電能質量信號的小波閾值去噪.pdf

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1、第22卷第2期電力系統(tǒng)及其自動化學報Vol_22NO．22010年4月ProceedingsoftheCSU—EPSAApr．2010電能質量信號的小波閾值去噪一曲～一～～一～一三～一雪～一=一蠶～舢一=一～一薹一～一～一～_l～一蠶一量一～時池一一～=～一～一量一～一柯慧，顧潔(上海交通大學電子信息與電氣工程學院，上海200240)摘要：為了改善電能質量信號的去噪效果，在分析軟、硬閾值法的基礎上，提出一種改進的去噪方法。該方法融合軟、硬閾值法的不同特點，通過調(diào)整參數(shù)獲得較優(yōu)的小波系數(shù)的閾值估計，使得改進的閾值函數(shù)介于軟、

2、硬閾值函數(shù)之間，有效克服了采用硬閾值法去噪效果不佳，軟閾值法過渡光滑使信號失真的缺點。仿真結果表明，該方法在去噪的同時減少了信息的損失，SNR、RSME等性能指標較之軟、硬閾值法均有明顯的提高。關鍵詞：小波分析；閾值去噪；電能質量信號；閾值函數(shù)；閾值門限；信噪比；均方根誤差中圖分類號：TN911．4文獻標志碼：A文章編號：1003—8930(2010)01—0103—06WaveletThresholdDe—noisingofPowerSystemSignalsKEHui。GUJie(SchoolofElectronica

3、ndElectricalEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)隨著半導體、計算機技術的迅速發(fā)展，電能質葉法、小波分析以及小波包分析。小波分析以及小量問題越來越引起人們的關注。而電能質量信號總波包分析由于其良好的時頻特性，去噪效果更優(yōu)，是無可避免地受到各種噪聲的影響。噪聲的存在會但小波包分析復雜，實時性較差，而傅里葉變換卻降低各種檢測設備的工作性能。因此，從檢測設備無法同時兼顧時頻分辨率。中消除噪聲是電能質量檢測的關鍵環(huán)節(jié)之一。目前常用的小波去

4、噪方法有軟、硬閾值法，但利用小波變換可以進行信號去噪處理。噪聲的是硬閾值法去噪效果不佳，而軟閾值法過渡光滑使存在具有隨機性，同時在總體能量上它與電力系統(tǒng)電能質量信號失真。在強噪聲的影響下，這兩種方信號相比較小。這兩個特點使得由噪聲引起的小波法需要增加小波分解的層數(shù)來恢復小波的分析性變換分量具有一些明顯的特征，根據(jù)這些特征可以能，從而使去噪處理的實時性受到較大影響。在小波域采用有效的數(shù)學方法盡量多地剔除由噪本文提出了一種電能質量信號的去噪方法，重聲產(chǎn)生的系數(shù)，并重建信號。信號去噪方法有傅里點解決當電能質量信號存在強噪聲時小波

5、去噪的收稿日期：2008～12—25；修回日期：20090114·104·電力系統(tǒng)及其自動化學報第22卷閾值選取以及算法的實時性問題。仿真結果表明，(3)利用{}進行小波重構，所得到信號s(f)本文提出的方法能恢復小波檢測的性能，可以對信即為去噪后的信號。號擾動進行準確定位，同時具有較強的去噪能力。2電能質量信號的閾值去噪方法1小波分析由前述可見，基于小波變換的閾值去噪有兩個小波分析的基本方法是運用Mallat塔式算關鍵：閾值去噪方法的確定和閾值門限的選取。法，對信號進行降階分解。該算法在每一尺度下將2．1閾值去噪函數(shù)的確

6、定信號分解成概貌分量和細節(jié)分量。小波閾值去噪方法的核心是小波系數(shù)的閾值1．1Mallat算法處理或估計。閾值去噪函數(shù)確立了對小波系數(shù)處理Mallat算法是關于正交小波的快速算法，在小的基本框架。波分析中占據(jù)著十分重要的地位。運用Mallat算2．1．1小波軟、硬閡值函數(shù)法可以實現(xiàn)信號的快速分解和重構。信號s()的分不同的小波系數(shù)估計方法，對應于不同的閾值解過程是從J+1尺度到尺度逐步分解的，其分解去噪方法，相應地有硬閾值方法和軟閾值方法。公式為硬閾值函數(shù)的表達式為=ch}l≥丁∈z(1)一一10l

7、值函數(shù)的表達式為式中，c和d分別為第J層的第個尺度系數(shù)和?。骸籰sign(d一丁l≥T(4)波系數(shù)。0Il

8、的特點，提出一種改進的去噪方法，克服了二者的式中：s(f)代表含噪信號；廠()為有用電能質量信不足。號；e(￡)為噪聲信號。2．1．2改進的閾值函數(shù)由于屬于Besov空間的信號的能量主要集中綜合軟硬閾值函數(shù)的不同特點，采用一種新的在小波域內(nèi)有限的幾個系數(shù)中，而噪聲的能量卻分閾值函數(shù)用于小波系數(shù)的估計，函