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小波变换在奇异信号检测中的应用 被引量:24
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作者 张晓春 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第3期33-35,共3页
介绍了小波变换的基本概念 ,阐述了小波变换的奇异性和信号变化剧烈处的关系。通过对实际信号的处理 。
关键词 小波变换 奇异信号检测 应用 信号处理 突变 超声检测 岩石
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电能质量短期扰动分类检测的db1小波分析法 被引量:2
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作者 李天云 范广良 陈晓东 《吉林电力》 2003年第5期10-12,16,共4页
针对电能质量扰动具有非稳态、突发性的特点,提出了一种电能质量短期扰动分类和检测的新方法。通过检测奇异信号的模极大值,检测出扰动起始时间、终止时间和扰动发生时刻的幅值。仿真结果表明上述方法是有效的,检测的数据是准确的。
关键词 电能质量 扰动 分类 检测 db1小波分析法 奇异信号检测 供电系统 电力系统 电网
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小波分析在信号处理中的应用 被引量:4
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作者 杜云峰 黄琦 蔡明山 《机电产品开发与创新》 2010年第3期144-146,共3页
在信号奇异点检测中,首先对信号进行多尺度小波分解。然后对高频部分进行重构,确定模极大值点位置,从而确定出奇异点位置。在例子中检测含有故障信息的电压信号,结果表明信号分解的细节部分均能清晰地显示出奇异点的准确位置。在信号消... 在信号奇异点检测中,首先对信号进行多尺度小波分解。然后对高频部分进行重构,确定模极大值点位置,从而确定出奇异点位置。在例子中检测含有故障信息的电压信号,结果表明信号分解的细节部分均能清晰地显示出奇异点的准确位置。在信号消噪中,首先将信号进行多尺度小波分析。然后通过设置阈值的方法对高频子带进行处理,接着进行重构。在例子中对染噪的电压信号进行消噪处理,结果表明阈值的选取直接关系到消噪的质量。 展开更多
关键词 信号奇异检测 多尺度小波 信号消噪 小波分析
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级联形态梯度变换及其在继电保护中的应用 被引量:16
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作者 邹力 刘沛 赵青春 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期113-118,共6页
介绍了现在应用已较成熟的灰值腐蚀和灰值膨胀运算,由此引出多分辨形态学梯度变换(MMG)的定义;进而在其基础上提出了一种新型的级联多分辨形态梯度变换(SMMG)的概念,SMMG具有很强的奇异信号检测和波形识别能力,作为一种特征提取工具,SMM... 介绍了现在应用已较成熟的灰值腐蚀和灰值膨胀运算,由此引出多分辨形态学梯度变换(MMG)的定义;进而在其基础上提出了一种新型的级联多分辨形态梯度变换(SMMG)的概念,SMMG具有很强的奇异信号检测和波形识别能力,作为一种特征提取工具,SMMG能感受并增强信号波形上的微小变化、反映突变的大小。和其它形态学算子一样,它具有SMMG具有表达直观、滤波器设计简单、数据窗短、计算速度快以及变换结果易于识别、对硬件没有过高的要求等优点,因此在继电保护的信号处理中具有良好的应用潜力和实用价值,在现有的微机保护装置中可以直接采用。文中最后给出了其在电力系统继电保护中应用的2个实例,EMTP仿真研究表明:文中提出的相继速动判据具有更高的灵敏度;所提出的基于SMMG的微机线路保护的选相元件能在8ms内正确地识别几乎所有故障情况的故障相别。由SMMG构成的保护元件灵敏度很高,在电力系统高速及超高速保护方面有良好的应用前景及较大的实用价值。 展开更多
关键词 继电保护 电力系统 多分辨 选相元件 线路保护 微机保护装置 奇异信号检测 形态梯度 形态学算子 计算速度
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Application of discrete wavelet operations in the detection of acoustic emission of coal and rock rupture 被引量:1
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作者 Rui MA Bao-Ming QIAO +3 位作者 Tian-Jun ZHANG Lu WANG Sheng-Nan ZHOU Lei-Lei ZHANG 《Journal of Coal Science & Engineering(China)》 2013年第2期160-166,共7页
Through the 5-channel SWAES digital full waveform AE detector, the paper dealt with the fracture process of coal and rock samples under uniaxial compression. Using wavelet operations of multi-scale discrete analysis t... Through the 5-channel SWAES digital full waveform AE detector, the paper dealt with the fracture process of coal and rock samples under uniaxial compression. Using wavelet operations of multi-scale discrete analysis the pulses of a particular time period (points) and the space domain signal by numerical method were gotten, and the paper concluded that the signal singularity in load rupture had closely relations with fracture and uniaxial compression. The detected position and the actual breaking point only differed at one sample point, the relative error was 6.82%, and there was no accumulative error. Thus it provided an effective method to solve the problem of instability analysis of the signal singularity detection and coal-rock compression failure in the whole process. 展开更多
关键词 uniaxial compression acoustic emission wavelet transform maximum modulus singular indexes
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Research on the detecting methods of singularity in deformation signal based on two kinds of wavelet entropy
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作者 ZHANG Hua-rong QU Guo-qing RENTing 《Journal of Coal Science & Engineering(China)》 2012年第2期213-217,共5页
There are various influencing factors that affect the deformation observation, and deformation signals show differ- ent characteristics under different scales. Wavelet analysis possesses multi-scale property, and the ... There are various influencing factors that affect the deformation observation, and deformation signals show differ- ent characteristics under different scales. Wavelet analysis possesses multi-scale property, and the information entropy has great representational capability to the complexity of information. By hamming window to the wavelet coefficients and windowed wavelet energy obtained by multi-resolution analysis (MRA), it can be achieved to measure the wavelet time entropy (WTE) and wavelet energy entropy (WEE). The paper established deformation signals, selected the parameters, and compared the sin- gularity detection ability and anti-noise ability of two kinds of wavelet entropy and applied them to the singularity detection at the GPS continuously operating reference stations. It is shown that the WTE performs well in weak singularity information de- tection in finite frequency components signals and the WEE is more suitable for detecting the singularity in the signals with complex, strong background noise. 展开更多
关键词 deformation signal wavelet time entropy wavelet energy entropy singularity detection
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