基于卷积高斯窗的电能计量研究

结合卷积高斯窗和傅里叶变换实现电能计量分析,利用高斯窗函数良好的时频分辨能力,可以准确辨识电能信号中不同的谐波分量,完成电能精确估算。实验仿真电能信号含有5阶谐波分量,对比了高斯窗函数,卷积高斯窗函数对仿真电能信号不同阶次谐波分量的频率、幅度和相位的数值估计误差,验证了卷积两次的高斯窗函数的性能最优,其对于电能信号谐波参数的估计相对误差均在0.1‰以下。

周期信号高精度测量中高斯窗的优化配置研究

周期信号的高精度测量中,附加高斯窗能够有效地改善由于采样周期与信号周期不同步而造成的幅值测量精度降低问题.如何利用已获取的被测信号的相关信息进行参数设定尚无严格的理论依据,因而通常采用缺省配置.这在一定程度上限制了高斯窗最佳效能的发挥.本文从高斯窗的逼近入手,提出了一种既能降低远程频谱泄漏又能避免频谱混叠的参数设置方法,并进行了仿真实验.实验结果表明,该参数设置方法能有效地提高周期信号的幅值测量精度.

多方向高斯窗匹配模板的SAR-BM3D相干斑抑制算法

针对三维块匹配(BM3D)算法在合成孔径雷达(SAR)图像相干斑抑制时存在的边缘方向信息获取不足和过度平滑的问题,提出一种基于非下采样的Shearlet变换(NSST)和多方向高斯窗匹配模板的SAR-BM3D相干斑抑制算法。通过NSST对图像的边缘纹理特征进行描述,通过多个方向不同的高斯窗来匹配SAR图像在空间域内的几何结构,保留较为完好的SAR图像边缘细节信息,将相似性估计的结果聚合得到相干斑抑制后的SAR图像。通过对比实验证明,本文提出的算法不仅对SAR图像的相干斑抑制效果明显,同时能够有效地保持SAR图像的纹理细节,具有良好的人眼视觉效果。

基于各向异性自适应高斯加权方向窗的非局部三维Otsu图像门限分割

针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻域各向异性高斯加权方向窗口的尺寸、尺度和滤波方向。然后,提出非局部多方向相似度测量来更有效地捕捉图像中的模式冗余。最终,结合像素点灰度值、加权均值、加权中值构建3维直方图,并基于最大类间方差计算门限矢量进行分割。实验结果表明:与目前广泛使用的2维Otsu,2维最大熵以及传统3维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并具有更好的滤噪性能和小目标保持性能。

基于条纹投影的傅里叶变换轮廓术中高斯滤波窗口的研究

傅里叶变换轮廓术(FTP)是结构光投影三维测量中的一项重要技术,只需要一副经过高度调制的变形条纹,通过二维傅里叶变换,提取基频信息,进行逆傅里叶变换,相位展开和高度映射就可得到物体的三维数据信息.由于物体的高度信息主要调制在基频信号中,提取高质量的基频信号对测量的精度有重要的影响,另外还会受噪声的影响,滤波方法的研究尤为重要,在滤波中,一般采用窗函数滤波法如矩形窗,而本文主要采用高斯窗,通过计算机仿真分析在窗口大小一定的情况下,可以选择合适的截止频率,可以使高度均方差降低到0.1443mm,在实验中,通过选择截止频率可以提高物体模型相位展开的准确度.

基于高斯低通滤波的音乐节拍提取

提出一种基于高斯低通滤波的节拍提取算法,对音乐信号进行能量分析,确定信号的能量包络.在获得能量包络基础上,采用叠加分析的方法,实现在减少有待分析数据量的同时,消除信号的噪声.然后,应用高斯窗函数构造一个低通滤波器,对压缩后的信号数据进行低通滤波处理,滤除音乐信号中不能决定节拍信息的高频部分.最后,通过峰值检测的方法确定音乐信号的节拍.实验结果表明,本文所采用的方法提取结果准确,且实用性强.

广义S变换下串联故障电弧的时频分析及识别研究

在当前用户侧负载日益复杂的情形下,故障电弧信号难以有效识别,阻碍了线路隐患监测及预警技术的发展。该文基于广义S变换进行了故障串联电弧的时频分析及识别研究。首先,比较了短时傅里叶变换、小波变换、广义S变换3种电弧时频特征提取方法的区别,阐明广义S变换在处理非线性负载高频特征方面的优势。然后,利用双曲高斯窗的广义S变换对负载信号进行时频特征提取,构建图像特征样本。最后,利用二维卷积神经网络对样本进行训练及分类,通过准确率、识别结果聚类进一步分析和验证识别算法的有效性。该文算法总体识别准确率在96.81%,涉及负载广泛,为后续电弧故障的监测识别研究提供参考。

几种加窗FFT算法谐波检测仿真比较

对数字信号进行快速傅里叶变换,可得到数字信号的分析频谱。分析频谱是实际频谱的近似。傅里叶变换是对延拓后的周期离散信号进行频谱分析。如果采样不合适,某一频率的信号能量会扩散到相邻频率点上,出现频谱泄漏现象。为了减少频谱泄漏,通常在采样后对信号加窗。

利用窗函数解决连续体结构拓扑优化中的棋盘格式问题

介绍了连续体结构拓扑优化中的棋盘格式问题 ,以及目前解决这一问题常用的几种方法。在此基础上提出了采用高斯窗函数解决棋盘格式问题的新方法 ,并从理论上证明了这一方法的可行性 。

高斯形状上下文描述子

利用高斯窗函数,构建了一种新的形状上下文描述子,并将该描述子应用到形状配准当中.高斯形状上下文以参考点为中心建立一组高斯窗函数,根据中心点与其他采样点之间的欧氏距离,利用尽量多的采样点计算各个窗函数的值并组成形状描述子,描述点与点之间的位置关系.通过比较形状描述子之间的相似性,能够较为准确地找到两个形状间点与点的对应关系.实验表明,使用高斯形状上下文作为形状描述子,比传统的形状上下文能够更加准确地找到点与点的对应关系,使配准算法快速收敛,具有良好的抗噪性和鲁棒性.

基于改进S变换的电力系统谐波检测方法

快速而准确地检测出谐波是实现电力系统谐波治理的前提条件,对提高电能质量具有重要的意义。提出了一种基于改进S变换的电力系统谐波检测方法。该方法在S变换的高斯窗函数中引入了三个参数p、q、?,根据输入信号的不同设置合适的参数,提取谐波成分、幅值、暂态发生的起止时间等特征信息。首先介绍了改进S变换的基本原理及特性;其次详细阐述了改进S变换应用于电力系统谐波检测的方法;最后分别对稳态、暂态及噪声环境下的谐波进行了仿真实验。仿真结果验证了该检测方法的有效性,同时也表明:该方法性能好、精度高,在信噪比较低的情况下仍能达到满意的检测效果,具有一定的抗噪声干扰能力。

一种改进不完全S变换的电压暂降检测方法

为实现对电压暂降的准确快速检测,提出了一种改进不完全S变换(MIST)的电压暂降检测方法。该方法对从电网中采集到的电压信号进行快速傅里叶变换,获得信号的主要频率点;对各主频点进行改进的S变换,获得信号主频特征分量;利用这些特征分量信息实现对电压暂降扰动特征量的检测。首先描述了改进不完全S变换的原理及其参数选择的原则,然后详细叙述了电压暂降特征量的提取方法,最后对实际信号进行了仿真。仿真结果表明,该方法可有效地提取电压暂降的幅值、持续时间、相位跳变等特征信息,并且准确率高,运算量小,同时具有一定的抗干扰能力。

采用Gabor变换的局部放电信号时频分析

局部放电信号频率是时变的,为更好地反映它的时频特性,采用一种时频分析方法Gabor变换,将它应用于局部放电信号分析中,并利用不确定原理选择高斯窗函数作为Gabor变换的基函数,提高了分析结果的时频聚集性。通过对实际局部放电信号进行分析处理,结果表明在选择合适的窗函数参数的情况下,基于Gabor变换的时频谱能够细致的刻画信号在时频平面上所发生的变化过程,准确反映了局部放电信号的时频特性,可有效满足对局部放电信号进行时频分析的要求,有利于对信号特征的提取。

基于稳定成像条件的保幅叠前深度偏移

基于炮域的保幅偏移必须应用反褶积成像条件才能达到保幅目的,但是基于阻尼型反褶积成像条件存在明显缺陷,即当分母项趋于零值的时候,会出现计算不稳定现象,严重地影响了成像质量。为此,本文基于高斯窗函数,对反褶积成像条件中的分母项进行平滑,消除了分母项中奇异值的影响,既保持了原有的反褶积型成像条件,又保持了计算的稳定性。模型试算和实际资料处理结果表明,在合适的平滑参数控制下,基于平滑函数型稳定保幅成像条件的叠前深度偏移既能提高保幅偏移的稳定性,又能较好地压制偏移噪声,获得了较好的成像结果。

瞬变电磁采样函数优化法降噪技术

常用的双极性同步采样方法对瞬变电磁系统的观测噪声具有一定的抑制作用,但在实际工作中其噪声抑制能力仍显不足.本文在双极性同步采样方法基础上提出一种优化方法,以提升瞬变电磁系统的噪声抑制能力,即:通过对取样道加高斯窗函数的方式,赋予取样道内各采样点合适的累加权重,提升系统对取样道内高频噪声的抑制能力;使用高斯窗函数与梳状滤波器构造复合窗函数,通过对包含所有叠加周期的完整观测序列加复合窗函数的形式优化各周期的叠加权重,提升系统对实际工频噪声的抑制能力.对优化前后不同采样函数的谱特性及野外实测数据的处理效果进行比较,结果表明本文提出的方法较传统双极性同步采样方法具有更强的噪声抑制能力.

基于SVD和低秩RBF神经网络的局部放电信号提取方法

局部放电(partial discharge,PD)特高频(ultra high frequency,UHF)信号检测过程易受到白噪声和周期性窄带干扰的严重影响。为有效提取PD UHF信号、抑制干扰,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和低秩径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的去噪方法。首先,将染噪局部放电信号构造为Hankel矩阵,并奇异分解到特征矩阵空间;然后,把特征矩阵中奇异值突变点设为阈值,以去除窄带干扰;最后,采用RBF神经网络逼近去干扰后的PD信号,并采用Gaussian窗滤波以提取局放信号。所提方法与逆向分离(reverse separation,RS)和形态学小波综合滤波器(morphology wavelet filter,MWF)进行对比。从仿真和实测结果表明,该方法对周期性窄带干扰和白噪声有着强抑制作用,评价指标更为显著。

用于动态条件下同步相量测量的复带通滤波算法

为使同步相量测量在动态情况下满足精度要求,设计了一种基于高斯窗解耦调制函数的复带通滤波算法。给出了对应于不同相量上传速率的测量带宽和滤波延迟,使该方法能输出不失真的幅值调制分量、抑制带外干扰并具有快速动态响应速度。获取基波相位后,利用基于权重最小二乘的频率估计方法代替传统的对相位求导测频方法,提高了频率估计的鲁棒性。仿真和实例分析结果表明:稳态时,所提出的方法符合IEEE标准C37.118-2005中的1级性能要求;动态时,该方法在幅值调制、斜线变化频率和阶跃变化情形下均具有较好的相量和频率测量精度。此外,该方法运算量较小,能满足在线应用要求。

采用复原子解耦调制滤波的次同步振荡模态分析方法及其仿真

利用尺度因子对加高斯窗的正交三角基进行解耦调制可以构造具有灵活滤波控制特性的复原子函数。该复滤波函数的时频域带宽不受带通中心频率约束,且能根据分析要求通过尺度因子调整。为此,根据高斯窗半径计算公式设置具有紧凑频域带宽和较短观测时窗长度的复原子参数,在次同步频率范围内逐步调整中心频率实现对各振荡模态的检测,每次有效滤波输出对应于各振荡模态的特征复相量,并从中提取振荡频率、幅值和阻尼。仿真研究表明,该方法能从实测数据中准确检测工频量以及同时存在的各次同步电气谐振模态和扭振模态频率、幅值和阻尼,具有较高的模式分辨率和较短的计算数据窗,能较好地抑制噪声和高频分量干扰,且实时性好,便于在线分析。

SURE准则的非局部SAR图像相干斑抑制

针对传统空域非局部平均方法在合成孔径雷达图像相干斑抑制中存在相似区域提取和方向信息捕获不足的问题,提出了一种基于各向异性高斯方向窗和Stein’s无偏风险估计(SURE)准则融合的非局部均值(NLM)算法。该方法设计多个不同方向的各向异性高斯窗来匹配SAR图像的局部空间几何结构,比传统的方形窗能更好地保护SAR图像中的方向性结构。采用比率测度来衡量图像块间的相似程度,并计算基于该各向异性高斯窗的NLM结果。结合SURE准则来融合不同方向的各向异性高斯窗的非局部平均结果,获得最终的SAR图像降斑结果。针对多幅SAR图像进行对比实验,实验结果表明:该方法在有效抑制SAR图像相干斑的同时能很好地保留图像的几何结构信息,为后续的SAR图像理解与解译提供了良好的基础。

内燃机稳定工况下缸盖振动信号的3种时频分析技术比较研究

推导了3种联合时频分析技术——解析小波变换(AWT)、S变换(ST)、高斯窗STFT之间的精确关系,实现了S变换与AWT在数值算法上的统一。分析了稳态工况下内燃机振动信号的特点,并将3种技术用于实测信号,对它们在稳态下内燃机振动信号分析的适应性进行了探讨。研究结果表明:STFT的等分辨率特性对于稳态下内燃机振动信号时频分析而言未必是不利的,相反它有可能在时间分辨率牺牲不大的情况下对瞬态事件激起的响应分量频率进行更准确的定位。