一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法及系统

技术领域

本发明属于电气信号降噪技术领域，旨在通过去除噪声信号，提高信号的可读性和可信度，具体是提供一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法及系统。

背景技术

近年配电网通过电力电子技术来实现对不同新能源的控制和调节，提高能源的利用效率，减少碳排放，但电气信号也伴随着部分的谐波噪声分量，进而影响了电网的电能质量，最终可能会给用户造成经济损失。目前治理谐波的关键是通过降噪对电气信号进行准确的识别和分析，但其含有的扰动特征关键信息在信号采集、传输等过程中会与谐波噪声混淆，扰动特征易被当作噪声去除，影响检测的准确性。

目前电气信号降噪主要用的是滤波技术。滤波技术可以通过选择一定的滤波器类型和滤波参数，从电气信号的时域、频域和幅频特性中去除一些有害的成分，从而实现电气信号的降噪。但滤波器额外产生的相位延迟，可能会降低系统的性能或导致其他的问题。而且当电压或电流的干扰成分频率与有用信号的频率相近时，滤波器的效果可能会因产生衰减导致部分有用信号的消失。

小波包降噪是一种基于小波变换的信号处理方法，适用于许多噪声问题。与滤波器方法相比，小波包降噪具有更灵活和更精准的降噪性能，能够多次分解低频信号和高频信号，配合合理的阈值处理，有效的去除噪声信号。然而，应用于电气信号降噪时，如何选择该场景下合理的阈值是决定是否有效去除噪声信号的关键性因素之一，也是本领域技术研究人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是解决电气信号测量过程中噪声对信号的干扰问题，本发明提供一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法及系统，其中，引入小波包降噪技术至电气信号降噪领域中，设置了更加合理、准确的阈值和分频阈值函数，即通过提取倒数第二层节点系数分频阈值，再以相邻层节点系数能量之比为系数优化阈值得到最后一层节点系数新分频阈值，经过分频阈值函数处理后从而达到降噪效果。通过上述方法，能够有效去除电气信号中的噪声，且该方法实现简单可靠，且适用性强。

为此，本发明所提供的技术方案为：

一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法，包括以下步骤：

S1：获取待降噪的电气信号；

S2：对所述电气信号进行N层小波包分解得到小波包树，其中，对所述小波包树的最后两层的节点系数均按照频率均匀划分为2

S3：计算最后两层的各节点的节点系数能量，并基于最后两层各节点系数能量计算出两层之间的能量比系数；

其中，将前一层的节点对应节点系数能量与下一层节点对应的子节点系数能量之比作为子节点对应的能量比系数；

S4：利用各节点对应的能量比系数确定最后一层各节点的节点系数分频阈值，再经过分频阈值函数进行降噪处理更新最后一层各频段降噪后的节点系数，得到新小波包树进而重构出降噪后的电气信号。

进一步可选地，步骤S4中基于如下公式，利用各节点对应的能量比系数确定最后一层各节点对应的节点系数分频阈值：

λ

其中，λ

进一步可选地，引入能量比系数，所述分频阈值函数为：

式中，W

本发明技术方案除了优化分频阈值，还进一步优化了分频阈值函数，构建了全新的分频阈值函数，保留了软阈值的连续性，同时通过改变能量比K

进一步可选地，所述分频阈值函数为：

式中，W

进一步可选地，所述节点系数能量表示为：

其中，n＝1,2,3…M

本发明还提供一种基于所述电气信号降噪方法的系统，该系统包括：

信号获取模块，用于获取待降噪的电气信号；

小波包分解模块，用于对所述电气信号进行N层小波包分解得到小波包树，其中，对所述小波包树的最后两层的节点系数均按照频率均匀划分为2

计算模块，用于计算最后两层的各节点的节点系数能量，并基于最后两层各节点系数能量计算出两层之间的能量比系数；

其中，将前一层的节点对应节点系数能量与下一层节点对应的节点系数能量之比作为一个能量比系数；

阈值处理模块，利用各节点对应的能量比系数确定最后一层各节点的节点系数分频阈值，再经过分频阈值函数进行降噪处理更新最后一层各频段降噪后的节点系数，得到新小波包树进而重构出降噪后的电气信号。

本发明还提供一种电子终端，至少包括：

一个或多个处理器；

以及存储了一个或多个计算机程序的存储器；

其中，所述处理器调用所述计算机程序以执行：

一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以执行：

一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法的步骤。

有益效果

与现有方法相比，本发明的优点有：

1.本发明技术方案为了提升/改善降噪效果，改进了小波包降噪技术中以往常规的阈值设置，通过计算最后两层的各节点的节点系数能量，再以最后两层节点的能量比系数确定最后一层各节点的节点系数分频阈值，提高阈值设置的精准度和可靠性，使新分频阈值适应各频段的节点系数降噪，避免阈值过大导致降噪效果一般的情况发生，更多的保留了有效信号。即本发明技术方案基于小波包重构特性(根据最后一层节点系数重构)，配合关联最紧密的倒数第二层节点系数构造能量比，通过能量比从侧面体现节点系数中小波包系数的成分分布，过滤掉幅值较大的谐波分量或噪声干扰，达到优化阈值的效果。

2.本发明技术方案将小波包分解引入电气信号降噪中，将电气信号分解为不同的频带，从而方便对信号的不同频率段进行处理，同时能够对每个节点系数进行单独的分解，从而更好地保留信号的高频特征。

3.本发明优选方案中构造了新分频阈值函数，新分频阈值函数保留了软阈值的连续性，同时搭配调整量e

附图说明

图1是本发明小波包分解的小波包树示意图。

图2是本发明实例原始信号波形图。

图3是本发明的含噪信号波形图。

图4是本发明降噪后信号的波形图。

图5是本发明所述方法的降噪流程图。

具体实施方式

本发明提供的一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法的目的是用于配电网电气信号降噪，其中，本发明的引入小波包降噪，并改进其阈值设置以分频阈值函数，从而提高降噪效果。下面将结合实施例对本发明做进一步的说明。

实施例1：

本实施例提供的一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法，包括以下步骤：

S1：获取待降噪的电气信号。

S2：对所述电气信号进行N层小波包分解得到小波包树，其中，对所述小波包树的最后两层的节点系数均按照频率均匀划分为2

本实施例接收到配电网的电气信号X后，以对电气信号X进行4层小波包分解为例，其中，对小波包树中第三层、第四层的节点系数并按频率高低由低到高进均匀8段、16段划分，重新排序后得到如图1所示的小波包树T。其中，小波包树分解以及分频后获得的节点系数过程均为现有技术，本发明对此不进行具体的限定以及详细的解释。

S3：计算最后两层的各节点的节点系数能量，并基于最后两层各节点系数能量计算出两层之间的能量比系数；其中，将前一层的节点对应节点系数能量与下一层节点对应的节点系数能量之比作为一个能量比系数。

其中，按照系数公式(1)计算出各频段(各节点)的能量E

其中，n＝1,2,3…M

然后，再根据公式(2)计算最后两层之间的能量比系数，如下：

其中，E

S4：利用各节点对应的能量比系数确定最后一层各节点对应的节点系数分频阈值，再经过分频阈值函数进行降噪处理更新最后一层各频段降噪后的节点系数，得到新小波包树进而重构出降噪后的电气信号。

其中，由公式

本发明为了设置更为准确的阈值以及分频阈值函数，利用最后两层之间的的能量比系数优化分频阈值以及分频阈值函数，具体如下：

λ

其中，λ

在一些实施例中，分频阈值函数为：

在本实施例中，针对电气信号降噪的信号特征以及需求，进一步对分频阈值函数进行优化，优选分频阈值函数设置为：

式中，W

如下表1以及表2为本实施例中基于第3层以及第4层的节点系数能量得到的16个的能量比系数、第4层的16个节点系数分频阈值。

表1各频段节点系数能量比系数

表2各频段节点系数新阈值

基于上述分频阈值以及分频阈值函数，对最后一层各频段的节点系数进行基于阈值的降噪处理，进而得到各频段降噪后的新节点系数，用于替换原小波包树中最后一层各频段节点的节点系数，最终根据新小波包树进行数据重构得到降噪后的电气信号。由于利用小波包树得到电气信号为现有技术，因此对其具体实现过程不进行具体的约束。

本发明技术方案引入小波包分解，能够将电气信号分解为不同的频带，从而方便对信号的不同频率段进行处理，同时能够对每个节点系数进行单独的分解，从而更好地保留信号的高频特征；考虑到不同频率段的节点系数值差异较大，在对各节点系数按频率排序后，利用能量比系数，优化各频段节点系数分频阈值，提高精准度，使新阈值适应各频段节点系数的降噪，避免了因阈值过大而导致的降噪效果不显著。从而，本发明技术方案相较于传统的阈值是针对第一层小波包系数求解，本发明求解倒数第二层各频段节点系数，并配合阈值系数比优化得到最后一层阈值，以得到更理想的阈值，在有效降噪的同时保留更多有效信号。如图2～图4所示，所提降噪方法能够有效的去除谐波噪声的干扰，较为真实地还原实际电气信号，波形光滑度、还原度较高。

综上所述，本发明提供的电气信号降噪方法通过合理设置的分频阈值以及分频阈值函数，有效改善电气信号降噪效果。

实施例2：

本实施例提供一种基于电气信号降噪方法的系统，该系统包括：信号获取模块、小波包分解模块、计算模块以及阈值处理模块。其中，信号获取模块用于获取待降噪的电气信号；小波包分解模块用于对所述电气信号进行

应当理解，各个模块的实现过程可以参照前述方法的内容陈述，上述功能模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。同时，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

实施例3：

本实施例提供一种电子终端，其至少包含一个或多个处理器；以及存储了一个或多个计算机程序的存储器；其中，所述处理器调用所述计算机程序以执行：一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法的步骤。

其中，具体执行：

S1：获取待降噪的电气信号；

S2：对所述电气信号进行N层小波包分解得到小波包树，其中，对所述小波包树的最后两层的节点系数均按照频率均匀划分为2

S3：计算最后两层的各节点的节点系数能量，并基于最后两层各节点系数能量计算出两层之间的能量比系数；其中，将前一层的节点对应节点系数能量与下一层节点对应的节点系数能量之比作为一个能量比系数；

S4：利用各节点对应的能量比系数确定最后一层各节点对应的节点系数分频阈值，再经过分频阈值函数进行降噪处理得到最后一层各频段降噪后的节点系数，进而重构出降噪后的电气信号。

其中，存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性除颤器，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器、处理器独立实现，则存储器、处理器和通信接口可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构总线，外部设备互联总线或扩展工业标准体系结构总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

可选的，在具体实现上，如果存储器、处理器集成在一块芯片上，则存储器、处理器可以通过内部接口完成相互之间的通信。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

实施例4：

本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以执行：一种基于小波包分频自适应的电气信号降噪方法的步骤。

其中，具体执行：

S1：获取待降噪的电气信号；

S2：对所述电气信号进行N层小波包分解得到小波包树，其中，对所述小波包树的最后两层的节点系数均按照频率均匀划分为2

S3：计算最后两层的各节点的节点系数能量，并基于最后两层各节点系数能量计算出两层之间的能量比系数；其中，将前一层的节点对应节点系数能量与下一层节点对应的节点系数能量之比作为一个能量比系数；

S4：利用各节点对应的能量比系数确定最后一层各节点对应的节点系数分频阈值，再经过分频阈值函数进行降噪处理得到最后一层各频段降噪后的节点系数，进而重构出降噪后的电气信号。

各个步骤的具体实现过程请参照前述方法的阐述。

所述可读存储介质为计算机可读存储介质，其可以是前述任一实施例所述的控制器的内部存储单元，例如控制器的硬盘或内存。所述可读存储介质也可以是所述控制器的外部存储设备，例如所述控制器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述可读存储介质还可以既包括所述控制器的内部存储单元也包括外部存储设备。所述可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述控制器所需的其他程序和数据。所述可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要强调的是，本发明所述的实例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明不限于具体实施方式中所述的实例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，不脱离本发明宗旨和范围的，不论是修改还是替换，同样属于本发明的保护范围。