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电能质量扰动信号的噪声大多以高斯白噪声的形式存在，利用小波变换对信号进行多分辨率分解，由于小波变换具有去除数据相关性的特点，故可以将有用信号与噪声的能量分离开来。信号中有效的信息主要集中在较大的小波系数上，而噪声大多分布在较小的系数中，因此通过设置阈值可以将低于该阈值的系数当做噪声去除从而达到滤波的目的。
(1)多尺度分解:根据含噪信号的特点选择适合的小波基和分解层数，经过离散小波变换得到各层的小波细节系数dj,k;
(2)阈值去噪:通过确定阈值λ和阈值函数对小波细节系数dj,k进行处理，得到处理后的各层小波细节系数d’j,k;
(3)小波重构:依据得到的小波细节系数d’j,k和近似系数对电能质量扰动信号进行重构，得到去噪后的扰动信号x’(t)。
2 小波阈值去噪的改进方法
通过上一节对硬、软阈值的分析可知，传统小波阈值去噪方法对于各层的小波系数阈值的设置是恒定不变的，但是噪声在各层小波系数中都是不太相同的，因此采用固定的阈值其自适应性较差，去噪效果不太理想。为了解决上述的这些问题，提出了一种改进的小波阈值去噪算法，它会根据噪声的分布情况自适应的修正阈值，并且其阈值函数通过可变参数可以实现多种不同的软硬特征，使其更加适用于多种不同类型的电能质量扰动信号。
%%初始化程序
clear,clc
t1=clock;
%% 载入7.6日00:15到7.21日24:00的数据
load(‘SJ76721.mat’);%matrix
YSJ= SJ76721;
disp(‘------7.6日00:15到7.21日24:00的降噪处理结果-------’);
% 载入7.6日00:15到7.24日24:00的数据
% load(‘SJ76724.mat’);
% YSJ= SJ76724;
% disp(‘------7.6日00:15到7.24日24:00的降噪处理结果-------’);
%% 数据预处理
[c,l]=size(YSJ);
Y=[];
for i=1:c
Y=[Y,YSJ(i,:)];
end
%% 绘制原始信号图像
figure(1);
plot(X,Y);
xlabel(‘负荷个数/（个）’);
ylabel(‘kW·h’);
title(‘原始信号’);
%% 硬阈值处理
lev=3;
xd=wden(Y,‘heursure’,‘h’,‘one’,lev,‘db4’);%硬阈值去噪处理后的信号序列
figure(2)
plot(X,xd)
xlabel(‘负荷个数/（个）’);
ylabel(‘kW·h’);
title(‘硬阈值去噪处理’)
set(gcf,‘Color’,[1 1 1])
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]郑炜.基于改进小波阈值的电能质量扰动信号去噪算法[J].电气开关. 2021,59(01)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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