CN109239458B - 一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法 - Google Patents

一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109239458B
CN109239458B CN201811034683.7A CN201811034683A CN109239458B CN 109239458 B CN109239458 B CN 109239458B CN 201811034683 A CN201811034683 A CN 201811034683A CN 109239458 B CN109239458 B CN 109239458B
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency
noise
time
signal
hyperbolic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811034683.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109239458A (zh
Inventor
李建文
秦刚
李永刚
张功平
董耀
孙伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Haixi Power Supply Co Of State Grid Qinghai Electric Power Co
North China Electric Power University
Baoding Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Haixi Power Supply Co Of State Grid Qinghai Electric Power Co
North China Electric Power University
Baoding Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Haixi Power Supply Co Of State Grid Qinghai Electric Power Co, North China Electric Power University, Baoding Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd filed Critical Haixi Power Supply Co Of State Grid Qinghai Electric Power Co
Priority to CN201811034683.7A priority Critical patent/CN109239458B/zh
Publication of CN109239458A publication Critical patent/CN109239458A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109239458B publication Critical patent/CN109239458B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
    • G01R23/165—Spectrum analysis; Fourier analysis using filters
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere

Abstract

本发明公开了一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，包括以下步骤：A、利用变电站中的电压、电流互感器及二次设备对相关扰动信号进行在线采集和记录；B、将扰动信号中的中高频噪声进行抑制；C、通过区分噪声和扰动，消除噪声对信号的影响；D、通过区分噪声和信号，对噪声进行压制。本发明能够改进现有技术的不足，消除了噪声对信号的影响，同时最大程度的压制了噪声，并且减少了降噪时给信号带来的损失。

Description

一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法
技术领域
本发明涉及电能质量扰动源识别与治理技术领域，特别是一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法。
背景技术
在现代科技发展的今天，各种电力电子器件的应用，给电网带来巨大的挑战。同时，各种精密仪器以及高精度控制装置的使用，也对电网的供电质量提出了更高的要求。各种家用电器的使用，给电网带来了嘈杂的背景，作为电能质量扰动源识别以及治理的基础，电能质量复合扰动降噪就显得格外重要。
在降噪方面有：中值滤波器、平均值滤波器、灰度级形态学、双曲S变换降噪等。中值滤波器、平均值滤波器均不适合处理条纹状噪声。灰度级形态学对处理条纹状噪声效果较好，但算法复杂，并且并不能消除信号的时频通域内噪声对信号影响。双曲S变换降噪，需要将含噪声的信号与原始信号进行对比，以此确定信号的时频通域，在实际应用中并不可行，并且不能减少噪声对基频和谐波的信号干扰。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，消除了噪声对信号的影响，同时最大程度的压制了噪声，并且减少了降噪时给信号带来的损失。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于包括以下步骤：
A、利用变电站中的电压、电流互感器及二次设备对相关扰动信号进行在线采集和记录；
B、将扰动信号中的中高频噪声进行抑制；
C、通过区分噪声和暂态扰动，消除噪声对信号的影响；
D、通过区分噪声和信号，对噪声进行压制。
作为优选，步骤B中，将扰动信号利用多分辨率双曲S变换，令
Figure BDA0001790555980000021
双曲S变换的离散表达式如下
当n≠0时
Figure BDA0001790555980000022
当n＝0(相当于零频率)时
Figure BDA0001790555980000023
式中j,m,n＝0,1,...,N-1；GH(m,n)的离散化表达式：
Figure BDA0001790555980000024
Figure BDA0001790555980000025
N为进行双曲S变换的离散信号的点数；T采集信号相邻两点的时间，即采样周期；f为频率；t是时间；m用来实现在不同频率变换；参数τ用来控制时间轴上双曲窗口的位置；信号通过快速傅里叶变换得到
Figure BDA0001790555980000026
加入参数m得到
Figure BDA0001790555980000027
GH(m,n)为双曲窗口函数；
Figure BDA0001790555980000028
决定了双曲窗口前半曲线的衰减度；
Figure BDA0001790555980000029
决定了双曲窗口后半曲线的衰减度；λHY确定了双曲窗口的曲率；
Figure BDA00017905559800000210
的增加会使双曲窗口的前后两半曲线衰减，从而改变了双曲窗口的形状；通过调整
Figure BDA00017905559800000211
值的和，使窗宽随频率成反比变化的速度，达到调节时频精度的目的；
多分辨率双曲S变换的结果为复数矩阵，对矩阵每一个元素取模得到多分辨率双曲S变换的模矩阵；模矩阵列表示采样时间，行表示频率；基频幅值曲线，即模矩阵频率为50Hz处的行向量；频率幅值曲线，即分模矩阵频中每行的最大值。
作为优选，低频部分频率范围为1Hz≤fL≤100Hz，多分辨率双曲S变换离散表达式的nL的取值范围为NT≤nL≤100NT时的参数为
Figure BDA0001790555980000031
Figure BDA0001790555980000032
λHY＝3。
作为优选，中频部分频率范围为101Hz≤fM≤900Hz，多分辨率双曲S变换离散表达式的nM的取值范围为101NT≤nM≤900NT时的参数为
Figure BDA0001790555980000033
λHY＝16。
作为优选，高频部分频率范围为901Hz≤fH≤1300Hz，离散表达式的nH的取值范围为901NT≤nH≤1300NT时的参数为
Figure BDA0001790555980000034
λHY＝32。
作为优选，步骤C中，根据噪声和扰动在时频域表现不同，以模矩阵行的平均值作为基准线，噪声以及扰动使得模矩阵的行向量沿着采样点方向上下波动，在模矩阵的行向量上由于扰动的能量大于噪声的能量，由此可以通过波动能量密度来区分噪声和暂态扰动。
作为优选，
Figure BDA0001790555980000035
式(1)中，S*(i,j)表示MHST模矩阵，a，b表示模矩阵的行向量与基准线相交同一波峰或波谷的端点；通过公式(1)和阈值的比较，以此确定暂态扰动的时频通域；阈值的设置和采样频率以及MHST的窗口函数相关；
在确定暂态信号扰动的时频通域，通过设置滤波器，消除噪声对信号的干扰，主要消除对谐波以及基频信号的干扰，对噪声起到一定的压制作用；滤波器表达式为，
Figure BDA0001790555980000036
式(2)中，
Figure BDA0001790555980000037
为MHST的时频复数矩阵，
Figure BDA0001790555980000038
为消噪时频滤波器，
Figure BDA0001790555980000039
为滤除噪声后的时频复数矩阵；滤波器Ff表达式如下：
Figure BDA00017905559800000310
Figure BDA00017905559800000311
Figure BDA0001790555980000041
式(3)中Q为暂态扰动的时频通域；用公式(3)对暂态扰动赋权值1进行保留，对非暂态扰动区域的点赋权值
Figure BDA0001790555980000045
矫正该区域点的幅值至该点所在模矩阵的行向量均值；对复数矩阵低频部分中的基频发生暂降的区域、高频部分中的暂态震荡区域赋权值1进行保留；主要对复数矩阵低频部分中的基频未发生扰动的区域、中频部分中谐波区域点赋权值
Figure BDA0001790555980000046
消除噪声的影响；对非信号的时频通域内的噪声点赋权值
Figure BDA0001790555980000047
对噪声起到一定的压制作用。
作为优选，步骤D中，根据噪声和信号在时频域的表现不同，含有信号的通域的能量密度是明显大于不含信号通域，由确定信号的时频通域和非信号的时频通域。
作为优选，
Figure BDA0001790555980000042
式(4)中，a、b间隔为3个采样点，
Figure BDA0001790555980000043
其中N采样点，中括号为向下取整；由式(4)与阈值的比较可以确定信号时频通域与非信号时频通域，需要压制非信号的时频通域内的噪声，除噪时频滤波器FT的表达式为，
Figure BDA0001790555980000044
式(5)中R为信号的时频通域，用公式(5)对噪声赋权值0进行压制，对信号区域的点赋权值1进行保留。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明在降噪时，消除了噪声对信号的影响，同时最大程度的压制了噪声，并且减少了降噪时给信号带来的损失。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2多分辨率双曲S变换抑制中高频部分噪声效果图。
图3为消除噪声对信号的影响的基频幅值效果图。
图4为压制噪声的模矩阵灰度效果图。
具体实施方式
参照图1-4，本发明一个具体实施方式包括以下步骤，
(1)电能质量扰动信号采集
利用变电站中的电压、电流互感器及二次设备对相关扰动信号进行采集和记录
(2)将扰动信号利用多分辨率双曲S变换及其抑制中高频部分噪声
令
Figure BDA0001790555980000051
双曲S变换的离散表达式如下
当n≠0时
Figure BDA0001790555980000052
当n＝0(相当于零频率)时
Figure BDA0001790555980000053
式中j,m,n＝0,1,...,N-1。GH(m,n)的离散化表达式：
Figure BDA0001790555980000054
Figure BDA0001790555980000055
N为进行双曲S变换的离散信号的点数；T采集信号相邻两点的时间，即采样周期；f为频率；t是时间；m用来实现在不同频率变换；参数τ用来控制时间轴上双曲窗口的位置。信号通过快速傅里叶变换得到
Figure BDA0001790555980000056
加入参数m得到
Figure BDA0001790555980000057
GH(m,n)为双曲窗口函数；
Figure BDA0001790555980000058
决定了双曲窗口前半曲线的衰减度；
Figure BDA0001790555980000059
决定了双曲窗口后半曲线的衰减度；λHY确定了双曲窗口的曲率。
Figure BDA00017905559800000510
的增加会使双曲窗口的前后两半曲线衰减，从而改变了双曲窗口的形状。通过调整
Figure BDA0001790555980000061
值的和，使窗宽随频率成反比变化的速度，达到调节时频精度的目的。
多分辨率双曲S变换的结果为复数矩阵，对矩阵每一个元素取模得到多分辨率双曲S变换的模矩阵。模矩阵列表示采样时间，行表示频率。基频幅值曲线，即模矩阵频率为50Hz处的行向量。频率幅值曲线，即分模矩阵频中每行的最大值。
低频部分频率范围为1Hz≤fL≤100Hz，多分辨率双曲S变换离散表达式的nL的取值范围为NT≤nL≤100NT的参数为
Figure BDA0001790555980000062
λHY＝3。
中频部分频率范围为101Hz≤fM≤900Hz，多分辨率双曲S变换离散表达式的nM的取值范围为101NT≤nM≤900NT的参数为
Figure BDA0001790555980000063
λHY＝16。采用单一分辨率窗口函数的广义S变换(GST)以及双曲S变换(HST)，由于设置参数时要兼顾到时域的精度，会导致噪声幅值在模矩阵中沿着频率方向不断增加，给降噪带来困难。在当前窗口函数下，多分辨率双曲S变换(MHST)，为含高噪声(信噪比为20dB)的无扰动信号变换的频率幅值曲线中频沿着频率方向幅值大小基本没有增长趋势，而单一分辨率窗口函数的GST以及双曲S变换HST的频率幅值曲线中频部分沿着频率方向幅值大小增长趋势明显。在中频部分，MHST的基频幅值曲线在各频率的幅值明显小于HST、GST基频幅值曲线，体现了MHST在中频部分优异的抑制噪声的能力。
高频部分频率范围为901Hz≤fH≤1300Hz，离散表达式的nH的取值范围为901NT≤nH≤1300NT的参数为
Figure BDA0001790555980000064
λHY＝32。在当前窗口函数下，多分辨率双曲S变换(MHST)，为含高噪声(信噪比为20dB)的无扰动信号变换的频率幅值曲线中频沿着频率方向幅值大小基本没有增长趋势，而单一分辨率窗口函数的GST以及双曲S变换HST的频率幅值曲线高频部分沿着频率方向幅值大小增长趋势明显。在高频部分，MHST的基频幅值曲线在各频率的幅值明显小于HST、GST基频幅值曲线，体现了MHST在高频部分优异的抑制噪声的能力。
(3)消除噪声对信号的影响
MHST优异的抑噪性能，但是噪声给信号带来的干扰并没有消除。下面根据噪声和扰动在时频域表现不同，提出了基于波动能量密度降噪的方法。由于噪声具有随机性，在某一频率下，沿着采样点方向的能量是小于由扰动产生的能量。以模矩阵行的平均值作为基准线，噪声以及扰动使得模矩阵的行向量会沿着采样点方向上下波动，在模矩阵的行向量上由于扰动的能量大于噪声的能量，由此可以通过波动能量密度来区分MHST复数矩阵内的噪声和扰动。
Figure BDA0001790555980000071
式(1)中，S*(i,j)表示MHST模矩阵，a，b表示模矩阵的行向量与基准线相交同一波峰(波谷)的端点。通过公式(1)和阈值的比较，以此确定暂态扰动的时频通域。阈值的设置和采样频率以及MHST的窗口函数有关。
在确定暂态信号扰动的时频通域，需要设置滤波器，消除噪声对信号的干扰，主要消除对谐波以及基频信号的干扰，对噪声起到一定的压制作用。滤波器表达式如式(2)。
Figure BDA0001790555980000072
式(2)中，
Figure BDA0001790555980000073
为MHST的时频复数矩阵，
Figure BDA0001790555980000074
为消噪时频滤波器，
Figure BDA0001790555980000075
为滤除噪声后的时频复数矩阵。滤波器Ff表达式如下：
Figure BDA0001790555980000076
Figure BDA0001790555980000077
Figure BDA0001790555980000078
式(3)中Q为暂态扰动的时频通域。用公式(3)对暂态扰动赋权值1进行保留，对非暂态扰动区域的点赋权值
Figure BDA0001790555980000079
矫正该区域点的幅值至该点所在模矩阵的行向量均值。对复数矩阵低频部分中的基频发生暂降(中断、暂升等)的区域、高频部分中的暂态震荡区域赋权值1进行保留。主要对复数矩阵低频部分中的基频未发生扰动的区域、中频部分中谐波区域点赋权值
Figure BDA0001790555980000081
消除噪声的影响。对非信号的时频通域(由式4确定)内的噪声点赋权值
Figure BDA0001790555980000082
对噪声起到一定的压制作用。
(4)压制噪声
通过上述滤波之后，并不能最大限度的滤除噪声，根据噪声和信号在时频域的表现不同，提出了基于能量密度的降噪方法。由MHST时频模矩阵可知，在含有信号的通域的能量密度是明显大于不含信号通域，由此可以确定信号的时频通域和非信号的时频通域。
Figure BDA0001790555980000083
式(13)中，a、b间隔为3个采样点，
Figure BDA0001790555980000084
其中N采样点，中括号为向下取整。由式(4)与阈值的比较可以确定信号时频通域与非信号时频通域，需要压制非信号的时频通域内的噪声，除噪时频滤波器FT的表达式如式(5)。
Figure BDA0001790555980000085
式(5)中R为信号的时频通域，用公式(5)对噪声赋权值0进行压制，对信号区域的点赋权值1进行保留。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于包括以下步骤：
A、利用变电站中的电压、电流互感器及二次设备对相关扰动信号进行在线采集和记录；
B、将扰动信号中的中高频噪声进行抑制；
C、通过区分噪声和暂态扰动，消除噪声对信号的影响；
根据噪声和扰动在时频域表现不同，以模矩阵行的平均值作为基准线，噪声以及扰动使得模矩阵的行向量沿着采样点方向上下波动，在模矩阵的行向量上由于暂态扰动的能量大于噪声的能量，由此可以通过波动能量密度来区分噪声和暂态扰动；
D、通过区分噪声和信号，对噪声进行压制。
2.根据权利要求1所述的高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于：步骤B中，将扰动信号利用多分辨率双曲S变换，令
Figure FDA0002897637870000011
双曲S变换的离散表达式如下
当n≠0时
Figure FDA0002897637870000012
当n＝0(相当于零频率)时
Figure FDA0002897637870000013
式中j,m,n＝0,1,...,N-1；GH(m,n)的离散化表达式：
Figure FDA0002897637870000014
Figure FDA0002897637870000015
N为进行双曲S变换的离散信号的点数；T采集信号相邻两点的时间，即采样周期；f为频率；t是时间；m用来实现在不同频率变换；参数τ用来控制时间轴上双曲窗口的位置；信号通过快速傅里叶变换得到
Figure FDA0002897637870000021
加入参数m得到
Figure FDA0002897637870000022
GH(m,n)为双曲窗口函数；
Figure FDA0002897637870000023
决定了双曲窗口前半曲线的衰减度；
Figure FDA0002897637870000024
决定了双曲窗口后半曲线的衰减度；λHY确定了双曲窗口的曲率；
Figure FDA0002897637870000025
的增加会使双曲窗口的前后两半曲线衰减，从而改变了双曲窗口的形状；通过调整
Figure FDA0002897637870000026
值的和，使窗宽随频率成反比变化的速度，达到调节时频精度的目的；
多分辨率双曲S变换的结果为复数矩阵，对矩阵每一个元素取模得到多分辨率双曲S变换的模矩阵；模矩阵列表示采样时间，行表示频率；基频幅值曲线，即模矩阵频率为50Hz处的行向量；频率幅值曲线，即模矩阵频中每行的最大值。
3.根据权利要求2所述的高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于：低频部分频率范围为1Hz≤fL≤100Hz，多分辨率双曲S变换离散表达式的nL的取值范围为NT≤nL≤100NT时的参数为
Figure FDA0002897637870000027
Figure FDA0002897637870000028
λHY＝3。
4.根据权利要求2所述的高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于：中频部分频率范围为101Hz≤fM≤900Hz，多分辨率双曲S变换离散表达式的nM的取值范围为101NT≤nM≤900NT时的参数为
Figure FDA0002897637870000029
Figure FDA00028976378700000210
λHY＝16。
5.根据权利要求2所述的高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于：高频部分频率范围为901Hz≤fH≤1300Hz，多分辨率双曲S变换离散表达式的nH的取值范围为901NT≤nH≤1300NT时的参数为
Figure FDA00028976378700000211
Figure FDA00028976378700000212
λHY＝32。
6.根据权利要求1所述的高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于：
Figure FDA00028976378700000213
式(1)中，S*(i,j)表示MHST模矩阵，a，b表示模矩阵的行向量与基准线相交同一波峰或波谷的端点；通过公式(1)和阈值的比较，以此确定暂态扰动的时频通域；阈值的设置和采样频率以及MHST的窗口函数相关，ef是波动能量密度；
在确定暂态信号扰动的时频通域，通过设置滤波器，消除噪声对信号的干扰，主要消除对谐波以及基频信号的干扰，对噪声起到一定的压制作用；滤波器表达式为，
Figure FDA0002897637870000031
式(2)中，
Figure FDA0002897637870000032
为MHST的时频复数矩阵，
Figure FDA0002897637870000033
为消噪时频滤波器，
Figure FDA0002897637870000034
为滤除噪声后的时频复数矩阵；滤波器Ff表达式如下：
Figure FDA0002897637870000035
Figure FDA0002897637870000036
Figure FDA0002897637870000037
式(3)中Q为暂态扰动的时频通域；用公式(3)对暂态扰动赋权值1进行保留，对非暂态扰动区域的点赋权值
Figure FDA0002897637870000038
矫正该区域点的幅值至该点所在模矩阵的行向量均值；对复数矩阵低频部分中的基频发生暂降的区域、高频部分中的暂态震荡区域赋权值1进行保留；主要对复数矩阵低频部分中的基频未发生扰动的区域、中频部分中谐波区域点赋权值
Figure FDA0002897637870000039
消除噪声的影响；对非信号的时频通域内的噪声点赋权值
Figure FDA00028976378700000310
对噪声起到一定的压制作用。
7.根据权利要求1所述的高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于：步骤D中，根据噪声和信号在时频域的表现不同，含有信号的通域的能量密度是明显大于不含信号通域，由确定信号的时频通域和非信号的时频通域。
8.根据权利要求7所述的高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法，其特征在于：
Figure FDA0002897637870000041
式(4)中，a、b间隔为3个采样点，b＝4n，
Figure FDA0002897637870000042
其中N采样点，中括号为向下取整，e是能量密度；由式(4)与阈值的比较可以确定信号时频通域与非信号时频通域，需要压制非信号的时频通域内的噪声，除噪时频滤波器FT的表达式为，
Figure FDA0002897637870000043
式(5)中R为信号的时频通域，用公式(5)对噪声赋权值0进行压制，对信号区域的点赋权值1进行保留。
CN201811034683.7A 2018-09-06 2018-09-06 一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法 Active CN109239458B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811034683.7A CN109239458B (zh) 2018-09-06 2018-09-06 一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811034683.7A CN109239458B (zh) 2018-09-06 2018-09-06 一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109239458A CN109239458A (zh) 2019-01-18
CN109239458B true CN109239458B (zh) 2021-03-19

Family

ID=65060756

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811034683.7A Active CN109239458B (zh) 2018-09-06 2018-09-06 一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109239458B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110231117A (zh) * 2019-06-10 2019-09-13 中设设计集团股份有限公司 一种基于s变换的拉索基频特征辨识方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103308804A (zh) * 2013-06-17 2013-09-18 湖南大学 基于快速k-s变换电能质量扰动信号时频参数提取方法
CN104459397A (zh) * 2014-12-08 2015-03-25 东北电力大学 采用自适应多分辨率广义s变换的电能质量扰动识别方法
CN104808035A (zh) * 2014-01-24 2015-07-29 华北电力大学（保定） 一种基于广义双曲s变换的电压暂降检测方法
CN105868160A (zh) * 2015-11-27 2016-08-17 西安工程大学 电能质量扰动信号的s变换检测方法
CN107832777A (zh) * 2017-10-12 2018-03-23 吉林化工学院 一种采用时域压缩多分辨率快速s变换特征提取的电能质量扰动识别方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103308804A (zh) * 2013-06-17 2013-09-18 湖南大学 基于快速k-s变换电能质量扰动信号时频参数提取方法
CN104808035A (zh) * 2014-01-24 2015-07-29 华北电力大学（保定） 一种基于广义双曲s变换的电压暂降检测方法
CN104459397A (zh) * 2014-12-08 2015-03-25 东北电力大学 采用自适应多分辨率广义s变换的电能质量扰动识别方法
CN105868160A (zh) * 2015-11-27 2016-08-17 西安工程大学 电能质量扰动信号的s变换检测方法
CN107832777A (zh) * 2017-10-12 2018-03-23 吉林化工学院 一种采用时域压缩多分辨率快速s变换特征提取的电能质量扰动识别方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于双曲S变换的电能质量信号降噪新方法;焦尚彬等;《电网技术》;20110905;第35卷(第9期);第105-110页 *
采用时-频分割的改进全局阈值的暂态电能质量信号降噪;张丽影等;《水电能源科学》;20161225;第34卷(第12期);第204-208页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109239458A (zh) 2019-01-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108764073B (zh) 一种结合频谱能量形态拟合的加速度滤噪和积分方法
CN112395992A (zh) 一种基于改进小波阈值的电力谐波信号去噪方法
CN107679499A (zh) 基于变分模态分解的单通道无线电混合信号分离方法
CN101858938A (zh) 基于自适应滤波原理的瞬时频率测量方法
CN109239458B (zh) 一种高噪声背景下电能质量扰动信号降噪方法
CN108267657B (zh) 一种基于s变换的电能质量扰动检测方法及系统
CN112446323A (zh) 基于改进emd模态混叠和端点效应的hht谐波分析方法
CN110865410A (zh) 一种基于nar-tfpf压制地震勘探随机噪声的方法
CN111582205B (zh) 一种基于多分辨率奇异值分解模型的降噪方法
CN113037250A (zh) 一种自适应工频滤波方法及装置
CN110221349A (zh) 一种基于小波变换与正弦波估计的瞬变电磁信号降噪方法
CN113375065B (zh) 管道泄漏监测中趋势信号的消除方法及装置
CN111538087B (zh) 基于深度学习频谱分割的动态自适应衰减补偿方法及系统
CN112883787B (zh) 一种基于频谱匹配的短样本低频正弦信号参数估计方法
CN115054269A (zh) 一种基于apso-vmd算法的ecg信号去噪方法及系统
CN110703089B (zh) 一种用于低频振荡Prony分析的小波阈值去噪方法
CN113505688A (zh) 一种改进的自适应小波阈值信号去噪方法
Huang et al. Adaptive Harmonic Detection of Active Power Filter based on Improved VMD
CN117520782A (zh) 一种窗长自适应的短时傅里叶变换方法
CN109309384B (zh) 一种电能质量调节方法及电能质量调节器
CN111241902A (zh) 一种高精度多重同步压缩广义s变换时频分析方法
Zhang et al. Noise Reduction of Speech Signal Based on Wavelet Transform with Improved Threshold Function
Shen et al. Speech Noise Reduction by EMD-LMS
CN110658551B (zh) 一种高分辨率地震资料吸收衰减补偿方法
CN112800862B (zh) 一种非平稳信号时频矩阵重构方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant