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机构地区:[1]西南交通大学峨嵋分校电气系,四川省峨嵋市614202 [2]西南交通大学电气化自动化研究所,四川省成都市610031
出 处:《电网技术》2004年第7期10-14,共5页Power System Technology
基 金:国家自然科学基金项目(59977019);四川省应用基础研究基金资助项目(02GY029-039)
摘 要:在介绍CL(Chui-Lian)多小波基本理论的基础上,探讨了CL多小波的预处理方法及其对CL多小波原有滤波器响应的影响,分析后认为Haar和平衡预处理方法是CL多小波最有效的预处理方法。文章还做了将具有这两种预处理方法的CL4多小波应用于电力系统正弦信号和故障暂态信号数据压缩的仿真实验。仿真结果表明,基于Haar和平衡预处理方法的CL4多小波具有较GHM多小波和传统db4小波更好的数据压缩效果。On the basis of the presentation on basic theory of CL multiwavelet, the pre-processing methods of CL multiwavelet and their influence on former filters' response are discussed and analyzed, and the conclusion is that the 'Haar' and 'Balancing' pre-processing methods are most suitable ones to CL multiwavelet. The simulations on applying CL4 multiwavelet possessing these two pre-processing methods to compression of sinusoidal signals and transient fault signals in power system are carried out. The simulation results show that better compression results can be given by the CL4 multiwavelet based on 'Haar' and 'Balancing' pre-processing methods than those by GHM multiwavelet and traditional db4 wavelet.
关 键 词:电力系统 小波分析 CL 预处理 故障 数据压缩
分 类 号:TM711[电气工程—电力系统及自动化]
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