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。

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。

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.

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.

基于小波变换模极大值恢复的信号消噪方法

大多数的信号常具有某种奇异性 ,并携带有随机噪声 .首先回顾了信号奇异性与小波变换模极大值之间的关系 ,然后利用信号与噪声的Lipschitz指数的符号不同 ,在S .Mallat等人工作的基础上 。

基于小波变换模极大值的输电线路单端故障定位

基于故障行波的输电线路单端故障定位利用故障点的反射行波与入射行波到达母线的时间差计算故障距离,但如何区分来自故障点和对端母线的反射行波仍是一个难题。在分析故障点和母线的反射特性的基础上,利用电流行波线模分量小波变换的最初2个模极大值之间的相对极性区分来自故障点和对端母线的反射行波,并提出了一种改进的基于小波变换模极大值的输电线路单端故障快速定位方法,能够不受故障类型、故障电阻及耦合线路的影响。理论分析和仿真结果表明,该方法切实可行。

基于小波变换模极大值去噪方法的改进

由Mallat的极大值去噪算法出发,与利用尺度间小波变换相似系数的阈值去噪方法结合,提出了一种新的改进去噪算法。该方法克服了模极大值法在信号重构方面计算复杂,重构信号产生偏差的缺陷。通过对局放信号的去噪仿真计算,证明了该方法运算简单,适合局放信号的处理,处理后的局放信号不失真,剔除噪声效果好。

一种基于小波变换模极大值的估计Lipschitz指数新方法

信号的奇异点和不规则部分往往包含丰富的信息,其奇异性行为通常由Lipschitz指数(Lipschitz Exponent,LE)来刻画.Mallat和Hwang在其经典文献[1]中提出采用小波变换模极大值随对数尺度变化曲线的最大斜率作为LE指数的度量.该方法已被学界广泛采用.但是,由于该计算方法只是文献[1]定理4不等式等号成立时的特例,故在噪声的情况下其计算的精确性和鲁棒性往往得不到保证.本文将Mallat的方法进行了改进,将对数坐标系中在小波变换尺度范围内满足文献[1]定理4的直线与小波变换模极大值(Wavelet Transform Modulus Maxima,WTMM)曲线间的面积作为估算LE的目标函数.在此基础之上研究了LE的先验知识,并给出了适于工程计算的估计算法.最后进行了对比仿真实验.实验结果证明本文的方法具有更高的精确性和鲁棒性.

小波变换模极大值消噪算法的研究

根据信号和噪声在小波变换下的不同特性,采用模极大值去噪的算法。其中包括Mallat交替投影算法和模极大值小波域去噪算法,Mallat交替投影算法是通过剔除那些幅度随尺度而减小的模极大值点,保留幅度尺度而增大的模极大值点,然后将剩余的模极大值利用模极大值重构算法来重建原始信号,达到滤波去噪的目的。而模极大值小波域算法是先用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。实验结果表明两种算法都具有很好的消噪效果。

利用小波变换局部模极大值进行实时目标定位的应用

提出了一种基于小波变换局部模极大值的边缘检测方法.利用B样条小波构造出一个边缘检测算子,采用多孔算法进行边缘提取,减少了图像识别与测量中必要信息的丢失,并且提出了自适应阈值的方法,较好的解决了图像边缘的提取精度与对噪声抑制能力之间的矛盾.实验中对比了几种传统边缘检测算子和小波模极大值方法的在边缘检测效果、抗噪性和运算时间等方面的性能,本算法对加噪图像和模糊图像都获得比传统算法更好的检测效果,证明了基于三次B样条小波的局部模极大值方法检测目标边缘的有效性和正确性.

小波变换模极大值多尺度边缘检测

以Canny边缘检测框架为基础,分析小波变换模极大值边缘检测算法。给出了一种快速二进离散小波变换实现多尺度边缘检测方法。给出了简便计算小波模方向和模极大值阈值门限选定方法。实验表明给出的算法可以有效获取多个尺度下的边缘信息。

基于PT在线注入信号及神经网络跟踪小波变换模极大值变化的配电网故障定位方法

提出了一种配网单相接地在线故障定位的新方法。故障发生后从变电站母线在线向系统注入高频脉冲信号并获取线路上与注入信号相对应的反射行波,在电网结构已知的情况下,通过对反射波的分析进行故障定位。该方法不仅能检测故障点的电气距离,而且能确定故障所在的分支线路,还能通过调节注入信号的大小多次定位故障,提高定位的准确性。应用该方法进行故障定位不受接地电阻的限制。通过M atlab/S imu-link进行了建模与仿真分析,仿真结果验证了该方法的正确性。