动态电能质量扰动信号的数据压缩和消噪

摘要

由于对某一个信号最好地变换对另外一个信号来说不一定是最佳的,因此该文采用小波基和局部余弦基构造了一个完备的变换模型库,从而可以从模型库中选择针对特定信号的最佳变换,实验证明各类以及各种噪声水平的信号都能在模型库找到稳定的信号描述.该文通过引入Beylkin算法和divide-conquer算法等技术很好的解决了离散小波变换和局部余弦变换的时间平移不变性问题.算法对信号进行局部余弦变换时采用动态规划算法计算最佳局部余弦树,通过获得信号在时间轴上的最佳划分来获得信号的最优熵编码.该文采用信息论的MDL判据进行信号模型的估计.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能力,不需要进行任何先验的参数设置(例如阀值设置)和主观判断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.该文设计了一种信号模型选择的辅助判据

目录

文摘

英文文摘

1.绪论

1.1选题背景和研究意义

1.2国内外发展动态

1.3本文所做工作

2.动态电能质量扰动

2.1电能质量

2.2动态电能质量

2.3动态电能质量的各项指标

2.3.1瞬态电压扰动

2.3.2短时电压变化(SDVC)

3.信号模型及模型估计

3.1信号模型

3.2信号模型估计

3.3 MDL模型选择判据

3.3.1 MDL概述

3.3.2编码基础和MDL原理

3.3.3 MDL判据如何进行模型选择

4.小波变换

4.1正交变换模型库

4.2连续小波变换和离散小波变换

4.3多分辨率分析

4.4小波分解与重构的Mallat算法

5.局部余弦变换

5.1块变换

5.2重叠正交变换

5.2.1重叠投影子

5.2.2重叠正交基

5.2.3离散重叠变换

6.算法实现

6.1构造正交模型库

6.2小波变换算法实现

6.2.1解决DWT的时间平移不变性

6.2.2离散小波变换中的信号延拓

6.3局部余弦变换的算法实现

6.3.1逆局部余弦变换

6.3.2 LCT的时间平移不变性

6.3.3时间分辨率的选择

6.3.4边界区间的计算方法

6.3.5 LCT快速算法

6.3.6 η的选取

6.4离散基的最优树搜索算法

6.4.1局部余弦二叉树

6.4.2动态规划算法

6.5压缩评价指标构造辅助模型选择判据

6.6 AMDL结合CEI进行信号模型选择

7.算例分析

7.1不同类型的信号在小波域中的能量分布

7.1.1高斯白噪声

7.1.2小波域中的信号表示

7.2采用本文算法对实测DPQD信号进行压缩和消噪

7.2.1电压凹陷信号

7.2.2电压膨胀信号

7.2.3电压中断信号

7.2.4富含高次谐波的电压信号

7.2.5电压周期性扰动信号

7.2.6冲击负荷电压信号

7.2.7算法小结

7.3本文算法结合无损数据压缩编码

7.4本文算法的不足和今后工作展望

8.结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文目录

独创性声明

致谢