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基于改进阈值和阈值函数的电能质量小波去噪方法
被引量:
51
1
作者
王维博
董蕊莹
+2 位作者
曾文入
张斌
郑永康
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期409-418,共10页
针对电能质量扰动类型多,成分复杂,扰动特征易被当作噪声去除等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。该算法通过计算每层小波系数的峰和比来确定该层噪声含量,使修正因子Fj可根据不同扰动信号的噪声分布特点自适应调整通用阈值。同时,...
针对电能质量扰动类型多,成分复杂,扰动特征易被当作噪声去除等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。该算法通过计算每层小波系数的峰和比来确定该层噪声含量,使修正因子Fj可根据不同扰动信号的噪声分布特点自适应调整通用阈值。同时,提出了改进的阈值函数,可变参数a能调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数。采用该算法对七种常见电能质量扰动信号去噪,仿真结果表明,改进小波阈值去噪算法在不同噪声干扰下,对各类扰动信号都能达到较好的信噪比,去噪效果稳定,重构信号波形恢复较好,且在去噪过程中保留了扰动特征,能为后续电能质量分析提供准确有效的信息。
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关键词
电能质量信号
小波去噪
峰和比
修正阈值
阈值函数
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职称材料
基于特征融合一维卷积神经网络的电能质量扰动分类
被引量:
41
2
作者
王维博
张斌
+2 位作者
曾文入
董蕊莹
郑永康
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期53-60,共8页
现有基于特征选取的电能质量扰动分类算法存在鲁棒性差、抗噪性能不强等问题。提出了一种改进的一维卷积神经网络用于电能质量扰动信号的分类。首先通过三个卷积神经网络子模型分别提取电能质量扰动信号的特征向量,然后将提取的特征向...
现有基于特征选取的电能质量扰动分类算法存在鲁棒性差、抗噪性能不强等问题。提出了一种改进的一维卷积神经网络用于电能质量扰动信号的分类。首先通过三个卷积神经网络子模型分别提取电能质量扰动信号的特征向量,然后将提取的特征向量融合为一个新的特征向量,最后通过BP神经网络实现分类。与改进前的一维卷积神经网络模型以及现有的电能质量扰动分类算法相比,该算法提取的特征向量具有更大的区分度。仿真结果表明,该算法有更好的鲁棒性和识别率,且抗噪能力强,为电能质量扰动信号分类提供了一种新思路。
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关键词
电能质量
卷积神经网络
扰动分类
特征提取
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职称材料
基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法
被引量:
13
3
作者
余本富
王维博
+1 位作者
郑永康
董蕊莹
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第12期126-129,133,共5页
为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法。通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值...
为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法。通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值。应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比。结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息。
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关键词
小波去噪
自适应
峰值比
电能质量
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职称材料
基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法
被引量:
2
4
作者
王维博
孙敬欢
+1 位作者
董蕊莹
郑永康
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期32-38,共7页
针对传统指纹定位算法在离线阶段采集样本工作量较大的问题,该文利用一种分区拟合值近似法(P-FP)来建立离线指纹库。为了解决在线阶段由于WiFi信号的波动导致的定位精度较低的问题,提出一种基于P-FP的设定阈值的序贯重要性采样(SIR)粒...
针对传统指纹定位算法在离线阶段采集样本工作量较大的问题,该文利用一种分区拟合值近似法(P-FP)来建立离线指纹库。为了解决在线阶段由于WiFi信号的波动导致的定位精度较低的问题,提出一种基于P-FP的设定阈值的序贯重要性采样(SIR)粒子滤波算法(PS-FP)来优化定位坐标。首先建立了路径的损耗模型,并对室内停车场进行分区拟合,得到每个分区的环境系数;然后用拟合值与实际测量值的差值来建立误差特性矩阵,并重新部署虚拟的参考节点(RP);最后对离线指纹库进行C均值聚类。通过比较平均定位误差(MLE)寻找PS-FP算法的最优阈值,并采用PS-FP算法来优化在线定位坐标。实验结果表明,在部署很少的RP即获取样本比较少的条件下,PS-FP算法依然能达到较高的定位精度,其平均定位误差约为0.7 m。累积分布函数(CDF)的分析结果表明,采用PS-FP算法在2 m以内的定位误差能达到98%。
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关键词
精度
指纹
室内定位
粒子滤波
WIFI
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职称材料
一种改进的室内指纹定位算法
5
作者
王维博
孙敬欢
+3 位作者
董蕊莹
曾文入
张斌
郑永康
《西华大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第2期64-69,共6页
针对指纹定位算法在建立离线指纹库时需要部署较多参考节点(RP)的问题,提出一种分区拟合近似算法(PFAM)。为减少指纹定位算法在离线阶段的工作量,对整个目标环境进行分区,并在每个分区内重新部署虚拟RP;采用三阶多项式对数距离路径损耗...
针对指纹定位算法在建立离线指纹库时需要部署较多参考节点(RP)的问题,提出一种分区拟合近似算法(PFAM)。为减少指纹定位算法在离线阶段的工作量,对整个目标环境进行分区,并在每个分区内重新部署虚拟RP;采用三阶多项式对数距离路径损耗模型拟合得到每个分区的环境系数,并建立每个分区的误差向量;利用拟合模型和误差向量逆推得到虚拟RP的信号强度,并采用C均值聚类算法对离线指纹库聚类来减少在线阶段的计算量;在在线阶段采用加权K近邻算法(WKNN)对目标进行定位。实验结果表明,在RP部署较少的条件下,PFAM算法依然能达到较高的定位精度,平均定位误差约为1.2 m。累积分布函数(CDF)分析结果表明,有86%的定位误差分布在2 m以内。
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关键词
定位精度
加权K近邻
粒子滤波
室内定位
C均值聚类
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职称材料
题名
基于改进阈值和阈值函数的电能质量小波去噪方法
被引量:
51
1
作者
王维博
董蕊莹
曾文入
张斌
郑永康
机构
西华大学电气与电子信息学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期409-418,共10页
基金
教育部"春晖计划"(Z2012026)
国家自然科学基金(61571371)
+3 种基金
广东省自然科学基金(2015A030313853)
四川省高校重点实验室开放基金(szjj2017-046)
西华大学研究生创新基金(ycjj2016166
ycjj2017165)资助项目
文摘
针对电能质量扰动类型多,成分复杂,扰动特征易被当作噪声去除等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。该算法通过计算每层小波系数的峰和比来确定该层噪声含量,使修正因子Fj可根据不同扰动信号的噪声分布特点自适应调整通用阈值。同时,提出了改进的阈值函数,可变参数a能调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数。采用该算法对七种常见电能质量扰动信号去噪,仿真结果表明,改进小波阈值去噪算法在不同噪声干扰下,对各类扰动信号都能达到较好的信噪比,去噪效果稳定,重构信号波形恢复较好,且在去噪过程中保留了扰动特征,能为后续电能质量分析提供准确有效的信息。
关键词
电能质量信号
小波去噪
峰和比
修正阈值
阈值函数
Keywords
Power quality signal
wavelet de-noising
peak-to-sum ratio
correction threshold
threshold function
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于特征融合一维卷积神经网络的电能质量扰动分类
被引量:
41
2
作者
王维博
张斌
曾文入
董蕊莹
郑永康
机构
西华大学电气与电子信息学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期53-60,共8页
基金
四川省高校重点实验室开放基金项目(szjj2017-046)
西华大学大健康管理促进中心(DJKG2019-005)
+1 种基金
国家自然科学基金(61571371)
广东省自然科学基金(2015A030313853)。
文摘
现有基于特征选取的电能质量扰动分类算法存在鲁棒性差、抗噪性能不强等问题。提出了一种改进的一维卷积神经网络用于电能质量扰动信号的分类。首先通过三个卷积神经网络子模型分别提取电能质量扰动信号的特征向量,然后将提取的特征向量融合为一个新的特征向量,最后通过BP神经网络实现分类。与改进前的一维卷积神经网络模型以及现有的电能质量扰动分类算法相比,该算法提取的特征向量具有更大的区分度。仿真结果表明,该算法有更好的鲁棒性和识别率,且抗噪能力强,为电能质量扰动信号分类提供了一种新思路。
关键词
电能质量
卷积神经网络
扰动分类
特征提取
Keywords
power quality
convolutional neural network
disturbance classification
feature extraction
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法
被引量:
13
3
作者
余本富
王维博
郑永康
董蕊莹
机构
西华大学电气与电子信息学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第12期126-129,133,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571371)
教育部"春晖计划"(Z2012026)
+2 种基金
四川省高校重点实验室开放基金资助项目(SZJJ2017-046)
四川省电力公司课题(17209226)
西华大学研究生创新基金资助项目(YCJJ2017165)
文摘
为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法。通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值。应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比。结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息。
关键词
小波去噪
自适应
峰值比
电能质量
Keywords
wavelet de-noising
adaptive
ratio of peak values
electric energy quality
分类号
TN911.4 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法
被引量:
2
4
作者
王维博
孙敬欢
董蕊莹
郑永康
机构
西华大学电气与电子信息学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期32-38,共7页
基金
国家自然科学基金(61571371)
教育部"春晖计划"(Z2012026)
+1 种基金
广东省自然科学基金(2015A030313853)
四川省高校重点实验室开放基金(szjj2017-046)
文摘
针对传统指纹定位算法在离线阶段采集样本工作量较大的问题,该文利用一种分区拟合值近似法(P-FP)来建立离线指纹库。为了解决在线阶段由于WiFi信号的波动导致的定位精度较低的问题,提出一种基于P-FP的设定阈值的序贯重要性采样(SIR)粒子滤波算法(PS-FP)来优化定位坐标。首先建立了路径的损耗模型,并对室内停车场进行分区拟合,得到每个分区的环境系数;然后用拟合值与实际测量值的差值来建立误差特性矩阵,并重新部署虚拟的参考节点(RP);最后对离线指纹库进行C均值聚类。通过比较平均定位误差(MLE)寻找PS-FP算法的最优阈值,并采用PS-FP算法来优化在线定位坐标。实验结果表明,在部署很少的RP即获取样本比较少的条件下,PS-FP算法依然能达到较高的定位精度,其平均定位误差约为0.7 m。累积分布函数(CDF)的分析结果表明,采用PS-FP算法在2 m以内的定位误差能达到98%。
关键词
精度
指纹
室内定位
粒子滤波
WIFI
Keywords
accuracy
fingerprinting
indoor location
particle filter
WiFi
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
一种改进的室内指纹定位算法
5
作者
王维博
孙敬欢
董蕊莹
曾文入
张斌
郑永康
机构
西华大学电气与电子信息学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
出处
《西华大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第2期64-69,共6页
基金
教育部"春晖计划"(Z2012026)
国家自然科学基金(61571371)
+3 种基金
广东省自然科学基金(2015A030313853)
四川省高校重点实验室开放基金(szjj2017-046)
西华大学研究生创新基金(ycjj2016166
ycjj2017165)
文摘
针对指纹定位算法在建立离线指纹库时需要部署较多参考节点(RP)的问题,提出一种分区拟合近似算法(PFAM)。为减少指纹定位算法在离线阶段的工作量,对整个目标环境进行分区,并在每个分区内重新部署虚拟RP;采用三阶多项式对数距离路径损耗模型拟合得到每个分区的环境系数,并建立每个分区的误差向量;利用拟合模型和误差向量逆推得到虚拟RP的信号强度,并采用C均值聚类算法对离线指纹库聚类来减少在线阶段的计算量;在在线阶段采用加权K近邻算法(WKNN)对目标进行定位。实验结果表明,在RP部署较少的条件下,PFAM算法依然能达到较高的定位精度,平均定位误差约为1.2 m。累积分布函数(CDF)分析结果表明,有86%的定位误差分布在2 m以内。
关键词
定位精度
加权K近邻
粒子滤波
室内定位
C均值聚类
Keywords
accuracy
weighted K-nearest neighbor
particle filter
indoor location
C-means clustering
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进阈值和阈值函数的电能质量小波去噪方法
王维博
董蕊莹
曾文入
张斌
郑永康
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
51
下载PDF
职称材料
2
基于特征融合一维卷积神经网络的电能质量扰动分类
王维博
张斌
曾文入
董蕊莹
郑永康
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020
41
下载PDF
职称材料
3
基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法
余本富
王维博
郑永康
董蕊莹
《传感器与微系统》
CSCD
2017
13
下载PDF
职称材料
4
基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法
王维博
孙敬欢
董蕊莹
郑永康
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
5
一种改进的室内指纹定位算法
王维博
孙敬欢
董蕊莹
曾文入
张斌
郑永康
《西华大学学报(自然科学版)》
CAS
2018
0
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