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于晓洋,朱凯鹏,赵烟桥.基于小波变换与正弦曲线拟合的非稳态畸变噪声检测方法[J].电测与仪表,2017,54(19):.
Yu Xiaoyang,Zhu Kaipeng,Zhao Yanqiao.Non-stationary distortion noise detection method based on wavelet transform and sine curve fitting[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2017,54(19):.
基于小波变换与正弦曲线拟合的非稳态畸变噪声检测方法
Non-stationary distortion noise detection method based on wavelet transform and sine curve fitting
DOI:
中文关键词:  非稳态畸变信号  小波变换  曲线拟合
英文关键词:non  steady state  distortion noise, wavelet  transform, curve  fitting
基金项目:放疗中人体胸膜表面的动态三维测量及区域呼吸运动分析与时空一体预测
        
作者中文名作者英文名单位
于晓洋Yu Xiaoyang哈尔滨理工大学
朱凯鹏Zhu Kaipeng哈尔滨理工大学
赵烟桥Zhao Yanqiao哈尔滨理工大学
摘要点击次数: 2066
中文摘要:
      噪声信号的检测精度直接决定了电网非稳态畸变信号计量的准确性,为了提高噪声信号的检测精度, 提出了一种基于小波变换与正弦曲线拟合的非稳态畸变噪声检测方法。首先利用小波变换对电网非稳态畸变信号进行分解与重构,得到基波信号,再通过傅里叶级数将重构得到的基波信号进行正弦拟合,最后通过非稳态畸变信号与正弦信号相减,得到噪声信号。以电网冲击信号模型和电网连续脉冲信号模型为例对本文方法进行验证。实验结果为:在不同分解层数之间,本文方法得到的基波信号、噪声信号与原始信号之间的相关系数始终都在0.95以上,均高于单独小波方法所得信号的相关系数,且受分解层数不同的影响更小,说明本文方法降低了检测精度受分解层数不同的影响,且具有更高的噪声检测精度。
英文摘要:
      The detection accuracy of noise signal directly determines the accuracy of grid non-stationary distortion signal measurement. In order to improve the detection accuracy of noise signal, this essay presents a non-stationary distortion noise detection method based on wavelet transform and sine curve fitting. First of all, the grid non-stationary distorted signals are decomposed and reconstructed by wavelet transform to obtain the fundamental signal, then the fundamental signal of the reconstructed is fitted by the Fourier series. The non-stationary distorted signal minus sine signal is the non-stationary distortion noise signal. The method of this paper is validated by the models of the grid impact signal and the grid continuous pulse signal. Results: among the different decomposition level, the correlation coefficient between the obtained fundamental signal, noise signal and the original signal is above 0.95, the correlation coefficient is higher than that of the wavelet transform method, and less affected by different decomposition level. The results show that this method reduces the impact on the detection accuracy by different decomposition level and has higher detection accuracy.
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