基于小波和神经网络的时变谐波信号的检测

谐波的测试越来越受到人们的重视。小波变换具有变尺度和时频分析的特性,神经网络具有非线性映射和自学习的特性,因此这两种方法在谐波检测中都得到了广泛应用。然而,这两种方法又有其各自的不足。本文首先分析了这两种方法的本质缺陷;然后结合他们各自的优点,提出了使用小波多分辨分析(MLR)和神经网络相结合的算法对时变谐波信号进行检测;构造了基于双正交函数的小波基;提出了利用优化确定小波分解层数的算法;给出了小波-神经网络模型;最终利用仿真试验对算法进行了验证。仿真试验的结果表明,本文所述的方法能够有效地检测谐波的各种成分,并提取定量信息,不失为一种有效的检测方法。