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相似文献
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1.
为准确检测电力系统的谐波分量,提出一种基于小波阈值去噪和自适应变分模态分解(VMD)的谐波检测方法。在传统VMD算法基础上,通过构建输入信号Hankel矩阵并进行奇异值分解(SVD)的方法,自适应确定模态分解个数;利用改进的小波阈值去噪方法减少噪声的干扰,进一步提高检测精度。仿真实验表明,所提方法能有效地估计谐波的频率和幅值参数,具有较高的检测精度和良好的噪声鲁棒性。  相似文献   

2.
该文研究了基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测算法,利用快速小波变换算法即Mallat算法检测和提取扰动信号,并在MATLAB环境下进行了仿真,采用db4小波、3尺度进行小波分解与重构并对信号进行检测,验证了小波变换能够实现电能质量扰动信号的准确定位。  相似文献   

3.
针对常规降噪方法应用于柴油机缸盖振动信号降噪时,自适应差且需要根据噪声环境人为调整参数的问题,在传统EEMD算法基础上提出一种改进的EEMD降噪算法,并将其应用于柴油机缸盖振动信号处理。首先对原始信号进行预处理,其次利用总体经验模态分解(EEMD)算法在非线性、非平稳信号处理时的自适应特性,分解原始信号得到各阶本征模态分量,经Savitzky-Golay平滑滤波,再将噪声占主导的高频分量进行阈值去噪,最后得到干净的本征模态分量进行重构。仿真实验和实测结果表明,在输入信号12dB的多种输入信号工况下,改进EEMD算法去噪后信噪比为17.1,比现有去噪方法提升14%。  相似文献   

4.
针对实际电能质量扰动种类繁多、扰动信号差异不明显、存在多种混合扰动,导致识别电能质量非常困难的情况,提出一种基于极点对称经验模式分解方法(ESMD)和支持向量机(SVM)的电能质量混合扰动信号分类识别新方法。首先,对加入白噪声的混合扰动信号利用小波软阈值去噪处理|其次,利用ESMD将信号分解为不同信号分量,对每类扰动的不同信号分量分别提取样本熵和互样本熵特征值,所有分量特征值构成特征向量|最后利用SVM对扰动信号特征向量进行分类和混合扰动识别。研究表明,该方法对混合扰动识别正确率很高,是一个有效的方法。  相似文献   

5.
针对HHT(Hilbert-Huang Transform)算法在分析含频率相近频率分量的低频振荡信号时会产生模态混叠现象影响分析结果的问题,提出了一种将VMD变分模态分解(Variational Mode Decomposition)算法与希尔伯特Hilbert变换相结合的方法,并利用粒子群算法对VMD算法的参数进行...  相似文献   

6.
根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。  相似文献   

7.
采用图像方法可以更加直观地对管道漏检测中的缺陷进行判断,但在图像数据的采集过程中噪声是不可避免的。采用二维经验模态分解(BEMD)与均值滤波法相结合的方法对漏磁图像进行去噪处理,将图像信号分解为有限个二维固有模态函数(BIMF)和一个残余分量,将残余分量保留,对BIMF分别进行均值滤波,再将处理后的BIMF分量与残差一起重构图像,所得重构图像在保留原图像基本信息的基础上,消除了大量噪声信息。文中还直接采用均值滤波方法对漏磁图像进行去噪处理,通过信噪比的比较,表明BEMD方法用于漏磁图像去噪效果明显。  相似文献   

8.
小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构,通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法.分析小波消噪的算法和实现步骤,并基于MATLAB软件平台编写仿真程序.进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验,消噪效果良好.  相似文献   

9.
利用快速离散小波变换(DWT)和小波逆变换(IDWT)对色谱信号进行小波分解、滤波和信号重构,同时,也与其他数字滤波方法进行了比较,结果表明,小波变换可以成功去除色谱信号中的噪声,使色谱信号平滑和提高信噪比.  相似文献   

10.
传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。本文介绍了一种利用小波包滑动阈值去噪的新方法,通过对信号的小波包分解系数的滑动阈值量化,得到重构的去噪信号。计算机仿真结果表明,滑动阈值法具有很好的实用价值。  相似文献   

11.
混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好.  相似文献   

12.
利用小波变换方法对蓄电池内阻测量过程中产生的干扰进行了滤波。交流激励法在线测量蓄电池内阻过程中,现场周围存在各种干扰,给测试信号带来噪声或突变问题。介绍了交流激励法测量阻抗及小波分析信号的基本原理;提取UPS系统现场工况环境下的测试信号序列,运用小波去噪方法进行处理,获取消除噪声后的信号序列。仿真结果表明,利用小波变换理论能够有效检测出信号中的突变现象,重构有用信号,有效消除噪声干扰。  相似文献   

13.
经验模态分解(EMD)是以信号极值特征尺度为度量的时空滤波器,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号去噪中具有较大的优势.本文以电力绝缘气体SF6为研究对象,在介绍EMD分解方法的基础上,首先对含噪的SF6光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频IMF分量与低频IMF分量叠加重构得到去噪后的信号.分析了在不同噪声水平上与小波阈值去噪方法的处理效果.实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势.  相似文献   

14.
针对傅里叶分解对噪声敏感且存在模态混叠导致无法准确提取齿轮箱故障特征的问题,提出了一种复合字典降噪与优化傅里叶分解相结合的齿轮箱故障特征提取方法.首先,根据齿轮箱信号特点构造复合字典,结合正交匹配追踪算法降低振动信号中的噪声;其次,针对傅里叶分解过程中的模态混叠现象,提出了利用频谱的极值点划分频带的方法对其进行优化,提高分解质量;再次,使用优化的傅里叶分解将信号分解为若干个傅里叶本征模态分量;最后,选择与降噪后信号相关系数最大的傅里叶本征模态分量进行包络谱分析.该方法可以准确提取振动信号的故障特征频率.通过对齿轮箱故障仿真信号和实验齿轮箱振动信号进行分析,验证了该方法的有效性.  相似文献   

15.
王晶 《教育技术导刊》2017,16(10):12-14
为了对非平稳、非连续的语音信号进行降噪,提出一种基于VMD分解和小波阈值的语音降噪方法。通过仿真信号对比分析了VMD、EMD和EEMD算法对信号分解中存在的伪分量、模态混叠问题。先用VMD对语音信号进行分解,再利用小波阈值降噪。实验结果表明,该降噪方法明显优于小波阈值的语音信号降噪、基于EMD和小波阈值的语音信号降噪以及基于EEMD和小波阈值的语音信号降噪。  相似文献   

16.
陈蓉蓉 《考试周刊》2009,(44):158-159
本文提出了一种基于轮廓波(Contourlet)变换和统计模型相结合的图像去噪方法。Contourlet变换能够更好地表征图像各个方向的特征.通过对特征系数的分析.估计统计模型,利用近似最大后验概率估计(MAP)做局部方差估计并且和噪声方差的估计比较来达到去噪的目的。为了克服缺乏平移不变性所带来的Gibbs效应,本文采用循环平移法进行优化,有效地克服Gibbs效应。与小波变换去噪法和Contourlet变换阈值去噪法比较,该算法不仅能够提高图像去噪的PSNR,而且能够更有效地保持图像的边缘和细节。  相似文献   

17.
介绍了Mallat快速小波分解和重构算法,分析了一种可以大大降低运算负担,并且十分易于硬件实时实现的快速算法.该算法不再需要小波变换过程中的内插和抽取步骤,给出了相应的分解和重构过程的公式.对MEMS陀螺仪测量信号的仿真结果表明:算法只需更短的处理时间就可以完成去噪声过程,并且可以取得同样的去噪效果.在TMS320C6713芯片上实现了该算法,每个数据的处理时间只需0.014ms,静态漂移信号的标准差也从78.435 5(°) /h降到36.763 5(°) /h,完全可以满足信号实时处理的需要.  相似文献   

18.
针对数字产品的版权保护问题,利用独立分量分析(ICA)的盲源分离特性,提出了一种基于DWT和DCT相结合的混合域图像盲水印算法。首先对图像进行离散小波变换,然后对其低频系数进行离散余弦变换,再将置乱处理过的水印嵌入到余弦变换的中频系数上。水印提取过程不需要原始图像及水印参与,先利用ICA分离出水印信号,再经过相关性分析及置乱还原处理,得到水印图像。实验结果表明,该算法能够较稳健地抵抗添加噪声、JPEG压缩和滤波等多种常见攻击,具有较高的安全性。  相似文献   

19.
小波变换和ROF模型是常用的图像去噪方法。为了获取高质量图像,降低或消除噪声对图像的影响,提出了一种新的图像去噪算法。该方法对噪声图像进行小波分解,并对其高频部分进行阈值去噪,之后利用ROF和拉普拉斯算子结合的模型去噪,并进行小波重构,得到最终的去噪图像。实验结果表明,此算法的去噪效果比小波去噪或ROF去噪明显,能在有效抑制图像噪声的同时,更好地保持图像的边缘、纹理等特征,有效地提高了图像质量。  相似文献   

20.
信道多径效应、传输带宽有限性等因素,可导致无线局域网通信信号中存在大量的噪声,降低了通信信号质量.为此,提出基于小波变换的无线局域网通信信号增强方法 .利用小波变换算法提取网络通信信号特征,分类处理无线局域网通信信号,得到信号类别;利用噪声模型与信号类别进行对比,确定带噪信号的小波系数,将小于阈值的信号视为噪声去除;重构无线局域网通信信号,实现无线局域网通信信号的增强.实验结果表明:应用提出的算法信号信噪比得到了明显提升,信号均方误差低于最低限值,充分证实提出的算法具备可行性.  相似文献   

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