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文檔簡介

1、    小波閾值去噪的研究及應(yīng)用    盛楠+陳國初摘 要:在采集信號的過程中,原始信號會受到大量噪聲信號的影響。對信號進(jìn)行去噪處理時,提取有用信號十分重要。小波分析作為一種信號處理方法,在時域和頻域上都有良好的局部性,可以很好地抑制噪聲。最常用的小波去噪方法是小波閾值去噪法。簡要研究了小波閾值去噪法的相關(guān)內(nèi)容,并將其應(yīng)用在實際風(fēng)電場的風(fēng)速數(shù)據(jù)中,針對風(fēng)速序列的不穩(wěn)定性進(jìn)行去噪處理,以減小風(fēng)速序列的波動性。實驗證明,去噪后的信號更加穩(wěn)定,波動性明顯減弱。關(guān)鍵詞:小波去噪;閾值;風(fēng)速;波動性:tn911.4 :a doi:10.15913/ki.kjycx

2、.2016.20.076:2095-6835(2016)20-0076-01在采集實際信號的過程中,原始信號會受到噪聲信號的干擾,通過小波去噪可以有效濾除信號中的噪聲,分離出有用的信號。在小波去噪方法中,應(yīng)用最廣泛的是小波閾值去噪法。采用閾值去噪法可以得到原始信號的近似最優(yōu)估計,實現(xiàn)便捷,效果好。近年來,風(fēng)電產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,風(fēng)速作為風(fēng)電場的重要參數(shù),具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和波動性,給風(fēng)力發(fā)電造成了巨大的影響。為了減少風(fēng)速序列造成的不穩(wěn)定性,本文將小波閾值去噪的方法應(yīng)用于風(fēng)速序列的處理中。仿真實驗表明,風(fēng)速序列經(jīng)過小波去噪處理后,波動性明顯減弱。1 小波閾值去噪設(shè)信號為:yt=st+nt. (1)式(1

3、)中:yt為含有噪聲的信號;st為有用信號;nt為噪聲信號。小波閾值去噪的基本原理是:信號經(jīng)過小波變換后失去相關(guān)性,噪聲分布在整個小波域。當(dāng)信號處于小波域大的系數(shù)中,則可以認(rèn)為噪聲的小波系數(shù)幅值小于信號小波系數(shù)幅值。因此,可以設(shè)定一個閾值,保留高于此閾值的小波系數(shù),將低于此閾值的小波系數(shù)至零,即使噪聲的小波系數(shù)減少至零。常用的閾值選取規(guī)則有rigrsure原則、sqtwolog原則、heursure原則和minimax原則等,本文采用的是rigrsure原則。小波去噪的基本步驟是:選擇小波基和分解的層數(shù),計算小波分解系數(shù);選擇合適的閾值,針對高頻系數(shù)進(jìn)行去噪處理;將低頻系數(shù)和經(jīng)過閾值處理后的高

4、頻系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu),得到去噪后的信號。2 實驗仿真與分析本文采用東北某風(fēng)電場2014-06采集的數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)。該機(jī)組每小時進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采樣,6月份一共采集了30×24=720組數(shù)據(jù)。在windows7的系統(tǒng)環(huán)境下,運(yùn)用matlab2012b軟件進(jìn)行實驗仿真。圖1為原始的風(fēng)速序列。對原始風(fēng)速序列進(jìn)行3層小波分解,得到低頻趨勢信號分量a1、a2、a3和高頻細(xì)節(jié)信號d1、d2、d3。采用rigrsure原則作為閾值選取規(guī)則,對高頻信號分量d1、d2和d3進(jìn)行小波去噪處理,將去噪后得到的高頻信號分量d1*、d2*和d3*進(jìn)行小波重構(gòu),得到如圖2所示的小波去噪后的小時風(fēng)速序列圖。對比圖1和

5、圖2可知,與原始的風(fēng)速序列相比,經(jīng)過小波去噪處理后,風(fēng)速的波動性明顯減弱,穩(wěn)定性增強(qiáng)。3 結(jié)論本文針對風(fēng)速時間序列的不平穩(wěn)性,采用閾值去噪的方法對其進(jìn)行小波去噪處理。仿真實驗表明,小波去噪處理削弱了風(fēng)速的不平穩(wěn)性,證明了其在數(shù)據(jù)處理上的有效性。參考文獻(xiàn)1岑翼剛,尉宇,孫德寶.小波閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號去噪及預(yù)測中的應(yīng)用j.控制理論與應(yīng)用,2008,25(03):485-491.2劉藝,張琨.基于小波去噪和ga-elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測j.交通科技與經(jīng)濟(jì),2015,17(06):80-85.3王明偉.風(fēng)電場短期風(fēng)速預(yù)測研究d.蘭州:蘭州理工大學(xué),2009.4嚴(yán)容.基于小波去噪的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變形預(yù)測中的應(yīng)用d.北京:中國地質(zhì)大學(xué),2014.5徐明林.基于小波降噪和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的滾動軸承故障診

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