基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

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1、基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法余本富董蕊莹西华大学电气与电子信息学院国网四川省电力公司电力科学研宄院为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声，提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法。通过计算小波细节系数的峰值比，自适应地确定最佳小波分解层数，根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比，动态调整各层细节系数的上、下阈值。应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理，并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比。结果表明：本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法，重构后信号更接近原始

2、信号，并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息。关键词：小波去噪;自适应;峰值比;电能质量;基金：国家自然科学基金资助项目（61571371）Waveletde-noisingalgorithmbasedonadaptivedecompositionnumberoflayersandthresholdYUBen-fuWANGWei-boZHENOong-kangDONGRui-yingSchoolofElectricalandElectronicInformation，XihuaUniversity;StateGridSichuanElectricPowerInstitute;A

3、bstract：Inordertoreducenoiseinelectricenergyqualitydisturbancesignals,awaveletde-noisingalgorithmbasedonadaptivedecompositionlevelandthresholdisproposed.Thealgorithmadaptivelydeterminenumberofoptimalwaveletdecompositionlevelsbycalculatingpcak-to-sumratioofthewaveletdetailcoefficientsandaccor

4、dingtodistributioncharacteristicofusefulsignalsandthenoisesignalsindetailcoefficientsofeachlevelsandtheratioofpeakvalueofthenegativeandpositiveofthedetailcoefficients,dynamicallyadjustupperandlowerthresholdsofthedetailcoefficientsofeachlevels.Thetransientoscillationandpulsesignalsarede-noise

5、dbyusingMatlab,andcomparedwithconventionalhard,softthresholdalgorithmandanimprovedwaveletthresholdalgorithm.Theresultsshowthatnumberofadaptivedecompositionlevelandtheproposedthresholdwaveletdenoisingalgorithmissuperiortotheotherthreemethodsintermsofsignal-to-noiseratio(SNR)androotmeansquaree

6、rror(RMSE)andthereconstructedsignalisclosertotheoriginalsignal，andbetterpreservesthecharacteristicinformationofthesignalduringthedisturbanceperiod.Keyword：waveletde-noising;adaptive;ratioofpeakvalues;electricenergyquality;0引言电网中大功率开关的通断，以及电力线路和电力电子设备的投切，均会使电网中频繁出现尖峰干扰脉动信号和暂态振荡信号;严重影响电力系统的稳定运

7、行UL但实际信号中，除了有用信息，还掺杂大量的噪声信息，严重影响信号特征的提取和识别，那么噪声的有效去除显得尤为重要m。该领域出现了一些去噪方法，如数学形态学法、奇异值分解降噪法、基于经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)降噪法、小波去噪等。目前国内外关于小波去噪方法的文献很多，如小波阈值去噪法、交叉验证法、自适应最佳分解层数等方法。文献［10］结合小波系数的传播特性和噪声方差贡献率，对阈值进行改进，但去噪后造成了扰动期间部分特征信号的丢失。文献［11］