基于小波变换的电能质量扰动时间定位 构造理想的暂降信号波形函数(观测时间长度取0.6Su(t) ui(t) + uz(t) + uz(t)其中: 0<t≤0.2u(t)= Asin(w(t)) uz(t) = A,sin(wz(t)) uz(t) = Azsin(w;(t)) 0.2 <t≤0.30.3<t≤0.5 令A=A2= 8500VA =5200V 1.步长取0.001,仿真出理想的暂降波形,并对其进行小波分解,根据信号奇异性表现,计算出暂降持续时间。 2.混合上各种噪声信号,对小波信号降噪。分三种情况进行,看看哪种效果好:D不调整闯值:2)对各层噪声分别进行调整:3)对第一层系数的层噪声进行一次估计调整

时间: 2023-08-05 13:04:18 浏览: 36
根据您的要求,我可以为您提供以下的Matlab代码来构造理想的暂降信号波形函数,并对其进行小波分解、降噪以及计算暂降持续时间: ```matlab % 定义时间步长和时间范围 dt = 0.001; t = 0:dt:0.6; % 定义三个小波函数 As = 5200; Aw = 2*pi*60; Az = 8500; Azw = 2*pi*180; u1 = As*sin(Aw*t); u2 = Az*sin(Azw*t); u3 = A*sin(Aw*t); % 构造暂降信号波形函数 u = zeros(size(t)); u(1:floor(0.2/dt)) = u1(1:floor(0.2/dt)); u(floor(0.2/dt)+1:floor(0.3/dt)) = u2(floor(0.2/dt)+1:floor(0.3/dt)); u(floor(0.3/dt)+1:floor(0.5/dt)) = u3(floor(0.3/dt)+1:floor(0.5/dt)); % 小波分解 level = 5; wname = 'db4'; [C, L] = wavedec(u, level, wname); % 计算暂降持续时间 epsilon = 0.1; p = 2; for k = level:-1:1 ck = C(L(k)+1:L(k+1)); sk = sort(abs(ck), 'descend'); mk = find(sk > epsilon, 1, 'last'); if isempty(mk) mk = 0; end if mk >= p break; end end td = (L(k)+1)/length(u)*0.6; % 添加噪声信号 u_noise = awgn(u, 20, 'measured'); % 添加高斯噪声 u_noise2 = u_noise + 0.2*randn(size(u_noise)); % 添加均值为0、方差为0.2的噪声 u_noise3 = u_noise + 0.1*sin(2*pi*50*t); % 添加正弦噪声 % 小波降噪 u_denoise = wdenoise(u_noise, 'MinNoiseLevel', 'hard', 'Wavelet', wname, 'Level', level); u_denoise2 = wdenoise(u_noise2, 'MinNoiseLevel', 'hard', 'Wavelet', wname, 'Level', level); u_denoise3 = wdenoise(u_noise3, 'MinNoiseLevel', 'hard', 'Wavelet', wname, 'Level', level); % 绘制波形图和小波分解图 figure; subplot(2, 2, 1); plot(t, u); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); title('理想暂降信号波形'); subplot(2, 2, 2); plot(t, u_noise); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); title('添加高斯噪声后的信号波形'); subplot(2, 2, 3); plot(t, u_denoise); xlabel('时间 (s)'); ylabel('幅值'); title('小波降噪后的信号波形'); subplot(2, 2, 4); plot(t, C); xlabel('样本序号'); ylabel('幅值'); title('小波分解系数'); % 输出暂降持续时间 fprintf('暂降持续时间为 %.4f 秒\n', td); ``` 运行以上代码,将会生成包含理想、添加高斯噪声、小波降噪后三种信号波形的图像,以及小波分解系数的图像和暂降持续时间的计算结果。您可以根据需要进行调整和优化,以得到更加符合实际需求的结果。

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