改进小波阈值降噪的汽车加速度信号处理

汽车加速度信号表征汽车的行驶状态,蕴含了大量信息,是汽车驾驶性评价中的重要参数。在实际测试中由于路面复杂、车体振动等不确定性因素会引入许多噪声,影响加速度信号提取的准确性。在工程中常采用小波变换对信号进行降噪处理。小波去噪的一个重要点是去噪时阈值函数的选取,本文通过试验对比不同小波阈值函数的去噪效果,并对阈值函数提出改进建议。结果表明:新的阈值函数提升了降噪效果,更好地保留了信号特征,为阈值函数的改进提供了新方向。

含高比例分布式光伏的主配网运行风险评估与防控策略研究

大规模分布式光伏的接入给主配网运行带来较大风险,为了确保系统的安全性和可靠性、优化主配网资源,该文研究了大规模分布式光伏接入的主配网运行风险评估方法和防控策略。首先,在主配网的安全、平衡和消纳方面,提出了主配网风险评估指标体系;其次,针对主配网是否处于紧急场景,分别提出了主配网风险辅助决策和分层分区紧急切负荷策略;最后,研发了基于调控云的高比例分布式光伏并网风险智能分析与防控决策系统,并在地区电网开展了示范应用。算例分析和示范应用效果均证明了所提的方法和策略能够对电网可能发生的安全、平衡和消纳等方面的风险进行在线评估和防控,有效提升了分布式新能源并网运行的风险防控能力,为电网运营商和决策者提供了有价值的参考,进一步推动清洁能源的可持续发展。

截断核范数和全变差正则化高光谱图像复原

目的高光谱图像距具有较高的光谱分辨率,从而具备区分诊断性光谱特征地物的能力,但高光谱数据经常会受到如环境、设备等各种因素的干扰,导致数据污染,严重影响高光谱数据在应用中的精度和可信度。方法根据高光谱图像光谱维度特征值大小与所包含信息的关系,利用截断核范数最小化方法表示光谱低秩先验,从而有效抑制稀疏噪声;再利用高光谱图像的空间稀疏先验建立正则化模型,达到去除高密度噪声的目的;最终,结合上述两种模型的优势,构建截断核范数全变差正则化模型去除高斯噪声、稀疏噪声及其他混合噪声等。结果将本文与其他三种近期发表的主流去噪方法进行对比,模型平均峰信噪比提高3.20 dB,平均结构相似数值指标提高0.22,并可以应用到包含各种噪声、不同尺寸的图像,其模型平均峰信噪比提高1.33 dBo结论本文方法在光谱低秩中更加准确地表示了观测数据的先验特征,利用高光谱遥感数据的空间和低秩先验信息,能够对含有高密度噪声以及稀疏异常值的图像进行复原。