一种小波核函数的支持向量回归算法及应用

借助谐波小波函数在分析窄带信号方面的性能,利用支持向量回归算法,提出了一种基于谐波小波核函数和支持向量机相结合的谐波小波核支持向量回归算法,实现了小样本情况下微弱信号的精确检测.仿真和实测检测噪声数据的分析表明该算法可以有效地检测出舰船噪声中的线谱信号.     

基于小波去噪和扩展Prony算法的谐波检测

运用扩展Prony算法对电力系统中含谐波、间谐波信号进行检测,通常实际信号中叠加有随机噪声;由于Prony算法对噪声敏感,采用小波软阈值法对信号进行去噪预处理,保留信号的特征信息,计算结果表明,采用小波软阈值法对信号进行预处理,有利于提高扩展Prony算法对谐波和间谐波信号提取的精确性.     

复杂噪声中谐波信号恢复的小波方法

本文主要研究了复杂噪声背景中的谐波信号的恢复问题.对于被乘性和加性噪声污染的谐波信号,且乘性噪声均值为零时,现有的循环统计量方法是基于FFT实现的,但其频率分辨率不高.本文利用小波在时频分析中精细和灵活的特点,提出了基于小波变换的谐波信号参数估计方法,并通过仿真实验对所提方法的性能进行了验证.     

小波分析在电力系统谐波处理中的应用

为了提升电力系统供电品质,减少电力系统中谐波的危害,针对傅里叶变换的谐波检测方法无法同时实现时-频变域分析这一缺点,提出了小波变换这一新方法对谐波进行分析。通过小波变换对电力系统中的谐波电流进行分解,得到信号的基波分量和高次谐波分量。针对电力系统中的突变信号,提出了基于小波变换的模极大值的奇异性检测方法,并通过仿真实例验证该算法的有效性。更进一步采用小波工具对故障信号进行分解,进一步滤除对电力系统有害的高次谐波,最终起到排除干扰,减少判别,保护故障线路的作用。     

基于小波变换的电力系统谐波分析

电力系统的谐波是影响电能质量的重要因素,文章主要利用小波变换的奇异信号检测能力和较好的时域分辨率,对电网中的谐波进行了检测、分析。通过MATLAB对实例进行仿真,仿真结果表明,利用小波变换可以将信号中不同频率的谐波有效地提取出来,能够精确地分析非平稳信号的谐波,具有很高的分析精度。     

基于小波变换的电力系统谐波分析

针对越来越严重和普遍的电力系统谐波问题,将小波变换技术应用到电力系统谐波分析上。以一典型的正弦叠加谐波信号为例,为了便捷高效实现谐波分析,以Matlab/Simulink为仿真平台,提出了采用Simulink模型建立谐波信号的方法,并结合小波分析工具箱对其进行小波分析。结果表明,该方法能将不同频率的信号分解到不同频率范围的频带中去,有效地分离出信号中的基波与谐波分量,进而为电力系统的谐波检测与补偿提供理论依据。     

基于小波变换的电力系统谐波检测与去噪研究

传统的基于傅里叶变换的谐波检测能够精确的确定出平稳信号中各次谐波的幅值和频率,但不具有时间分辨率;小波变换适合突变信号和非平稳信号的分析,可以准确把握信号的局部细节,但无法准确、方便的分辨出各次谐波.因此,本文采用的是小波变换和傅里叶变换相结合的检测方案.文中还针对谐波信号含高斯白噪声情形对信号去噪问题进行了研究,并用MATLAB仿真,验证了该方法的有效性和可行性.     

小波包变换及其在电力系统谐波电流检测中的应用

在此阐述了小波变换及小波包变换的基本原理。小波包变换是建立在小波变换的基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果表明,小波包变换方法能够正确地提取电力系统的谐波信号,将电流信号中的基波分量和高次谐波分量分离,验证了该方法的有效性。     

基于谐波小波的电力系统谐波分析

电力系统中的谐波对电网危害巨大,对其进行监测和分析就显得非常重要.在谐波小波以及谐波小波包的基础上,提出谐波小波变换的表达式以及谐波小波算法,给出电力系统谐波分析的仿真示例.仿真结果表明,利用谐波小波变换分解,并通过最小二乘法拟合出的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.在电力系统谐波的分析中,谐波小波算法具有其他算法无可比拟的优越性.     

微弱动不平衡信号的谐波小波包提取

在刚性转子动平衡修正中,对有效的振动信号进行检测和提取是直接关系到后期计算与动平衡修正效果好坏的最关键的一个环节,谐波小波具有良好的盒形谱特性、存在明确的函数表达式、时域定位准确和算法实现简单等优点,而在谐波小波的基础上实现的谐波小波包算法既拥有谐波小波的优点,并且还能对分析频段进行任意的划分,以便提取和分析更加细致的信息,通过模拟给出了采样信号,并使用谐波小波包算法对采样信号进行滤波处理,有效地滤除了干扰信号,最终成功地提取到了目标振动信号。