基于Meyer小波的电能质量检测算法

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该论文对电能质量问题和电能质量检测方法的研究现状进行了综述和分析,提出需要同时利用FFT方法和小波分析方法,才能准确的检测电能质量信号的频谱特征和持续时间特征,计算出电能质量信号的全部时频指标,灵敏的检测到电极质量问题.Meyer小波时域偶对称的正交小波,比不对称的时域小具有更强的检测信号突变时间的能力.Meyer小波分解过程在多分辨分析框架下实现.通过分解得到的Meyer小波系数的极值点.结合FFT方法获得的电能质量信号的频谱特征,通过比较电能质量信号的时频特征与电能质量问题指标,可以快速准确的实现电能质量信号的分类和分析.该论文提出了一种基于Meyer小波快速分解算法的电能质量检测算法.论文提出的电能质量检测算法从低频尺度向高频尺度进行Meyer小波分解,并只对存在电能质量信号特征频率的频带进行Meyer小波分解.与利用时域Mallat算法进行小波分解计算的电能质量检测算法相比,具有计算量小,计算速度快,同时获得频特征和时间持续特征的特点.利用论文提出的算法分析电能质量信号可以获得丰富的时频信息,合理利用电能质量指标以外的时频信息,能够增加电能质量信号分类的判据,简化分类过程.利用Meyer小波分解系统,论文还实现了一种电能质量信号的压缩方法.
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