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基于小波变换的间谐波检测与去噪_杨念念

图像阈值分割及去噪的实现毕业论文

图像阈值分割及去噪的实现毕业论文目录摘要 (1) Abstract (2) 目录 (3) 引言 (4) 第一章图像噪音 (5) 第二章图像缩放和灰度变换处理 (6) 2.1图像缩放处理方法 (6) 2.2图像灰度变换处理 (6) 第三章图像阈值分割 (8) 3.1 图像分割技术概要 (8) 3.2图像阈值分割原理 (8) 3.3图像阈值分割方法 (9) 第四章图像去噪 (12) 4.1 滤波原理 (12) 4.2滤波实现方法 (12) 第五章仿真实验结果和讨论 (16) 5.1图像二值化算法对比 (16) 5.2图像去噪效果对比 (17)

结论 (21) 参考文献 (22) 致谢语 (23)

引言数字图像处理是从 20 世纪 60 年代以来随着计算机技术和 VLSI 的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就，并引起各方面人士的广泛重视[1]。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础。因此数字图像成为心理学、生物医学、计算机科学等诸多方面的学者研究视觉感知的有效工具。其次，数字图像处理在军事、遥感、工业图像处理等大型应用中也有不断增长的需求。为适用特殊的场合和获得较好的视觉效果，常常需要一种有效的方法来对图像进行处理。数字图像处理技术从广义上可看作是各种图像加工技术的总称。它包括利用计算机和其他电子设备完成的一系列工作，如图像分割、图像变换、图像去噪等。本文主要是在整合各种优秀的阈值分割和滤波算法的基础上，实现对图像进行分割和去噪，达到处理和读取图像的目的。在MATLAB仿真的基础上，比对各种分割和去噪方法的优缺点。

基于小波变换的语音信号去噪(详细)

测试信号处理作业题目：基于小波变换的语音信号去噪年级：级班级：仪器科学与技术学号：姓名：日期：2015年6月

基于小波变换的语音信号去噪对于信号去噪方法的研究是信号处理领域一个永恒的话题。经典的信号去噪方法，如时域、频域、加窗傅立叶变换、维纳分布等各有其局限性，因此限制了它们的应用范围。小波变换是八十年代末发展起来的一种新时-频分析方法，它在时-频两域都具有良好的局部化特性；并且在信号去噪领域获得了广泛的应用。目前已经提出的小波去噪方法主要有三种：模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点，取得了广泛的应用。然而在阈值法中，阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选取过小，那么一部分噪声小波系数将不能被置零，从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息；如果阈值选的偏大，则会将一部分有用信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。 1、语音信号特性由于语音的生成过程与发音器宫的运动过程密切相关，而且人类发音系统在产生不同语音时的生理结构并不相同，因此使得产生的语音信号是一种非平稳的随机过程(信号)。但由于人类发生器官变化速度具有一定的限度而且远小于语音信号的变化速度，可以认为人的声带、声道等特征在一定的时间内(10- 30ms)基本不变，因此假定语音信号是短时平稳的，即语音信号的某些物理特性和频谱特性在10-30ms的时间段内近似是不变的，具有相对的稳定性，这样可以运用分析平稳随机过程的方法来分析和处理语音信号。在语音增强中就是利用了语音信号短时谱的平稳性。语音信号基本上可以分为清音和浊音两大类。清音和浊音在特性上有明显的区别，清音没有明显的时域和频域特性，看上去类似于白噪声，并具有较弱的振幅；而浊音在时域上有明显的周期性和较强的振幅，其能量大部分集中在低频段内，而且在频谱上表现出共振峰结构。在语音增强中可以利用浊音所具有的明显的周期性来区别和抑制非语音噪声，而清音由于类似于白噪声的特性，使其与宽带平稳噪声很难区分。由于语音信号是一种非平稳、非遍历的随机过程，因此长时间时域统计特性对语音信号没有多大的意义，而短时谱的统计特性对语音信号和语音增强有着十分重要的作用。语音信号短时谱幅度统计特性的时变性，使得语音信号的分析帧在趋于无穷大时，根据中心极限定理，其短时谱的统计特性服从高斯(Gauss)分布，而在实际应用时只能在有限帧长下进行处理，因此，在有限帧时这种高斯分布的统计特性是一种近似的描述，这样就可以作为分析宽带噪声污染的带噪语音信号增强应用时的前提和假设。

基于单片机的谐波检测仪的研究.

河北农业大学现代科技学院本科毕业论文(设计) 题目：基于单片机的谐波检测仪的研究学部：工学部专业班级：电子信息科学与技术0801 学号：XXXXXXXXX 学生姓名：XXXX 指导教师姓名：XXXX 指导教师职称：讲师二O一二年六月三日

摘要本文首先介绍了谐波分析算法的理论依据。在广泛使用的FFT算法的基础上，对谐波检测的对象进行数据分析，为系统的设计提供参考数据。本文完成了系统硬件电路的设计和仿真。硬件电路以MCS一51单片机为核心，配以适当的外围接口电路来完成各项功能。主要包括A／D采样电路、数据处理电路(单片机)、D/A转换器。软件设计以快速傅立叶变换(FFT)为主要部分，通过对所采集的数据来测量电参数。进行了相关软件算法的设计，完成每周期256点的离散采样，由单片机进行基2一FFT运算，运算结果可用于63次以下的谐波分析。系统程序采用模块化的设计思想，在软件设计中对每个模块都完成了框图设计和相关的编码设计。关键字：单片机；谐波检测；FFT Abstract This paper first introduced the harmonic analysis algorithm theory basis. In the extensive use of FFT algorithm, on the basis of the object of harmonic detection of data analysis, for the design of the system with reference data. We completed a hardware circuit and the design of system simulation. Hardware circuit to 51 single-chip microcomputer is a MCS, match with appropriate interface circuit to the periphery of the complete all the function. Mainly includes A/D sampling circuit, data processing circuits (SCM), D/A converter. The software design with fast Fourier transform (FFT) as the main part, from all the data to measure electric parameters. Some software algorithm design, complete each cycle of discrete sampling 256 points, by MCU and 2 a FFT calculation, the operation result can be used for 63 times of the harmonic analysis. System programming the modularized design thought, in the software design of each module completed the block diagram design and relevant code design. Key word: single chip microcomputer;the harmonic detection; FFT

小波变换图像去噪综述

科技论文写作大作业小波变换图像去噪综述院系：班级：学号：姓名：

摘要小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一.在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,首先通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法,并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系、不同噪声场合下的小波去噪等几个方面,对小波图象去噪进行了综述;最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望关键词：小波去噪小波萎缩小波变换图象压缩 1.前言在信号数据采集及传输时，不仅能采集或接收到与所研究的问题相关的有效信号，同时也会观测到各种类型的噪声。在实际应用中，为降低噪声的影响，不仅应研究信号采集的方式方法及仪器的选择，更重要的是对已采集或接收的信号寻找最佳的降噪处理方法。对于信号去噪方法的研究可谓是信号处理中一个永恒的话题。传统的去噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器，滤除掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，采用传统方法具有一定的局限性。其次还有傅里叶(Fourier)变换也是信号处理中的重要手段。这是因为信号处理中牵涉到的绝大部分都是语音或其它一维信号，这些信号可以近似的认为是一个高斯过程，同时由于信号的平稳性假设，傅立叶交换是一个很好的信号分析工具。但也有其不足之处，给实际应用带来了困难。小波变换是继Fourier变换后的一重大突破，它是一种窗口面积恒定、窗口形状可变(时间域窗口和频率域窗口均可改变)的时频局域化分析方法，它具有这样的特性；在低频段具有较高的频率分辨率及较低的时间分辨率，在高频段具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，实现了时频窗口的自适应变化，具有时频分析局域性。小波变换的一个重要应用就是图像信号去噪。将小波变换用于信号去噪，它能在去噪的同时而不损坏信号的突变部分。在过去的十多年，小波方法在信号和图像去噪方面的应用引起学者广泛的关注。本文阐述小波图像去噪方法的原理，概括目前的小波图像去噪的主要方法，最后对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望。 2小波图像去噪的原理所谓小波变化，即:

谐波检测电路设计

谐波检测电路设计对于有源电力滤波器(APF)而言，实时准确地检测出谐波电流是非常关键的，它的快速性、准确性、灵活性以及可靠性直接决定APF的补偿性能。设计的谐波检测电路检测出的多路模拟信号会有一定的延迟性，这会大大影响APF计算谐波的精确性和准确性。本文中谐波检测装置所用的AD7656具有6路同步采样特性，克服了测量结果之间延迟的缺点，使得测量精度高。以上优点弥补了目前APF中谐波电流检测技术的缺陷，而且抗混叠滤波器、隔离放大器、过零检测电路、锁相倍频电路的设计增强了检测的精确性。 1 装置整体运行原理及相关算法 1．1 装置运行原理图1为并联型有源电力滤波器的原理结构框图。图中，交流电网对非线性负载电，非线性负载为谐波源，产生谐波并且消耗无功功率。有源电力滤波器由4部分组成：谐波电流检测电路、电流跟踪控制电路、主开关器件驱动电路和主电路。谐波电流检测电路采用基于瞬时无功功率理论的ip-iq算法，根据有源电力滤波器的补偿目的检测出负载电流中的谐波分量，同时还要检测直流侧母线电容电压。然后将这些信号输入电流跟踪控制电路，通过控制算法生成一系列PWM信号，以此作为补偿电流的指令信号。这些信号经过电平转换后输入主开关器件驱动电路，驱动主电路中的主开关器件。此时，APF产生并向电网注入补偿电流，该电流与非线性负载电流相位相反，幅值为负载电流中的谐波分量，从而达到滤波目的。有源电力滤波器检测模块的工作框图如图2所示。6路电流信号包括三相电流ia、ib、ic以及由APF发出的补偿电流，这6路电流信号经霍尔电流传感器变换后，在高精度取样电阻上形成与原信号成比例的电压信号，霍尔电流传感器采用LEM公司生产的LA55-P，采用这种霍尔传感器加高精度取样电阻的方式，可以获得更好的抗干扰能力，模拟信号变换的精度更高。直流母线电压信号经霍尔电压传感器变换后，由于对直流母线电压的精度要求不高，就不再进行信号调理而直接进入A／D芯片的模拟信号输入通道。 A／D采样启动信号也可以由DSP内部的定时器发出，但是由于电网频率会有所波动，而定时器的计时周期并不会随电网的频率变化而变化，使用内部定时器作为A／D启动信号时，会影响到瞬时无功算法的精度，使用了锁相倍频电路发出的12．8 kHz方波作为A／D 芯片采样控制信号。在谐波计算当中，需要用到采样点的电角度所对应的正、余弦值，由于将电网频率256倍频，也就是在一个电网电压信号周期内要采256个点，每个点对应角度的正、余弦值已经计算出来，并存储到了非易失性铁电存储器当中。每次DSP启动后，会预先把正、余弦表从铁电存储器中读取到内存中，节省查表时间。

基于小波变换的去噪方法

文章编号：1006-7043（2000）04-0021-03 基于小波变换的去噪方法林克正李殿璞（哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001）摘要：分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点，提出了基于小波变换的去噪方法，且将该去噪算法用算子加以描述，给出了具体实例.小波变换硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验，表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的.!关键词：小波变换；去噪；奇异性检测；多尺度分析中图分类号：TN911.7 文献标识码：A Denoising Method Based on Wavelet Transform Lin Ke-zheng Li Dian-pu （Automation Coiiege ，Harbin Engineering University ，Harbin 150001，China ） Abstract ：This paper anaiyzes the different characteristics of noise and signai under waveiet transform and proposes the denoising method based on waveiet transform.The denoising aigorithm based on waveiet transform are described with some operators.Some exampies are demonstrated.The performance of denoising with hard and soft threshoid method based on waveiet transform are compared in computer simuiation.The simuiation shows that the denoising method based on waveiet transform is very effective. Key words ：waveiet transform ；denoising ；singuiarity detection ；muitiresoiution anaiysis 提取掩没在噪声中的信号是信号处理的一项重要课题.实际的信号总是含有噪声的，当待检测信号的输入信噪比很低，各种噪声幅值大、分布广，而干扰信号又与真实信号比较接近时，用传统的时域或频域滤波往往不能取得预期效果.D.L.Donoho 提出的非线性小波方法从噪声中提取信号效果最明显［2-5］，并且在概念上也有别于其它方法，其主要思想有局部极大值阈值法、全局单一阈值法［3］和局部SURE 多阈值法［4］ .在此基础上，本文首先分析了信号和噪声在小波变换下的不同特性，据此可有效地从噪声信号检出有用的信号，用算子的形式对基于小波变换的去噪方法进行了统一的描述，并提出了一种可浮动的自适应阈值选取方法. 1 小波分析基础 1.1 信号的小波变换［1］设母波函数是!（t ），伸缩和平移因子分别为a 和6，小波基函数!a ，6（t ）定义为!a ， 6（t ）=1! a !（t -6 a ）（1）式中，6"R ，a "R -｛0｝. 函数f （t ）" 2 （R ）的小波变换W a ，6（f ）定义为 W a ，6（f ）==1!a # - f （t ）!（t -6 a ）d t （2）小波变换W a ，6（f ）就是函数f （t ）" 2 （R ）在对应函数族!a ，6（t ）上的分解.这一分解成立的前提是母波函数!（t ）满足如下容许性条件 !=# 0I ^!（"）I 2" d "< （3）式中^!（"）是!（t ）的傅立叶变换.由小波变换W a ，6（f ）重构f （t ）的小波逆变换# 收稿日期：1999-10-22；修订日期：2000-7-20；作者简介：林克正（1962-），男，山东蓬莱人，哈尔滨工程大学博士研究生，哈尔滨理工大学副教授，主要研究方向：小波分析理论及图像处理. 第21卷第4期哈尔滨工程大学学报Voi.21，N.42000年8月Journai of Harbin Engineering University Aug.，2000

一文教你读懂谐波测量方法

一文教你读懂谐波测量方法来源：仪商网在很多人认识里，只有使用同步采样才能进行精确的谐波分析，其实采用非同步采样同样能进行谐波分析，而且在许多情况下甚至比同步采样法更优秀。PA功率分析仪提供了常规谐波、谐波和IEC谐波三种谐波测量模式，支持同步和非同步的谐波分析，将两种分析方式互补使用可提高谐波的分析能力。下面通过其计算方法的简单，结合实例讨论三种谐波模式的使用。谐波测量基本原理目前最常用的谐波分析方法是使用傅里叶变换，将时域的离散信号进行傅里叶级数展开，得到离散的频谱，从离散的频谱中挑选出各次谐波对应的谱线，计算得出谐波各项参数。在实际实现时，由于离散傅里叶变换存在“栅栏效应”，采样频率不为基波的整数倍时，部分谐波可能不在离散傅里叶变换后的离散频率点上，需要使用特殊的手段将栅栏空隙对准我们关心的谐波频率点。其中同步采样法和频率重心法使用最为广泛。同步采样法顾名思义，就是使采样频率与基波频率同步改变。该方法从源头上保证数据的采样频率为基波频率的整数倍，如IEC 61000-4-7标准就规定50Hz使用10倍基波采样率，采样数据经离散傅里叶变换即可得到各次谐波分量。同步采样常用硬件PLL实现，需要实时调

整采样频率，频率的锁定需要时间，受限于滤波器及相关器件，很难做到很宽的频域，也很难保证频谱特别丰富时的准确性。频率重心法使用足够高的采样频率（一般大于4倍基波频率）即可满足直接对信号进行采样，将信号的频谱间隔拉开，并且使用更多周期的数据点做离散傅里叶变换，降低频谱泄露的影响。最后根据窗函数的功率谱分布特性，通过频谱的谱峰和次谱峰，找到真正的谱峰频点——即离散频谱的谱峰和次谱峰的重心。通过频率重心法消除了栅栏效应的影响，对各次谐波使用重心法，还得到一个偏离系数，使用该系数配合窗函数功率谱，可求解得到对应频点的相位和幅值等信息。至此，非同步采样法同样得到了各次谐波。受限于窗函数的频谱特性，该法需要用足够高采样率来保证各频率成分的频谱互相影响足够小；而且截断造成的泄漏也不能太大，否则产生的假频率叠加到真实频谱里，导致结果误差更大。简单对比基于以上实现原理可知，同步采样法精度取决于PLL的准确度，而后期计算简单。PLL 中用到的滤波器限制了支持的基波频率上限，因此在基波频率较高时，同步采样法一般无法支持；同样是滤波器原因，无法很好滤除低偶次谐波，所以低偶次谐波幅值较大时，PLL 就无法同步基波采样，谐波分析结果也就完全错误。频率重心法不需要额外滤波器，采样器件可工作在支持的最高采样频率，使有效谱线拉开的同时提高了支持的谐波频率范围，而为了消除泄漏的影响，需要使用更多的数据进行傅里叶变换。所以频率重心法引入了数倍于同步采样法的计算量。另外，重心法需要使用至少两根谱线，而且受窗函数主瓣宽度限制，频率重心法所能支持的频率下限只能达到频率分辨率的三倍以上。由于频率重心法没有反馈过程，不依赖于信号，模拟电路实现简单，理论上只要采样率和使用的数据点足够，就能得到正确的结果。特别地，因为同步采样需要硬件电路，受限与成本与体积，大部分测量仪器只支持一到两个PLL源，而频率重心法无此限制，甚至可任意定义基波源（对应于PLL源，用于确定基波）。应用实例

小波去噪matlab程序

小波去噪matlab程序 ****************************************** clear clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换 [coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3');%[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2); energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw);

基于MATLAB的小波消噪仿真实现 (1)

收稿日期：2007－12－10 作者简介：史振江（1979－），男，汉，河北唐山人，学士，讲师，研究方向智能检测与控制技术。基金项目：河北省教育厅自然科学项目（Z2006442）基于MATLAB 的小波消噪仿真实现史振江１）安建龙２）赵玉菊１）　（石家庄铁路职业技术学院１）河北石家庄０５００４１衡水学院２）河北衡水０５３０００）　摘要：小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构，通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法。分析小波消噪的算法和实现步骤，并基于MATLAB 软件平台编写仿真程序。进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验，消噪效果良好。　关键词：小波消噪阈值分解重构光纤光栅　中图分类号：ＴＰ２７２文献标识码：Ａ文章编号：1673-1816(2008)01-0063-04 １引言　微弱信号检测[1]是关于如何提取和测量强噪声背景下微弱信号的方法，有效的去除信号中的噪声是实现微弱信号检测的关键。小波变换[2]是一种信号的时间、频率分析方法，具有多分辨分析的特点，是时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法，已经广泛应用于信号消噪、信号处理、图像处理、语音识别与合成等领域。小波消噪[3～5]的方法可以分为三类：模极大值法、相关法以及阈值方法。其中，小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构，通过对小波分解后的各层系数限定阈值来消除噪声的方法，因其实现简单、计算量小，取得了广泛应用。 MATLAB 即矩阵实验室，是一种建立在向量、数组和矩阵基础上，面向科学与工程计算的高级语言，它集科学计算、自动控制、信号处理、神经网络、图像处理于一体，具有极高的编程效率[6]。其中的小波处理工具箱可以方便实现小波消噪算法，对含噪信号进行消噪处理和研究。本文详细分析了小波消噪算法，利用MATLAB 软件编写了程序，并对光纤光栅反射谱信号进行了小波消噪仿真实验。２小波变换与Mallat 算法　小波变换是指，把某一被称为基本小波的函数()t ψ平移位移b 后，在不同尺度a 下作伸缩变换，得到连续小波序列,()a b t ψ，再与待分析信号()f t 作内积： 1/2(,)()()f R t b W a b a f t dt a ψ??=∫ （1）在实际应用中，经常将,()a b t ψ作离散化处理，令2j a =，2j b k =g ，Z k j ∈,则得到相应的离散

用于谐波和间谐波检测的频谱分解法

第２９卷第４期２０１２年８月现　代　电　力Ｍｏｄｅｒｎ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　ＰｏｗｅｒＶｏｌ．２９　Ｎｏ．４Ａｕｇ．２０１２现代电力，２０１２，２９（４）　ｈｔｔｐ：∥ｘｄｄｌ．ｎｃｅｐｕ．ｅｄｕ．ｃｎ　Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｄｄｌ＠ｖｉｐ．１６３．ｃｏｍ文章编号：１００７－２３２２（２０１２）０４－００３６－０５文献标志码：Ａ中图分类号：ＴＭ７１４用于谐波和间谐波检测的频谱分解法覃　浩，杨洪耕（四川大学电气信息学院，四川成都　６１００６５）Ａｎ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｆｏｒ　Ｈａｒｍｏｎｉｃｓ／Ｉｎｔｅｒ－ｈａｒｍｏｎｉｃｓ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎＳｐｅｃｔｒａｌ　ＤｅｐｏｓｉｔｉｏｎＱＩＮ　Ｈａｏ，ＹＡＮＧ　Ｈｏｎｇｇｅｎｇ（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｓｉｃｈｕａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００６５，Ｃｈｉｎａ）摘　要：在使用离散傅里叶变换进行电力系统谐波／间谐波分析时，若所分析信号中两频率成分过于密集，就会产生主瓣干扰。本文分析了传统方法在两频率成分发生主瓣干扰时失效的原因，在１０个周波采样长度下，提出一种用于抑制主瓣干扰的改进傅里叶算法：根据频域谱线的相位特性，将两个密集频率成分的傅里叶变换结果拆分成两组谱线，分别对这个两组谱线进行频率、幅值以及相位的校正。计算机仿真算例和实测分析表明，该方法计算简单，能在抑制旁瓣干扰的同时，有效拆分出信号中频率差小于频率分辨率的谐波与间谐波成分，或两个间谐波成分，满足工程精度要求。关键词：离散傅里叶变换；主瓣干扰；谐波；间谐波；向量分解；频谱干扰Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｆ　ｔｗｏ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｓｉｇ－ｎａｌ　ａｒｅ　ｔｏｏ　ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ，ｍａｉｎ　ｌｏｂｅ　ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　ｗｉｌｌ　ｇｅｎｅｒａｔｅｗｈｅｎ　ｔｈｅ　ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ａｎａ－ｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｈａｒｍｏｎｉｃｓ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒ－ｈａｒｍｏｎｉｃｓ　ｉｎ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ　ｆａｉｌｕｒｅ　ｒｅａｓｏｎ　ｉｓ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｗｈｅｎ　ｍａｉｎ　ｌｏｂｅ　ｉｎ－ｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ　ｔｗｏ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｇｅｎｅｒａｔｅｓ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇｏｆ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄ　ａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　ＤＦＴｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ　ｔｏ　ｒｅｓｔｒａｉｎ　ｍａｉｎ　ｌｏｂｅ　ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　ｉｎｔｅｎ　ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　ｈａｒｍｏｎｉｃ　ｓａｍｐｌｉｎｇ　ｐｅｒｉｏｄｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，Ｂａｓｅｄｏｎ　ｔｈｅ　ｐｈａｓｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ＤＦＴ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｌｉｎｅ，ｔｈｅ　Ｆｏｕ－ｒｉｅｒ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｔｗｏ　ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｒｅ　ｓｐｌｉｔ　ｉｎｔｏ　ｔｗｏ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　ｇｒｏｕｐｓ　ｏｆ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｌｉｎｅｓ　ｔｈａｔａｒｅ　ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ　ｂｙ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ａｍｐｌｉｔｕｄｅ　ａｎｄ　ｐｈａｓｅ　ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅ－ｌｙ．Ｔｈｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｆｉｅｌｄ　ｔｅｓｔ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｓｉｍｐｌｅ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ａｐｐｒｏａｃｈｃａｎ　ｂｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｓｐｌｉｔ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｈａｒｍｏｎｉｃｓ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒ－ｈａｒｍｏｎｉｃｓｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｉｇｎａｌ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｌｅｓｓ　ｔｈａｎ　ｔｈｅ　ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｂｕｔ　ａｌｓｏ　ｔｈｅ　ｈａｒｍｏｎｉｃｓｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｏｆ　ｔｗｏ　ｉｎｔｅｒ－ｈａｒｍｏｎｉｃｓ，ｗｈｉｃｈ　ｍｅｅｔ　ｔｈｅ　ａｃｃｕｒａ－ｃｙ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｍａｉｎ　ｌｏｂｅ　ｉｎｔｅｒｆｅｒ－ｅｎｃｅ；ｈａｒｍｏｎｉｃｓ；ｉｎｔｅｒ－ｈａｒｍｏｎｉｃｓ；ｖｅｃｔｏｒ　ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｓｐｅｃｔｒａｌ　ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｏｎ；０　引　言由于电网中电力电子等非线性设备的广泛使用，电力系统谐波／间谐波现象及其影响倍受关注［１－３］。离散傅里叶变换（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＦＴ）及其快速算法快速傅里叶变换（Ｆａｓｔ　ＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＦＦＴ）是目前电力系统谐波与间谐波分析最常用的工具，但这种算法在信号非同步采样的条件下，频谱离散化会引起短范围泄漏（即栅栏效应），时域截断会产生长范围泄漏，影响信号参数（幅值、相角、频率）计算结果的准确性［４］。在解决非同步采样的问题上，人们采用同步锁相环技术（Ｐｈａｓｅ　Ｌｏｃｋｅｄ　Ｌｏｏｐ，ＰＬＬ）［５］或时域插值技术［６］来实现对基频信号的同步采样，此时由基波与谐波引起的频谱泄漏已接近于零。但对于含有间谐波的信号而言，由于间谐波频率的不可预知性，采样很难做到对间谐波同步，因此频谱泄漏现象依然存在。加窗插值傅里叶算法［７－１１］能够在非同步采样的情况下通过选用旁瓣较小的窗函数来减小长范围泄漏引起的误差，对ＤＦＴ计算结果使用插值修正算法以减小短范围泄漏引起的误差。但是，当信号中两个频率分量发生主瓣干扰时，上述方法和以往的加窗插值方法都只有通过增加采样长度来减少干扰，但增加采样长度使得分析时间大大增加，且在信号非平稳条件下也是不适用的。本文在ＩＥＣ６１０００－４－７［１２］推荐的１０个基波周期采样长度条件下，提出一种基于频谱分解的电力系

基于小波去噪matlab程序示例

clear all clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换 [coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3'); %[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2); energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw); sw=sw/sum(sw); r=xcorr(sw,'biased'); corr=max(r); %为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0 if corr>=0.8 output1(i)=0; elseif corr<=0.1

数字图像处理论文——各种题目

长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：

基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术主要内容：车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究主要内容：医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。原始细胞图像图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化

基于kaiser窗的电力系统谐波和间谐波参数估计

基于Kaiser窗的插值FFT谐波与间谐波的参数估计摘要：随着精密仪器在电网中的应用日益增多，由间谐波引起的如感应电动机的振动与噪声、电压闪变等问题也日益突出。间谐波的精确检测是解决这些问题的前提，因此研究间谐波的检测方法具有重要的现实意义。基于凯泽窗优良的窗函数特性，提出了加凯泽窗的分段逼近参数估计方法，分析了该方法的可行性和优点，在时域与频域对凯泽窗和其他窗函数的间谐波检测性能进行了详细比较，并通过仿真验证了凯泽窗的设计灵活性，以及该方法的正确性和有效性。关键词：间谐波；加窗插值；频谱泄露；栅栏效应；凯泽窗 The Detection and Realization of Power-harmonics and interharmonics based on Labview ABSTRACT：With the widespread of sophisticated equipments in power system, problems that are associated with interharmonics, such as the noise and vibration of induction-motor, voltage flicker and so on, has been increasingly prominent. To detect interharmonics precisly is the prerequisite of solving such problems, therefore, the research on interharmonics detection is of practical significance.Based on the excellent window function performance of the Kaiser window, the method of segmentation approximation is proposed to estimate the parameters of interharmonics, and the feasibility and merits of this method is analyzed. In addition, the comparison of interharmonics detection performances between the Kaiser window and other windowed interpolation algorithms in both the time and frequency domain are given to verity the flexibility of the Kaiser window method. The validity of the method is proved through simulation results, and their precision in interharmonic detection are also analysized according to the corresponding national standard. Key words: Interharmonics; Windowed Interpolation algorithm; frequency spectrum leakage; picket fence effects; Kaiser window 0引言随着经济和社会的发展，各种基于电力电子技术的波动性负荷如变频调速设备、整流供电装置、循环变流器件等的应用日益广泛，这些设备运行时电流中包含大量的间谐波。这些间谐波流入电力系统后会引起白炽灯管或CTR射线管等显示设备闪烁，干扰电网中的低频控制信号，引起音频设备和感应电动机噪声增大，