自适应多尺度SVD去噪算法及在PQMD中的应用

• 作者: 刘嫣 汤伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 255-259,270
• 页数: 6页
• 分类号: TM933
• 字数: 4155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0389

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤伟	陕西科技大学电气与信息工程学院	240	1092	15.0	22.0
2	刘嫣	陕西科技大学电气与信息工程学院	14	28	4.0	5.0