-
题名信号突变点的检测识别研究及应用
- 1
-
-
作者
李媛
王倩
-
机构
北京联合大学机器人学院
西湖大学生命科学学院
-
出处
《北京联合大学学报》
CAS
2024年第2期51-58,共8页
-
基金
北京联合大学学科大类平台课程建设项目。
-
文摘
通过研究MATLAB软件对信号的预处理方式,并分析多种小波变换的特点及提取能力,探究对人体血压信号突变点的优化提取及识别方法。主要步骤为:利用移动平均滤波器对血压信号进行平滑去噪处理,采用Mexh小波变换实现信号特征提取,应用findpeaks函数进行识别,完成对人体血压信号的分析和处理。实验验证测量误差为0.5 mmHg,处于可允许误差范围之内。
-
关键词
信号突变点
特征提取
信息识别
小波变换
-
Keywords
signal mutation points
feature extraction
information identification
wavelet transform
-
分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名基于小波分析的信号突变点探测及其MATLAB仿真
被引量：5
- 2
-
-
作者
肖尚辉
黄邦菊
-
机构
宜宾学院电子信息系
中国民航飞行学院空中交通管理学院
-
出处
《宜宾学院学报》
2005年第6期29-31,共3页
-
基金
宜宾学院教学教改专项课题(2004J08)
-
文摘
小波变换突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力,适合对非平稳信号的处理。信号的突变部分包含了信号的许多重要信息。在介绍了小波分析的概念及其时频方面性质的基础上,分析并仿真了小波变换的时频局部化在信号突变部分探测中的理论与应用。
-
关键词
小波分析
信号突变点
Lipschitz指数
-
Keywords
Wavelet Analysis
the Signal Singularity
Lipschitz Exponent
-
分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名小波变换在信号突变点检测中的应用
被引量：6
- 3
-
-
作者
吴凡
熊高君
叶志婵
-
机构
华南农业大学信息学院
-
出处
《计算机与现代化》
2008年第8期133-135,共3页
-
文摘
从实际应用的角度出发,根据小波变换时-频分析自适应特性,本文详细阐述小波变换理论和小波变换在信号突变点检测中的应用,并具体实现了小波变换在信号突变点检测的相关算法。
-
关键词
信号突变点
小波变换
窗口
FOURIER变换
多分辨逼近
-
Keywords
signals catastrophe-points
wavelet transform
windowed-Fourier transform
multi-resolution approximation
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于信号突变点校正的太阳能电池片缺陷检测方法
被引量：7
- 4
-
-
作者
范程华
王群京
曹欣远
陈兵兵
齐琦
-
机构
安徽大学电气工程与自动化学院
安徽大学教育部电能质量工程研究中心
合肥师范学院电子信息系统仿真设计安徽省重点实验室
-
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第6期238-243,共6页
-
基金
国家自然科学基金(61701163)
安徽省自然科学基金(1808085MF167)
+1 种基金
安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2018A0488,KJ2018ZD046,KJ2019A0716)
2017年度安徽省高校优秀青年人才支持计划(gxyq2017049)。
-
文摘
针对太阳能电池片微弱缺陷难以检测的特点,提出一种基于小波域信号突变点捕捉的缺陷检测法。该方法基于一维离散信号,在小波域逐列对图像进行突变点检测,实现了对信号突变点的捕捉,并采用能量重心法对其进行校正,获得了缺陷图像所对应的正常背景,最后对原图像与恢复后的背景图像作简单的代数融合,以凸显缺陷区域。实验表明,该方法对太阳能电池片的多种表面缺陷检测具有有效性。
-
关键词
图像处理
缺陷检测
小波分解
能量重心法
信号突变点
-
Keywords
image processing
defect detection
wavelet decomposition
energy centrobaric method
signal catastrophe-points
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于高斯滤波器的电能质量信号去噪算法
被引量：16
- 5
-
-
作者
唐良瑞
祁兵
杨雪
张根保
-
机构
华北电力大学信息工程系
-
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第10期18-22,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目(60402004)
-
文摘
研究电能质量问题有重要的意义。电能质量分析的必要前提是对采集到的电能质量信号进行有效的去噪处理,同时,保留突变点信息也是电能质量分析的一个重点。为了解决传统的滤波方法不能同时解决去噪和突变点信息保留这对矛盾的问题,该文提出了一种基于高斯滤波器的电能质量去噪算法。通过使用导数函数调整其尺度参数σ从而进一步调整滤波器的加权系数,使其既能平滑噪声又能较完整地保留突变点的信息。实验仿真结果表明,该文算法在去噪效果和突变点保留能力上均优于传统的滤波方法,选取σ约为所有点导数的均值时处理效果最佳。该文算法理论基础完善,易于实现,处理效果显著,有良好的发展前景。
-
关键词
高斯滤波器
去噪
信号突变点
电压暂降
导数
-
Keywords
gaussian filter
de-noising
the signal singularity
voltage sag
differential coefficient
-
分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名电能质量扰动信号的自适应去噪方法
被引量：7
- 6
-
-
作者
王燕
李群湛
高洁
-
机构
西南交通大学电气工程学院
-
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2016年第23期109-117,共9页
-
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682014RC07)~~
-
文摘
有效地降低电能质量信号中的噪声,是做好电能质量信号检测、识别等工作的基础。为了克服一维电能质量信号降噪的难点问题,即有效地去除噪声并完整地保留奇异点的特征,对目前图像处理领域中针对高斯等噪声降噪性能最好的基于块匹配的三维变换域联合滤波(BM3D)算法进行了改进,提出一种电能质量扰动信号的自适应去噪新方法。该方法参数较少,无需估计噪声方差,也无需人为设定滤波阈值,而是通过自适应估算较为准确的阈值实现离散余弦变换(DCT)域的滤波。通过对电压中断、电压暂降、电压暂升、脉冲暂态、振荡暂态和谐波这6种常见的电能质量信号进行降噪仿真实验,并与应用较为广泛的小波阈值去噪法进行对比分析,最后应用于实际电能质量扰动数据的降噪,验证了所述算法的有效性。
-
关键词
电能质量
基于块匹配的三维变换域联合滤波
离散余弦变换
自适应去噪
信号突变点
-
Keywords
power quality
block-matching and 3D collaborative filtering（BM3D）
discrete cosine transform（DCT）
adaptive de-noising
signal singularity
-
分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
-
-
题名基于奇异值分解的电能质量信号去噪
被引量：37
- 7
-
-
作者
胡卫红
舒泓
栾宇光
-
机构
广东电网公司惠州供电局
北京交通大学
北京科锐配电自动化公司
-
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期30-33,共4页
-
文摘
提出了一种基于奇异值分解的电能质量扰动信号去噪算法。算法重构采集信号时间序列的吸引子轨迹矩阵,根据轨迹矩阵奇异值的加权能量贡献率(PCTE)选择奇异值进行扰动信号重建,重建信号即为去除噪声后的电能质量扰动信号。仿真试验结果表明奇异值分解能够有效地提高扰动信号的信噪比,保持原始电能质量信号的扰动特征,此算法理论基础完善,易于实现,有良好的发展前景。
-
关键词
去噪
奇异值分解
能量贡献率
电压降落
信号突变点
-
Keywords
de-noising
singular value decomposition （SVD）
percent of contribution to total energy （PCTE）
voltage sag
signals＇ break point
-
分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
-
-
题名基于小波分析的电力负荷数据研究
被引量：3
- 8
-
-
作者
朱加豪
赵振华
李建涛
-
机构
西华大学西华学院
西华大学汽车与交通学院
-
出处
《中国新技术新产品》
2017年第10期4-5,共2页
-
基金
四川省教育厅项目(12ZB320)
四川省科技厅应用基础项目(2013JY0088)
-
文摘
本文针对电力负荷短期预测问题,首先对原始异常数据进行小波多尺度分解,找出信号突变点,其次对模极大值点处小波分解系数进行重建,然后对异常数据进行修正,最后利用BP神经网络算法求得预测日电力负荷数据。
-
关键词
小波多尺度分解
异常数据
信号突变点
小波系数
BP神经网络
-
分类号
TM241
[一般工业技术—材料科学与工程]
-
-
题名光伏电池片弱边缘缺陷空耦超声特征检测
被引量：1
- 9
-
-
作者
刘敏
陈凌宇
钱洲亥
李治国
-
机构
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
-
出处
《制造业自动化》
CSCD
北大核心
2022年第4期191-195,共5页
-
文摘
光伏电池片边缘缺陷检测需要稳定的低噪声识别特征,一旦边缘特征弱化,形成弱边缘状态,检测精度大幅下降。研究光伏电池片弱边缘缺陷中的空耦超声特征检测方法。该方法的边缘缺陷成像部分以空耦超声C扫描为基础,依据空耦超声的传播原理,结合Lamb波,采用空耦超声Lamb波的缺陷成像算法,获取光伏电池片扫描成像图像;并且采用小波分析处理Lamb波产生的信号,降低成像过程中的噪声;基于信号突变点校正检测光伏电池片图像弱边缘缺陷。测试结果显示:该方法的降噪效果良好,降噪后图像质量较高;具备较好的空耦超声成像效果,能够清晰呈现光伏电池板的整体情况;有效确定光伏电池片图像突变点和其附近极大值,获取光伏电池片图像边缘缺陷信号的分布结果,可靠完成光伏电池片的污迹缺陷、划痕缺陷、裂缝缺陷、丝印缺陷四种边缘缺陷检测。
-
关键词
空耦超声
光伏电池片
弱边缘
缺陷检测
扫描成像
信号突变点
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
