本文選題：電能質(zhì)量 + 小波降噪�。� 參考：《實驗室研究與探索》2017年06期

【摘要】：在電力系統(tǒng)電能質(zhì)量信號的檢測中,不可避免會遇到因為測量設(shè)備故障以及環(huán)境因素的影響,使得信號夾雜噪聲,使得采集到的信號受到一定程度的噪聲污染,干擾了檢測電力系統(tǒng)的電能質(zhì)量準確性,而小波降噪在信號降噪中具有很大優(yōu)勢,所以利用小波降噪降低電力系統(tǒng)信號中的噪聲具有重要的意義。在比較分析小波變換的優(yōu)勢,多次進行小波變換反饋信號特征,通過觀察信號的時頻特性,應(yīng)用小波變換局部化特性可調(diào)整不同疊加信號的系數(shù),可最大限度的得到電能質(zhì)量的有用的分析信號,然后再分析和運用多種閾值處理方式改進小波降噪,并應(yīng)用差值的方法分析哪種閾值處理方式更加有效。
[Abstract]:In the detection of power quality signal in power system, it is inevitable that the signal is mixed with noise because of the fault of measuring equipment and the influence of environmental factors, and the collected signal is polluted by noise to a certain extent. It interferes with the accuracy of power quality detection in power system, and wavelet denoising has great advantages in signal de-noising, so it is of great significance to reduce the noise in power system signal by wavelet de-noising. After comparing and analyzing the advantages of wavelet transform, the feedback signal characteristics of wavelet transform are carried out many times. By observing the time-frequency characteristic of the signal, the coefficients of different superposition signals can be adjusted by applying the localization characteristic of wavelet transform. The useful analysis signal of power quality can be obtained to the maximum extent, then the wavelet denoising is improved by using various threshold processing methods, and the difference method is applied to analyze which threshold processing method is more effective.
【作者單位】： 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(90715026)
【分類號】：TM711;TN911.7

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本文編號：1816342