时域分析在冰箱异音检测中的应用

依据国家标准可以检测冰箱在平稳运行状态下的噪声水平,同时利用傅立叶变换可对冰箱噪声进行分析,并得到关键频率。但对于一些异常噪声,非稳态信号,傅立叶变换只能得到大概规律,不能得到细节信息,这时可利用时域分析方法进行补充,利用时域分析中小波变化的"自适应变化"时频窗得到噪声细节,并加以处理得到更多频率信息,为后期改善提出意见。     

小波变换与傅立叶变换在谐波分析中应用比较

介绍了傅立叶变换和小波变换基本原理,给出了采样频率和分解尺度的确定原则。针对4种不同的谐波模型进行了MATLAB仿真试验。2种变换结果比较表明,傅立叶变换仅能获取原始信号频率成分;小波变换能有效实现各次谐波的分离、准确检测谐波出现的时刻、获取各次谐波的实时波形、识别振荡谐波的变化趋势。     

基于CWT和DWT相结合的谐波检测

提出了一种基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)相结合的电力系统谐波检测方法。首先利用CWT系数的幅值来检测谐波频率,该过程不用事先根据谐波次数确定分解层数,而只是确定尺度范围及步长,即可得出各次谐波频率。然后根据确定的谐波成分利用DWT来检测谐波幅值,并通过Matlab软件进行了仿真分析。仿真结果表明该方法有效地解决了基于离散小波变换的谐波检测方法中谐波次数未知而无法确定分解层数的难题,并能精确可靠检测各次谐波频率和相应的幅值。因此,CWT和DWT相结合是一种有效的电力系统谐波检测方法。     

变换域图像压缩算法仿真及性能分析

研究了变换域压缩的基本原理与关键技术,对几种典型的变换域压缩算法进行了仿真与分析。针对同一图像采用不同的正交变换进行分解,保留相同个数的显著系数进行图像重建,以比较各种算法的稀疏表示能力,同时改变压缩比和分块大小等压缩参数,分析了各种压缩参数对算法性能的影响。实验表明,在低压缩比下,DFT具有较好的压缩效果,在高压缩比下,DCT和DWT性能优于其他算法。DWT具有时频局部化特点,因此其综合性能最佳,应用前景广泛。     

基于傅立叶和小波变换的电网谐波检测

利用小波变换的奇异信号检测能力和较好的时域分辨率,结合傅立叶变换准确的频域分辨能力,提出了傅立叶和小波变换联合检测的改进算法,并通过仿真验证了算法的可行性。     

基于αβ变换的电压跌落检测算法研究

电压跌落的快速准确检测对于电能质量的监测与治理具有重要意义.提出一种只基于αβ坐标变换的跌落检测算法,通过电压的α和β分量构造同步旋转坐标变换,来模拟基于dq变换的常规检测算法,较常规检测算法省去了锁相环节和三角函数计算.5种情况下的跌落检测仿真均验证了该算法与常规检测算法具有相同的检测效果.     

用概率密度函数近似计算谐波发射水平

由于谐波的时变特性,许多国际建议和标准提出以谐波每天测量值的95%不超过概率值作为一种评估标准。为得到公共点的谐波发射水平,使用了3种近似求取概率密度函数的经典方法(Gram-Charlier和Edgeworth变换,皮尔逊变换,约翰逊变换),在详细介绍了这3种变换后用它们计算某电网内110kV节点处所测电弧炉数据,得到的95%不超过概率值与实测数据对比得出,皮尔逊变换的误差最小。由于皮尔逊变换只需要简单的1～3阶矩就可以得到较准确的95%不超过概率值,故可以在工程应用中使用。     

一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法

Curvelet变换具有各向异性和多方向性等良好特性,是表示分段平滑曲线边缘的最优基。为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性,需要对原始含噪指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度,增加脊线和谷线的对比度,减少伪信息。本文提出了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法,该方法对Curvelet变换后的低频系数实现线性灰度拉伸,以增强其对比度,而高频系数采用阈值去噪。仿真实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,具有良好的视觉效果。     

基于变换的电能质量扰动识别方法研究

综述了基于变换的方法在电能质量扰动分析中的应用,分别对基于小波变换、短时傅里叶变换、S变换的分析方法在电能质量扰动检测与扰动类型识别中的应用加以讨论。文中分析了在应用这些方法时涉及到的关键问题以及目前的解决情况,指出了现有一些文献中取得的好的成果及存在的一些问题,并就值得进一步研究的问题以及今后的主要研究方向进行了展望。     

从时频角度重新审视南方电网的区间功率振荡

将近年来新出现的集合经验模式分解(EEMD)和希尔伯特振荡分解(HVD)这2种信号分析手段引入电力系统振荡研究中,结合小波频谱从时间—频率角度重新检视了南方电网近年来发生的区间振荡事件。分析结果表明,南方电网的振荡有非平稳时变振荡以及平稳振荡2种形态,传统的Prony分析等手段无法处理非平稳振荡,而小波分析以及HVD在分析此类区间功率振荡中有良好的应用前景。文中建议HVD及小波分析应该在南方电网的低频振荡分析中作为与Prony分析互补的手段。     

基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析

为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析。通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位。仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现。     

电网谐波和间谐波数字化检测方法及应用

电网谐波和间谐波的实时精确检测的重要性日益突显。文中按平稳信号和非平稳信号的划分,论述用于谐波和间谐波检测的傅里叶变换法和小波变换法、S变换、人工神经网络法、谱估计法以及希尔伯特-黄变换法,并指出各种检测方法的优缺点及其应用。最后对各种检测算法进行了总结和展望。     

基于小波分析的PLC信号处理

电力线载波通信系统中,对接收信号的处理是非常重要的。文章介绍了基于小波和小波包变换这样2种信号处理方式,它们均能有效地克服通信环境中的干扰,提高信噪比。文章通过试验和理论分析,对这2种信号处理后的效果进行了比较,得出结论:由于小波包具有更高的频率分辨率,因此更加适合于对被噪声严重污染的电力线信号的分析处理。     

220kV武广牵引线运行的理论建模与问题探讨

以电力系统相序、线性代数分析为基础,通过对牵引线路和变压器的数学运算,获得牵引变压器和牵引负荷的电压变换,阻抗及电流变换(统称为系统变换的等值电路模型)。并进行故障分析及负序和谐波的计算,评估其对电力系统的影响。     

基于快速小波变换的闪变检测算法

综合小波变换和快速傅立叶变换的优点,利用小波对非稳定信号的敏感性,提出了基于小波测位的闪变信号检测方法,并通过MATLAB进行仿真,确定了该方法的可行性。     

Curvelet变换及其在图像去噪中的应用研究

Curvelet变换由小波变换发展而来,克服了小波变换在表达图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。本文阐述了Curvelet变换的基本原理,并结合实例采用改进的Curvelet变换阈值去噪算法进行了图像的去噪研究。采用的新阈值函数不但整体上连续性好,而且克服了硬阈值函数的不连续以及软阈值函数在处理较大Curvelet系数时总存在恒定偏差的不足,同时又保留了软、硬阔值函数原有的优点。实验结果表明本文算法无论是视觉效果还是客观标准上都优于传统算法。     

电能质量的S变换仿真

针对电能质量扰动信号的特征,介绍了一种基于S变换的信号检测与分类的方法.该方法利用S变换模矩阵来检测电能质量扰动信号,并对其进行分类.对影响电能质量的8种扰动信号(电压凹陷、电压隆起、短时中断、电压尖峰、电压缺口、谐波、间谐波和瞬态振荡)进行了仿真.仿真结果表明,该方法可以准确地确定扰动发生时刻和持续时间,能够对电能质量扰动信号进行简单、直观地分类.     

基于分数阶小波变换的电力系统谐波检测方法

针对稳态和暂态谐波检测易受噪声干扰的问题,提出一种基于分数阶小波变换(fractional wavelet transform,FRWT)的电力系统谐波检测方法。首先,通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)检测出各频谱的频率,根据频率确定分解层数;其次,利用FRWT对信号进行分解和重构,实现基波与各次谐波分量的分离;最后,对各次谐波分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT),获取各次谐波分量的频率和幅值检测结果以及暂态扰动的起止时刻。对多种谐波信号的仿真试验结果表明,FRWT方法可以有效实现对含噪信号中稳态和暂态谐波的检测,即使信噪比较低也能保证各项结果的检测精度,证明FRWT方法是检测谐波的一种有效新方法。     

基于Chirp-Fourier 变换的LFM信号的参数估计

本文从匹配Fourier变换的角度给出了chirp-Fourier变换的定义、意义和离散实现。分析表明，LFM信号的Chirp-Fourier变换的峰值对应的坐标即为其初始频率和调频斜率，所以应用Chip-Fourier变换可以估计LFM信号的参数。仿真试验表明，应用Chirp-Fourier变换不但可以有效地估计LFM信号的参数，而且有很好的抗噪声干扰能力。