期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0389

自适应多尺度SVD去噪算法及在PQMD中的应用

引用
为了提高电能质量复合扰动(PQMD)信号的去噪指标,实现扰动信号特征的准确检测,提出一种自适应多尺度SVD(Adaptive Multi-resolution Singular Value Decomposition,AMSVD)去噪新算法及数学框架。该算法首先分析了高斯白噪声奇异值分布情况及多尺度SVD消噪原理,针对不同尺度下的噪声近似与细节信号奇异值差值规律,确定出最佳消噪尺度的约束条件,由此实现噪声先验信息未知的自适应消噪方法。研究结果表明,在对不同噪声方差下的电能质量复合扰动去噪处理中,AMSVD消噪效果优于其他5种方法。为了进一步验证AMSVD算法去噪后特征量检测的准确性,采用希尔伯特黄变换(HHT)提取扰动特征信息,仿真结果表明该算法具有可行性和鲁棒性。

电能质量复合扰动、去噪、奇异值分解(SVD)、自适应多尺度奇异值分解(AMSVD)、特征检测

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TM933

陕西省教育厅专项科研计划项目No.14JK1083。

2016-12-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

255-259,270

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

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2016,52(23)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

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