基于小波尺度相关性的暂态数据降噪压缩方法

被引:23
作者
贾毅婷 [1 ]
张东来 [1 ]
张斌 [2 ]
机构
[1] 哈尔滨工业大学深圳研究生院
[2] 深圳航天科技创新研究院
关键词
故障数据; 小波降噪; 故障信息提取; 数据压缩;
D O I
暂无
中图分类号
TM76 [电力系统的自动化]; TN911.7 [信号处理];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化]; 081002 [信号与信息处理];
摘要
电力系统本身噪声及录波装置采样引入的噪声对电力系统信号数据压缩及故障信息提取造成不利影响。传统软硬阈值降噪法未考虑噪声本身特性,一方面,其降噪处理后难以分辨故障发生的起始时刻及持续时间,不利于故障检测;另一方面,软硬阈值降噪后将保留过多冗余系数且一些有用信息被滤除,不利于数据压缩。文中给出基于尺度内和尺度间的暂态数据降噪方法,在一个确定方差的未知区间内,将小波系数建模为独立具有零均值高斯随机变量,其方差由相关区间来确定且缓慢变化,利用邻域尺度内和尺度间小波系数之间的相关性,估计噪声方差以求得无噪声系数,提取故障信息时刻并降低噪声对故障辨析带来的不利影响,得到数据量极少的高频系数,有利于故障数据压缩。
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