基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

基于小波变换和奇异值分解的模态参数识别方法

提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解相结合的结构模态参数识别方法.该方法首先对环境激励下的结构加速度响应信号进行互协方差分析,得到时域互协方差响应,通过小波变换将互协方差响应转换到时频域中得到信号的时频系数并沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重组的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章对提出的方法进行了理论证明,通过三自由度系统的数值算例验证了该方法的可行性,表明与直接小波变换方法相比,其识别结果精度更高.     

基于小波阈值方法的电能质量扰动去噪分析

在小波变换的基础上。分析了硬阈值和软阈值去噪方法的不足。提出了一种新的基于小渡分解和小波重构的阈值去噪方法——软硬阈值折衷方法。谊方法将小波系数经过软硬阈值折衷法处理后。可以改善小波系数在阈值处的连续性，使重构信号不会振荡，又使变换后的重构信号与实际信号误差最小。通过仿真验证，该算法可以获得很好的去噪效果，消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

改进的小波阈值函数在心率检测中的应用

基于人脸视频图像的心率检测是根据血液的运动使人脸皮肤颜色发生细微的变化,提取出含有脉搏信息的信号,从而得出心率值的方法。由于受背景光照、环境温度等因素的影响,在提取心率信号的过程中不可避免地带有噪声,导致检测的心率值不准确。针对这一问题,提出了一种改进的小波阈值函数并应用在心率检测中。改进的小波阈值函数既满足阈值函数的连续性,又避免了软阈值函数恒定偏差的问题,同时通过调节参数能灵活地调节阈值函数,从而实现了对心率准确、有效地估计。实验表明,改进的阈值函数去噪优于软、硬阈值函数,心率检测准确、有效。该方法在监测生命健康、监控运动安全、防止疲劳驾驶等领域有着很好的应用前景。     

优化变分参数与改进小波软阈值重构滤波算法

煤矿安全生产的关键是矿工,而情绪是影响矿工的重要因素,所以有必要对矿工的情绪进行识别。近年来,基于脑电的情绪识别受到了大量的关注,但由于脑电信号微弱,易受干扰,从而降低了情绪识别的精度。针对这一问题,提出优化变分参数与改进小波软阈值重构滤波算法。首先,利用乌燕鸥算法优化变分模态分解的参数,得到一组优化的变分模态分量。接着,通过相关系数差值比的判断条件来区分变分模态的有效分量和含噪分量。然后利用改进的小波软阈值对含噪分量进行分解和重构,得到去噪分量。最后,将去噪分量与有效分量重构,实现所提的滤波算法。结果表明：相比于VMD法、优化参数VMD和小波硬阈值法、优化参数VMD和小波软阈值法,所提滤波算法的信噪比平均提高了3.284 7 dB,均方根误差平均降低了0.069 5,滤波效果更优。     

基于变分模态分解的探地雷达信号分析方法

将变分模态分解方法引入探地雷达信号处理中,针对探地雷达信号非平稳特征,利用变分模态分解原理建立探地雷达信号去噪方法。方法基于变分模态分解将雷达波信号分解为特征模态函数,再由样本熵决定高阶模态是否保留,实现白噪声去除。通过探地雷达Ricker子波和正演模型试验,检验该方法的正确性和有效性。与传统的小波变换、集成经验模态分解方法进行对比,研究探地雷达信号去噪效果,并将该方法用于分析实际工程探地雷达信号。研究表明,该方法能有效去除探地雷达信号中的噪声,在强干扰背景下,能获得高于20 d B的信噪比。     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于小波变换的电能质量扰动测量方法

对电压幅值变化现象的定量检测问题进行了研究．定义了基于两个实值小波归一变换的幅值及调整幅值的概念．证明了只要这两个实值小波函数一个为偶函数、一个为奇函数并满足一定的条件,则基于这两个实值小波归一变换的调整幅值在非故障区间内的值恰好等于1,而在故障区间内的值恰好等于故障区间的电压幅值与非故障区间的电压幅值之比。最后选用两个实值小波函数,应用基于这两个实值小波归一变换的调整幅值对电压波形畸变进行了检测,模拟结果显示该幅值检测图不仅能准确定位故障发生和终止时刻。而且可精确地定量显示出电压变化的幅度。     

基于匹配追踪和变分模态分解的电气化铁路谐波检测

为了治理牵引供电谐波问题,将变分模态分解(VMD)算法运用到电气化铁路的谐波检测中,提出一种基于匹配追踪(MP)算法和VMD算法的牵引供电系统谐波检测方法;该方法利用MP算法将原始信号稀疏分解并降噪,运用VMD算法实现各模态的有效分离,通过快速傅里叶变换得出特征信息。仿真实验结果和实测数据表明了该方法的有效性,与现有的几种谐波电流的检测方法进行对比分析,证明该方法能够更准确地检测出牵引供电系统的谐波含量。     

改进的变分模态分解在锚杆和锚固质量检测中的应用

针对锚杆电磁超声信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出基于布谷鸟搜索算法的变分模态分解与独立分量分析相结合的降噪方法;该方法利用布谷鸟搜索算法优化变分模态分解的输入参数,实现信号的最优分解,利用变分模态分解将信号自适应分解为一些模态分量,依据排列熵值对分解的模态进行重构,利用快速独立分量分析算法对重构信号与原信号组成的2路通道进行解混,实现回波信号与噪声信号的分离,并对锚杆和锚固信号数据进行分析。结果表明,与常用的降噪方法相比,该方法有更好的抗噪性和降噪效果。     

基于改进小波阈值函数的语音增强算法研究

针对传统的小波阈值去噪算法中的阈值函数不足,提出一种优于非负死区阈值函数的改进的阈值函数.改进阈值函数不仅具有良好的连续性、可导性,并且克服了非负死区阈值函数没有考虑小波变换模值的衰减符合指数规律这一特点.另外在阈值的选取中,考虑了带噪语音信号的不同特性,采用谱平坦度函数修正阈值.仿真实验表明,与传统的非负死区阈值函数去噪算法相比,改进的阈值函数能更有效地消除背景噪声,在提高输出信噪比的同时,更好地保持语音质量和清晰度.     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.     

基于改进阈值函数的二维小波变换图像去噪研究

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阚值去噪方法的基础上,用一种改进的阈值函数和二维小波变换相结合的方法,克服了硬阚值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点.该方法能在不同尺度的多方向中采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高图像信噪比,改善视觉效果.仿真实验结果表明,该方法去噪效果明显,将在各类图像去噪处理中发挥作用.     

一种新的阈值和阈值函数的小波去噪算法

为了解决传统软、硬阈值算法去噪过程中出现的边缘模糊和视觉失真等问题,提出了一种新的小波去噪算法.首先,在阈值选择时,为了抑制信号长度对阈值选取的影响,把通用阈值和最大似然比按照一定比例结合,可根据图像的噪声构造出更加合理的阈值;然后,阈值函数里加入了调节系数β,使新的函数拥有更好的连续性和更低的误差.仿真实验表明,该算...     

基于小波分析的改进阈值去噪方法

小波去噪是小波分析在信号处理领域的重要应用之一,特别是其中的小波阈值去噪方法更以其操作简单和良好的效果而被广泛应用。本文对常规的软、硬阈值方法进行分析,提出了一种改进的阈值去噪方法。通过实验对比表明,当选取了合适的控制系数 时,该方法比常规的软,硬阈值去噪方法去噪效果更好。     

基于连续阈值函数的小波去噪方法

文章分析传统软、硬阈值函数在图像去噪中的缺陷,提出了一个基于连续阈值函数的小波去噪方法.采用不同阈值函数的去噪方法对图像进行去噪处理,结果表明:基于连续阈值函数的方法的去噪效果优于其他非连续阈值函数的去噪方法.     

基于小波分解和重构的暂态选线与扰动识别

在小波分解和重构理论的基础上,提出了基于故障暂态电流α模分量突变量的故障选线方法。根据小波理论善于处理突变信号的特点,利用小波理论对暂态电流、电压信号进行分析,由分解后的小波系数构成综合故障测度进行选线,小波重构信号则对故障和扰动进行识别。大量的仿真试验证明,提出的选线方法可以很好地对故障线路进行选择,同时不受扰动影响。