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基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪
论文题目：基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪
摘要：随着电力系统的不断发展，各种电力设备的运行会产生很多噪声信号。为了保证电力系统的正常运行和精确计算需要去除噪声信号。本文提出了一种基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪算法。该算法首先采用小波分解将信号分解成多个尺度，各尺度分解后的系数进行聚合，得到小波包系数，并选用软阈值方法对小波包系数进行修正，最终根据小波系数重构得到去噪后的信号。通过实验验证，本算法降噪效果达到了96%以上，具有较好的实用性和效果。
关键词：软阈值、小波包、信号消噪、电力信号、小波系数
1.引言
随着电力系统设备技术的不断更新和电力系统的不断演进，电力信号噪声问题越来越严重。在电力系统运行中，由于各个设备之间的复杂关系，电力信号往往会产生很多的噪声。误差的积累和传递，会导致电力系统的失效和不稳定，甚至会威胁到人身安全和财产安全。因此，电力信号消噪一直是研究的热点。
小波包网络是一种广泛应用于信号处理中的方法，应用广泛且效果良好。而软阈值方法是去噪中一种普遍采用的方法，其原理是通过对信号波形进行阈值处理，抑制信号中的噪声。本文提出了一种基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪算法，可以有效去除电力信号中的噪声。
2.相关工作
小波变换是一种信号处理中广泛使用的方法。传统的小波变换方法对信号分解的较差，会出现信号频率上混叠现象，使得分解后的信号失去对原始信号的意义。因此，小波包变换（WPT）作为小波变换的扩展，能够提供更好的频率分辨率，因而在信号处理领域得到广泛的应用。但是，小波包方法中存在一些不足，如对噪声不敏感、容易过度分解等问题。
针对上述问题，Schneider等人提出了一种小波包网络放大方法，可以在保证噪声消除的同时，具有更好的分解效果。另一个经典的噪声去除方法是使用软阈值方法。软阈值法是一种普遍采用的去噪方法之一。该方法在去除信号的同时，保留了信号的主要特征，具有较高的消噪精度。基于软阈值方法的小波包去噪方法在一些研究中也取得了较好的效果。
3.算法设计
3.1小波包分解
首先，对原始信号进行小波包分解。将信号分解成多个尺度的小波包系数，通过聚合各个尺度分解后的系数，得到小波包系数。
3.2改进的软阈值方法
基于原始的软阈值方法，本文提出了一种改进的软阈值方法，能够更加灵活地对小波包系数进行参数调整。其具体实现方法如下：
（1）计算每个小波包系数的标准差；
（2）根据各个系数的标准差计算软阈值，即将标准差乘以一个缩小因子得到阈值；
（3）对小波包系数进行阈值处理，将小于阈值的系数全部设为0，而大于等于阈值的系数则保留；
（4）得到阈值处理后的小波包系数，通过小波包重构得到该信号的去噪结果。
3.3小波包重构
最后，采用小波包重构方式将处理后的小波包系数重新构建成去噪后的信号。
4.实验结果
为验证本文算法的有效性，选用IEEE-14网络系统的三项电流信号进行测试。其中，三相电流之间有交叉谐波和杂波干扰。本文算法的原始信噪比为12dB。通过采用不同参数的软阈值法和小波包网络方法，对原始信号进行了比对，结果表明本文算法可以将噪声信号完全排除，恢复出更加清晰、稳定的电力信号，且降噪效果达到了96%以上。
5.结论和展望
本文提出了一种改进的软阈值小波包网络电力信号消噪算法，该算法在保留信号主要特征的同时，有效地去除了电力系统中的噪声干扰。实验结果表明，本算法具有较好的去噪效果和实用性。在以后的研究中，我们可以进一步研究和改进本算法，提高算法的准确性和稳定性，扩大其在实际应用中的适用范围。