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1、第36卷第l9期电力系统保护与控制Vb1.36NO.192008年l0月1日PowerSystemProtectionandControloct.1.2008基于自定义阈值函数的小波去噪算法李加升,黄文清,戴瑜兴(1.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082;2.益阳职业技术学院,湖南益阳413049)摘要:基于硬闽函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义闽值函数的小波去噪算法。研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小渡去噪算法的去噪效
2、果进行了仿真,并将该算法应用于实际的电能质量暂态信号检测之中。仿真和实验结果进一步表明了自定义闽值函数的优越性和基于自定义阈值函数小波去噪算法的有效性。关键词:小波;去噪;自定义阁值函数;电能质量扰动Wavelet·basedpowerqualitydisturbancesde·-noisingbycustomizedthresholdingLIJia—sheng,HUANGWen—qing,DAIYu·xing(1.HunanUniversity,Changsha410082,China;2.YiyangProfessionalTechno
3、logyInstitute,Yiyang413049China)Abstract:Muchofthewavelet—baseddenoisingalgorithmsarebasedonhardorsoftshrinkagefunction.Itisshowedthathardshrinktendstohavebiggervarianceandthesoftshrinktendstohavebiggerbias.Toremedythesedrawbacks,inthispaper,anewdenoisingalgorithmbasedoncus
4、tomizedthresholdingfunctionisproposed.Theproposeddenoisingalgorithmhastwothresholds,thelowerthresholdandtheupperthreshold.TheupperthresholdisfixedtotheuniversalthresholdproposedbyDonoho,andtheloweroneCanvaryitsvaluewiththeprocessedsignaladaptively.Theeffectivenessofthepropo
5、sedalgorithmisascertainedusingvariousPQevents,includingsimulatedeventsandthoserecordedeventsatindustrialsites.ThisprojectissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofHunanProvince(No.05JJ40001).Keywords:wavelet;denoising;customizedthresholding;powerqualitydisturbances中图分类
6、号:TM732文献标识码:A文章编号:1674—3415(2008)19.002104Y=(Y”,)为0引言Yf=+O'Z1,⋯,n(1)在电能质量监测系统中,采集到的电信号往往其中:为真实信号,Z一“N(0,1)为高斯白噪声,叠加有噪声,为了精确地反映被采集信号量的特征,必须对其进行去噪处理。传统的去噪算法主要是基为噪声信号的偏差。基于小波的去噪方法就是寻于维纳滤波(Wienerfiltering)的线性方法,该方法找到从含噪信号空间到小波函数空间的最佳映射,在滤去高频噪声的同时,却也滤去了一些有用的高即找到f=(,⋯,)的估计值厂,使得其
7、均方误频故障诊断信息,比如电能质量监测中的瞬态干扰差(mean-squareerror)n(f,f)最小H:信息等。基于小波变换的非线性去噪算法能够克服这个缺点,从而得到了广泛的应用。小波去噪算法尺(,厂)=∑E(-fi)(2)的主要思想是,着眼于某类信号(比如干扰信号)i=1的小波参数的统计模型,选择一个最优的阈值,对多分辨率理论认为,在尺度22j2L上,上述小波参数进行处理,再对处理后的数据进行小Y∈()可分解成小波系数:波重构,达到去噪的目的。[{dL,aL],k∈Z(3)设在时间段[0,1】内,观测到的信号小波去噪算法首先把含噪信号小
8、波分解,并设定一阈值,低于该阈值的小波系数被认为是噪声产生基金项目:湖南省自然科学基金(05JJ40001)电力系统保护与控制的,从而被清零,留下的有效系数经小波逆
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