基于小波包变换的电力系统谐波分析-基于小波包变换的电力系统谐波分析.pdf The Harmonic Andlys is in Power sys tem Based on Wavelet Trans form 基于小波包变换的电力系统谐波分析.pdf 摘要:传统的基于傅立叶变换的谐波检测方法不具有时间分辨能力, 小波和小波包变换因其良好的时频局部化特性, 成为电力系统谐波分析的有力工具。本文分别用小波变换和小波包变换对电网谐波信号进行了检测, 小波包变换建立在小波变换的基础上, 可以实现信号频带的均匀划分, 能更好地提取信号的时频特性。仿真结果显示两种方法均能有效地分离基波和谐波, 小波包变换能根据要求分离任意次谐波, 仿真分析中指出了两种分析方法的优缺点。 关键词:小波变换; 小波包变换; 电力系统; 谐波分析 结论：本文作者创新点: 本文分别用小波变换和小波包变换对谐 波进行分析, 给出了实现算法和仿真结果, 结果分析表明小波 变换和小波包变换能精确地从谐波信号中分离出基波, 小波包 变换更能根据需要分离出所需的谐波信号, 是一种较好的系统 和谐波分析工具。

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量，根据Donoho提出的小波阈值去噪算法，分析了维纳滤波原理，提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理，用处理后的图像计算噪声的标准方差，以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解，实现对图像的低频和高频部分分别进行分解，用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时，经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声，而且能很好地保留边缘信息，极大地改善了图像的视觉质量。

针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号中的β波节律用于情感状态识别是可行的。

小波包变换在信号处理中的应用，蔡云，戴鹏，本文首先介绍了小波包的理论和小波包算法，由于其具有良好的时-频特性，广泛应用于信号处理中。文中给出了两个具体例子来验证小��

对脑电信号进行5层小波包分解，提取相应的节律波

Matlab去除心电图基线漂移小波包-小波包变换在消除心电图基线漂移方面的研究.PDF 在维普下的,拿来分享了. 不过有一个问题不明白,文章中说去除漂移能同时把直流分量也去掉,我不会. 我现在在做论文,需要去除直流,有谁会的教教我.

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的故障诊断。首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出轴承的故障位置。

小波包变换是信号处理里的强有力的工具。广泛应用于通信、图像，等信息处理场合。这会教一个简单的应用。不光掌握原理，还会快速上手，边学边做

曲波变换matlab代码SynLab 概述 一维同步压缩波包变换（SSWPT）： 分析叠加的非线性振荡信号的瞬时特性（瞬时频率，相位和幅度）。 二维同步压缩的Curvelet变换（SSCT）： 叠加非线性振荡纹理的局部特性。 3D同步压缩波包变换（SSWPT）： 应用范围： 地球物理学：地震波场分离和地滚波去除。 材料科学：原子晶体图像分析，晶界和局部缺陷识别，弹性变形估计。 艺术：用于法医的画布绘画分析。 介绍 SynLab是Matlab和MEX例程的集合，该例程实现了[1]-[4]中提出的1D和2D同步压缩转换。 它在[2] [5] [6] [9]中包含数值示例。 [1] H. Yang。 同步压缩波包变换和基于微分同构的一维通用模式分解频谱分析。 应用与计算谐波分析，2015，39（1）：33 – 66。 [2] H. Yang，J。Lu和L. Ying。 使用2D同步压缩变换的晶体图像分析。 多尺度建模与仿真，13（4）：1542-1572，2015年。 [3] H. Yang和L. Ying。 用于2d模式分解的同步压缩波包变换。 SIAM影像科学杂志，6（4）：1979-2

wavelib：一维和二维小波变换（DWT，SWT和MODWT）的C实现以及一维小波包变换和一维连续小波变换