重建地磁信号,可以提高地磁数据的质量,降低干扰对数据的影响。

考虑波速特性的小波变换模极大值法的电力电缆局部放电定位研究

电力电缆局部放电的有效检测和精确定位对于保障城市配电网系统的安全可靠供电具有重要意义。首先,通过在实验室搭建10 k V振荡波检测系统对一条497 m长缺陷电缆进行局部放电检测试验,并分析了局部放电信号在电缆中的传播特性;其次,通过比较不同时域定位方法的定位精度,提出采用小波变换模极大值法与自相关方法的联合定位方法以减小定位误差。此外,为了降低波速不定性对局部放电定位精度的影响,对试品电缆的波速特性进行了测量,并提出利用局部放电信号小波变换各尺度中心频率对应的波速进行定位计算,由于各尺度下频率分量较为集中,降低了由于波速不定性带来的定位误差。试验结果表明,振荡波电压能够有效激发局部放电的产生,所提定位方法具有较高的定位精度,满足工程需要。

基于小波变换模极大值原理和能量分布曲线的电力系统短期扰动分析

用小波变换模极大值原理进行电压上凸、电压下凹、短时停电等电力系统短期扰动定位和确定扰动持续时间 ,用小波变换能量分布曲线来识别电压上凸、电压下凹、短时停电。仿真结果表明 ,该方法对识别电压上凸、电压下凹。

基于小波熵与相关性相结合的小波模极大值地震信号去噪

小波模极大值去噪算法中将高频小波系数全部当做噪声处理,忽略了高频小波系数中仍含有的有用信息,从而导致了模极大值传播点错选现象以及计算出的噪声方差中仍含有用信息.针对这些问题,提出了小波熵与相关性相结合的小波模极大值去噪算法.将高频小波系数进行相关处理,确定有效信号的位置;将最大尺度上的高频小波系数划分成若干个小区间,计算各区间小波熵;以小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声方差,根据Donoho提出的阈值公式计算最大尺度上的阈值;经阈值比较得到的模极大值点位置与相关处理得到的有用信息的位置进行比较,保留相同位置的模极大值,剔除位置不同由噪声引起的模极大值点;采用即兴(Adhoc)算法逐级搜索各尺度上的模极大值,并用交替投影算法进行重构.该算法实现了阈值的自适应选取,并有效解决了去除错选模极大值传播点的问题.将本算法和传统去噪方法用于仿真信号处理中,经对比分析验证了本算法的有效性.

由小波变换的模极大值快速重构信号

本文从多尺度分析的思想出发，提出一种由信号小波变换的模极大值快速重构信号的方法．在不同尺度上，以阶跃函数在该尺度上的小波变换作为基函数，利用模极大值拟合信号的小波变换，然后进行小波反演得到重构信号，这种快速算法具有明确而直观的物理意义，实现简单方便文中还给出了对重构信号的误差修正方法数值实验的结果表明，这种快速重构算法对不同类型的信号同样有效.

基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究

信号在采集、转换和传输过程中,由于受到设备、环境及人为因素的影响,使信号不可避免地受到噪声干扰。因此,如何去除信号中的噪声,得到感兴趣的信息是信号处理过程中的一项关键技术。对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究,根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。

基于模极大值小波域的局部放电信号重构算法

局部放电信号是奇异信号,利用模极大值原理,可 以对局部放电信号去噪。然而,对于单个的局部放电脉冲 信号,如何由保留下来的少数模极大值点重构局部放电信 号是一个重要课题。为此,该文提出一种基于模极大值小 波域的局部放电信号重构算法。该算祛先根据模极大值小 波域的定义求出局部放电信号的模极大值小波域,从而得 到局部放电信号的小波系数,然后逆变换得到局部放电信 号。实例分析表明,该算法程序简单,易实现,速度快, 能满足局部放电在线监测的需要。

一种改进的小波去噪中模极大值处理的方法

基于多尺度分析,引入Mallat提出的补偿因子削减非连续二进尺度对小波系数造成的影响;利用信号和噪声奇异指数不同的特点判断噪声模极大值,并对其所在选通域进行直线平滑处理;把阈值去噪和Witkin的尺度跟踪理论结合,有效恢复了1尺度细节系数。仿真实验结果表明,这种改进后的方法能保护信号的原有信息,有着更好的去噪效果且计算量较小。

运用小波模极大值滤波算法消除光电容积脉搏波中的运动干扰

在通过光电容积脉搏波(PPG)测量血氧饱和度的过程中,PPG信号易受到被测者身体移动的影响产生运动伪迹,这些无规律的运动伪迹影响了血氧饱和度测量的稳定性和准确性。首先利用朗伯-比尔(Lamber-Beer)定理和指尖半球形模型,分析了运动干扰与正常信号之间的关系,分析表明运动干扰信号与正常信号约成线性叠加关系。并利用分析结果引入小波模极大值重构滤波算法去除信号中的运动干扰,而后通过初步实验将该算法与常规快速傅里叶(FFT)算法进行了比较。实验结果表明,此方法较FFT法有更高的准确性和稳定性。

基于小波变换模极大值的SPD故障诊断技术

使用复合波诊断以ZnO压敏电阻为主要元件的SPD的故障中电压信号的突变点往往携带SPD运行状态的重要信息。基于小波分析的信号奇异性检测理论可通过检测信号小波变换模极大值点来确定信号奇异点,通过分析信号模的极大值及其出现位置诊断SPD的故障。籍此理论分析了不同故障类型的SPD复合波冲击下的电压信号,证明使用小波分析模极大值诊断SPD故障的方法行之有效。

基于contourlet模极大值的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。本文提出在contourlet变换子带上搜索模极大值的图像边缘检测算法。通过适当地调节变换各尺度上的分解级数得到具有抛物线型尺度的基,另使其满足方向消失矩条件,则contourlet变换获得对图像中分片光滑边缘的最佳逼近。对原图像进行非下采样contourlet变换,然后对各子带进行阈值处理。由于contourlet变换子带不同于小波子带的全新特点,根据各方向子带代表的方向及其梯度方向,子带上各样本点与其梯度方向上相邻点比较模值即得变换系数模极大值。该算法不需经过复杂的连接模极大值点操作,亦可得到较高的边缘检测性能,较大地降低了计算复杂度。实验显示本文算法所提取的边缘更加逼近图像真实边缘,且具有较低的计算复杂度。

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性 ,提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用 Adhoc算法求出信号的模极大值 ,再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域 ,从而得到信号的小波系数 ,然后逆变换得到信号。实例分析表明 :该算法能有效消除噪声 ,与交替投影模极大值算法相比 ,该算法在原理上更简单 ,程序实现更容易 ,去噪速度更快 ,能满足在线监测的要求。

基于小波变换模极大值的信号奇异性检测

信号的突变性或奇异性通常携带有最重要的信息,小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了最合适的方法,本文阐述了基于小波变换模极大值的奇异信号检测理论,利用从光滑函数的一阶或二阶导数获得的小波,分析了信号奇异点定位方法及奇异度的计算方法,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及尺度参数的选取原则,为非平稳信号的检测提供一种行之有效的方法。

基于Hermite插值的小波变换模极大值重构信号快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的。论文提出了一种基于Hermite插值多项式由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法。数值试验表明,与S.Mallat提出的经典交替投影算法相比,该算法可以在保证重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法。

基于小波变换模极大值法和阈值法的CSAMT静态校正

采用小波分析方法进行CSAMT静态校正时,传统方法对视电阻率数据进行多尺度小波分解后,将所有尺度的细节系数设置为零,然后进行重构获得校正后的视电阻率.这使得在压制静态效应的同时,会损失一部分大构造异常的信息.针对传统小波分析方法在CSAMT静态校正中存在的问题,本文提出了基于小波变换模极大值法和阈值法相结合的静态效应校正方法.先对视电阻率数据进行多尺度小波变换,得到每一尺度上的模极大值,然后计算李氏指数进行静态效应的判断,通过设置合理的阈值,进行静态效应的压制.借助于正演模型和实测数据,验证了本方法的有效性.结果证明,本文提出的方法在压制静态效应的基础上,能够最大限度地保留大构造异常的信息.

基于软阈值和小波模极大值重构的信号降噪

软阈值小波降噪是一种常用的非平稳信号特征提取方法。为了改进软阈值小波降噪法的性能,提出一种基于软阈值和二进小波变换模极大值的新小波降噪方法。首先,对信号进行二进小波变换,再对小波系数进行软阈值处理;然后,选择由信号产生的小波系数模极大值点;最后,用交替投影算法重建信号。理论分析表明,该方法能有效地降低软阈值小波降噪法的误差下界。仿真试验表明,该方法提高了降噪结果的信噪比,且较好地保留了信号中的奇异性。将该方法和二进小波变换软阈值降噪法结合起来,应用于滚动轴承故障振动信号降噪。结果表明,该方法能有效地提取到信号中的冲击特征。

由小波变换模极大值重构信号的快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的.本文提出了一种基于H erm ite插值由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法.数值试验表明,与M a llat经典的交替投影算法相比,本文算法可以在保证信号重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法.

基于小波模极大值移位相关的光谱去噪方法

提出一种小波模极大值移位相关滤波算法,用来对吸收光谱进行去噪处理。首先,依据小波变换模极大值理论,识别吸收光谱的二进小波系数中的噪声成分和有用信号成分;然后将其中相邻尺度的有用成分在波数轴上移位对齐,修正模极大值在尺度间的"漂移"现象,并对其中噪声成分进行平滑;最后将预处理后的相邻尺度的小波子带相乘,根据得到的小波系数尺度间的相关度,进一步强化信号的重要特征,同时衰减噪声。相比SSNF及MPTH等去噪方法,新的算法不需要估计噪声强度,可避免引入误差和复杂计算;也不需要进行迭代计算,可消除算法收敛缓慢甚至不收敛的危险;同时,该算法修正了光谱谱峰在不同尺度的模极大值位置的"漂移",可弥补这一现象造成的谱信息的损失。实验结果证明,提出的滤波算法在保留SF6气体红外吸收光谱的有用成分的前提下,有效的滤除了噪声。