基于小波系数区域相关性的电能质量扰动检测

软阈值法已经在电能质量扰动检测中得到了应用,但该方法受噪声强度影响较大,当噪声强度较大时,该方法会失效。信号相邻尺度的小波系数具有较强的相关性,但受小波系数偏移影响较大,区域相关算法在保持相关算法优点的同时能够克服小波系数偏移带来的影响。文中结合软阈值法和区域相关法的优点,提出了一种新的电能质量扰动检测算法。仿真结果表明,该算法能够弥补软阈值法的不足,可以在强噪声干扰下对电能质量扰动准确定位。     

小波变换在压力容器声发射信号中的特征提取

由于压力容器工作环境的影响,通常压力容器声发射故障信号完全被噪声淹没。由于FFT很难提取出故障信号的特征,本文根据声发射信号的特点和小波变换基本原理及特性。应用小波变换与FFT相结合的方法,完全能提取出声发射故障信号的特征。     

一种基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法

为了精确的检测出图像中的脉冲噪声并滤除,提出一种基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法。该算法使用一种新的检测方法将噪声检测窗口内的像素按灰度值大小进行排序,并且通过差分方法划分出高、低阶噪声块和高、低阶信号块四部分。当待测像素属于高、低阶信号块时将其视为信号点,否则,根据噪声块与信号块内像素比例关系就可认定其为噪声点或可能噪声点,若为可能噪声点,则需扩展检测窗口重新检测。对确定噪声点,取滤窗内信号点的中值作为滤波输出。实验证明该算法对脉冲噪声有较强的抑制作用。     

小波奇异熵算法诊断电子互感器故障研究

目前针对电子互感器故障诊断算法大多以互感器采样数据分析为基础[1],而互感器采样数据与电网运行数据是紧密联系的,导致其算法无法区分电网故障与互感器故障。本文使用的故障诊断算法基于小波变换,使用多尺度模块综合处理的方法获取信号奇异点及其奇异时刻,然后采用小波奇异熵算法,利用电网各种异常状况下电气量信号与电子式互感器故障时电气量信号的区别来检测互感器的突变故障。结合这两种算法可以实时判断电子式互感器的运行状况。     

基于小波分析与数学形态学融合的降噪算法研究

本文建立了实际工程应用中信号的仿真模型和干扰模型,运用小波变换和数学形态学相融合的方法进行降噪,并将该方法与小波阈值方法、小波模极大值法、数学形态学方法的仿真结果进行对比分析,仿真分析结果发现小波-形态融合方法能够有效的消除噪声且能较好地保留原信号的形态特征。     

基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测

图像边缘是对图像进行进一步处理和识别的基础,边缘都是图像上灰度不连续的点或灰度变化剧烈的地方,所以说图像的边缘就是信号的高频部分,边缘检测就是检测信号的高频部分,是图像基本特征之一。但在实际的图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题,所以本文提出了一种基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测方法,该方法能很好地检测出图像的边缘。     

基于电缆网时域反射信号检测与预处理技术研究

运行电缆网时域反射信号检测与预处理技术研究。应用小波分析变换电缆网时域反射信号的奇异点进行检测与预处理误差较大,采用小波分析的反射波消噪技术提出一种小波分析最优分解层数的自适应确定函数算法。     

光纤测温系统在煤矿供电系统中的运用

光纤温度传感系统基于光纤后向拉曼散射进行温度实时测量,可以测量沿光纤分布每一点的温度值,适应于大范围多点温度的监测。系统可以准确地测量整根光纤上成千上万点的温度和位置信息,电缆监测系统的组成由分布式光纤测温主机,数据处理主机,分布式光纤测温应用软件,感温光缆,声光报警器液晶显示器,激光打印机,键盘、鼠标和其它装配附件等。应用在煤矿对高压电缆进行温度监测。异常温度变化报警,并将告警事件传送至电力监控系统,并输出报警声光信号提示值班人员,值班人员根据事件情况可以切断电源,避免煤矿电缆火灾事故发生及引起煤矿重大事故发生。     

小波消噪分析之电磁泄漏信号处理

电磁噪声干扰的形成是因为在电磁泄漏信号检测过程中,由外部与系统内部噪声对原始信号造成的干扰。由于电磁干扰会直接影响信号的检测信息提取,特别是对于一些微弱的信号,当其被混入噪声中时,对于检测结果会造成很大的误导。因此,对于电磁泄漏信号的处理,就应从对原始信号的噪声消除做起。     

基于小波包分析的信号噪声去除方法

文章介绍了小波的基本构造原理及基于小波分析的对非平稳信号的噪声去除方法研究,并且就阈值的选取进行了说明,给出了仿真和比较结果,得出了利用小波包对非平稳信号进行消噪效果良好的结论。