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小波去噪算法研究及在电力系统中的应用

Study on the de-noising methods based on wavelet transformation and its application in electric power system
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摘要 暂态信号分析是电力系统故障诊断和暂态保护的基础和依据,小波变换为暂态信号分析提供了强有力的数学工具。小波分析由于在时域频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点,用于信号去噪,能得到较为满意的结果,同时也是小波理论应用于实际的一个重要方面。文章主要介绍了用于一维检测信号去噪的4种常用方法,并在虚拟仪器开发软件LabVIEW环境中实现了上述去噪算法,最后对这几种算法的去噪效果、信噪比、均方误差和计算时间等方面进行了比较,同时也就小波基函数的选择对去噪效果的影响进行了分析比较。 Transient signal analysis is the basis of fault detection and transient signal protection in electric power system. Wavelet transform provides a cogent math tool for transient signal analysis. Wavelet analysis has the characteristics of good localizing quality and multi-resolution response analysis at both time domain and frequency domain simultaneously, and can achieve satisfied result for signal de-noising. This paper mainly studies four common methods of de-noising of testing signal and realizes these algorithms by virtual instrument program software LabVIEW. Finally the paper compares the de-noising effect, SNR, RMS and calculating time of these methods and analyzes the results of de-noising when choosing different Waveiet.
作者 徐蕾
出处 《电力系统通信》 2007年第5期54-57,66,共5页 Telecommunications for Electric Power System
关键词 虚拟仪器 小波分析 信号去噪 暂态信号 virtual instrument Wavelet analysis signal de-noising transient signal
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