非参数统计模型选择在SDVC数据压缩中的应用

在电能质量监测仪的开发中,针对短时电压变化(SDVC)信号,提出了一种新的数据压缩和消噪算法。利用小波函数以及局部余弦基(LCB)构成模型库,首先对信号进行离散小波变换(DWT)和局部余弦变换(LCT),然后应用信息论的MDL(minimum description length)判据作为价格函数(cost-function)对模型进行初选,最后结合压缩性能评价指标选择最佳的信号模型,并以MDL确定的最佳分解系数子集作为模型参数。针对不同噪声水平和不同信号类型,这种算法具有数据自适应(data-adapted)能力,不需要进行任何先验的参数设置(例如阈值设置)就能确定保留分解系数的最佳个数,并能根据信号动态选择模型。计算实例表明该算法能够满足电力部门的要求,同时图表证明了MDL能够在信号保真度与信号压缩效率之间找到最佳的契合点。