基于改进小波系数奇异值分解和小波去噪的低频振荡时变模式辨识

• 作者: 刘涤尘 廖清芬 栾某德 欧阳利平 董超
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 连续小波变换(CWT) 奇异值分解(SVD) 时变振荡 小波能量系数 主导模式 小波软阈值去噪
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 141-147
• 分类号: TM71
• 字数: 6690字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于连续小波变换(continuous walelet t r a n s f o r m , C W T )和奇异值分解( s i n g u l a r v a l u e decomposition,SVD)相结合的提升小波系数 SVD 辨识信号振荡频率和模式信息提取及信号去噪的新方法.克服了噪声较大或者密集模态时,小波脊线不清晰甚至会出现混叠和交叉难以提取频率的情况,根据提升的小波系数奇异值分解频率向量识别各阶振荡模式的频率.同时选用小波能量系数来识别主导振荡模式,用小波软阈值去噪和 SVD 分解后矩阵重构来进行信号去噪.CWT 可以处理含时变振荡模式的低频振荡信号,且对模式参数具有较高的辨识精度.仿真算例验证了算法的有效性和适用性

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘涤尘	武汉大学电气工程学院	306	4153	33.0	48.0
2	欧阳利平	武汉大学电气工程学院	5	79	4.0	5.0
3	廖清芬	武汉大学电气工程学院	88	1183	20.0	29.0
4	董超	武汉大学电气工程学院	19	175	8.0	13.0
5	栾某德	武汉大学电气工程学院	2	44	2.0	2.0