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形態(tài)小波理論在電能質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用

2015-07-26 09:03:07譚萬(wàn)禹李生珠孫沃野長(zhǎng)春工程學(xué)院長(zhǎng)春奧維奧多新技術(shù)有限公司國(guó)網(wǎng)長(zhǎng)春供電公司長(zhǎng)春10012國(guó)網(wǎng)四平供電公司吉林四平16000
山東工業(yè)技術(shù) 2015年2期

譚萬(wàn)禹,李生珠,孫沃野( 1.長(zhǎng)春工程學(xué)院 2.長(zhǎng)春奧維奧多新技術(shù)有限公司 ;.國(guó)網(wǎng)長(zhǎng)春供電公司,長(zhǎng)春 10012;國(guó)網(wǎng)四平供電公司,吉林 四平 16000)

形態(tài)小波理論在電能質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用

譚萬(wàn)禹1,2,李生珠3,孫沃野4
(1.長(zhǎng)春工程學(xué)院2.長(zhǎng)春奧維奧多新技術(shù)有限公司;3.國(guó)網(wǎng)長(zhǎng)春供電公司,長(zhǎng)春130012;4國(guó)網(wǎng)四平供電公司,吉林四平136000)

摘要:電能質(zhì)量擾動(dòng)中,大部分的擾動(dòng)信號(hào)是非線性不可分的。針對(duì)這種情況提出了形態(tài)小波來(lái)解決小波在非線性信號(hào)處理方面的研究。MUDW是在形態(tài)小波的基礎(chǔ)上,在WT運(yùn)行的過(guò)程中將其分解的降抽樣以及重構(gòu)的升抽樣的過(guò)程省略掉,避免了信息丟失和噪聲污染引起的信號(hào)扭曲,在信號(hào)檢測(cè)處理方面能夠提供較好的檢測(cè)效果。

關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);形態(tài)小波;抽樣小波

在電能質(zhì)量擾動(dòng)問(wèn)題研究過(guò)程中,大多數(shù)擾動(dòng)信號(hào)都是非線性不可分的,而形態(tài)小波繼承了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(mathematicalmorphology, MM)以及小波變換的多分辨分析的特點(diǎn),具有高效的計(jì)算能力,同時(shí)在高速計(jì)算情況下,它對(duì)信號(hào)特征細(xì)節(jié)的保護(hù)以及去除噪聲都具有較好的性能。由此可見(jiàn)形態(tài)小波已經(jīng)發(fā)展成為WT在非線性領(lǐng)域的一個(gè)延伸方向[1]。形態(tài)非抽樣小波(morphologicalundecimatedwavelet, MUDW)是一種對(duì)偶小波。MUDW是在MD的基礎(chǔ)上省略了抽樣的環(huán)節(jié),包含對(duì)偶小波的兩個(gè)部分也可以說(shuō)在非抽樣理論(Non-Sampling Theory,NST)的基礎(chǔ)上提出的一種新的形態(tài)小波。

吉林項(xiàng)目支持;吉林省科技廳項(xiàng)目20125012,吉林省教育廳科研項(xiàng)目2013296,吉林省發(fā)改委項(xiàng)目20131188-31

1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本原理

MM主要是用于處理非線性相關(guān)信號(hào)或者擾動(dòng)的一種最常用的數(shù)學(xué)方法,它成功的將集合理論用于信號(hào)處理中,其中利用集合的概念來(lái)闡述源信號(hào)或者是目標(biāo)信號(hào)的一種實(shí)用的方法。MM是由一些形態(tài)算子疊加組成的,從而構(gòu)成了最基本的MM算子,MM算子包括膨脹算子、腐蝕算子、開(kāi)算子、閉算子,這是MM算子中最基本的幾種算子。根據(jù)MM算子的基本原理,可以推導(dǎo)出形態(tài)開(kāi)閉算子和形態(tài)閉開(kāi)算子在信號(hào)處理運(yùn)算中,形態(tài)開(kāi)閉算子繼承了開(kāi)算子的平滑信號(hào)的特點(diǎn),形態(tài)閉開(kāi)算子能夠消除信號(hào)峰點(diǎn)處的噪點(diǎn)起到平滑信號(hào)瑕疵的作用,同理形態(tài)閉開(kāi)算子繼承了閉算子處理信號(hào)的特點(diǎn),能夠平滑信號(hào)谷底的噪聲,起到填充信號(hào)溝壑的作用。設(shè)g1和g2為兩個(gè)不同的SE,且g1≤g2,則廣義開(kāi)閉算子和廣義閉開(kāi)算子分別為:

如果g1=g2,那么廣義開(kāi)閉算子GOCO和廣義閉開(kāi)算子GCOO就等同于形態(tài)開(kāi)閉算子MOCO和形態(tài)閉開(kāi)算子MCOO了,由此可知,傳統(tǒng)的MOCO和MCOO是GOCO和GCOO的一種特例。

2 形態(tài)小波

2.1小波變換

小波變換是一種非常便捷的信號(hào)處理方法,近幾年在模式識(shí)別系統(tǒng)中占有重要位置,類似于FT的工作原理,WT主要是將信號(hào)分解為多個(gè)小部分也就是常說(shuō)的多尺度的信號(hào)。通常,傅里葉變換多用于標(biāo)準(zhǔn)正弦波并假設(shè)長(zhǎng)度近似無(wú)限以及多種頻率等。小波變換利用框架構(gòu)造用來(lái)補(bǔ)償受限制的、連續(xù)的、不規(guī)律的及不對(duì)稱的信號(hào)部分。

2.2形態(tài)非抽樣小波

非抽樣小波(UndecimatedWavelet,UDW)是一種非正交的小波變換,人們也將其稱為平穩(wěn)WT[2]。在形態(tài)小波綜合分析算子的研究基礎(chǔ)上又提出了形態(tài)非抽樣小波理論,它是綜合形態(tài)小波及省略抽樣過(guò)程的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新的形態(tài)小波,它不僅含有對(duì)偶小波的三個(gè)算子同時(shí)也包括非抽樣小波算法[3]。UDW是在非抽樣的條件下,在WT運(yùn)行的過(guò)程中將其分解的降抽樣以及重構(gòu)的升抽樣的過(guò)程省略掉,也就是β說(shuō)他將WT算法處理應(yīng)用到信號(hào)中的每一個(gè)點(diǎn)上。在信號(hào)處理中,就高質(zhì)量的濾波而言,形態(tài)非抽樣小波避免了信息丟失和噪聲污染引起的信號(hào)扭曲,這種算法能提供較好的結(jié)果。

在構(gòu)造合成算子和分析算子的過(guò)程中會(huì)涉及到形態(tài)膨脹算子δ和形態(tài)腐蝕算子ε,以及形態(tài)開(kāi)算子γ和形態(tài)閉算子φ,對(duì)于MUDW分解過(guò)程中的信號(hào)分析算子可以表示成;細(xì)節(jié)分析算子;合成算子。這個(gè)表示為:。由此可知,MUDW分解過(guò)程中產(chǎn)生的分析與合成算子都符合CW的要求。此外:

式(6)被證明是滿足條件的,這表明形態(tài)非抽樣小波滿足重構(gòu)條件。因此,MUDW分解過(guò)程中產(chǎn)生的信號(hào)分析算子(Signal AnalysisOperator,SAO)和細(xì)節(jié)分析算子(DetailAnalysisOperator,DAO)和合成算子(SynthesisOperator,SO)是符合CW的要求,同時(shí)有根據(jù)(6)得,MUDW的SAO可以轉(zhuǎn)化為:

3 結(jié)論

本文結(jié)合廣義開(kāi)閉與閉開(kāi)濾波器以及能夠檢測(cè)出信號(hào)正負(fù)邊緣的多分辨形態(tài)梯度,改進(jìn)原有的形態(tài)非抽樣小波提出一種新的改進(jìn)的形態(tài)非抽樣小波用于電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè),改進(jìn)的形態(tài)非抽樣小波克服了原有的統(tǒng)計(jì)偏倚現(xiàn)象。

參考文獻(xiàn):

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[3]A.Ellmauthaler,C.L.Pagliari,E.A.B.Silva.Multiscale image fusion using the undecimated wavelet transform with spectral factorization and nonorthogonal filter banks.IEEE Transcations on Image Processing,2013,22(3):1005~1017

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