改进小波阈值法提升电能质量信号去噪性能

本文主要探讨了在现代电子技术背景下，电能质量信号处理中的一个重要问题——噪声抑制。针对硬阈值去噪方法存在的效果不理想问题，即在去除噪声的同时可能导致信号细节丢失或失真，以及软阈值去噪方法的过度平滑导致信号失真现象，作者李薇、张文和郑妍提出了一种创新的阈值去噪策略。他们提出的改进策略是通过对阈值门限进行优化，并巧妙地融合了软阈值处理技术，旨在实现更精确和有效的电能质量信号去噪。 传统的硬阈值去噪依赖于一个固定阈值，这可能导致信号在过度平滑的过程中丢失一些重要特征。而软阈值通过引入一个平滑函数来逐渐减小噪声，但这种平滑过渡可能会导致信号的细微变化被过度平滑，从而影响信号的真实性。为了解决这些问题，研究人员设计了一个动态阈值调整机制，该机制可以根据信号的特性自适应地选择阈值，既能有效去除噪声，又能尽可能保留信号的原有特征。 通过实验仿真，新的阈值去噪算法在实际应用中展现出了显著的优势。相比于现有的文献，它在处理电能质量信号时，能够提高信噪比增益，这意味着去噪后的信号质量得到了提升，信号中的有用信息得到了更好的保留。同时，它也降低了均方误差，这是衡量数据处理精度的一个重要指标，低均方误差表明算法在去噪过程中对信号的破坏程度较小。 因此，这项研究不仅提供了一种新的电能质量信号处理技术，还为实际电力系统中的信号分析和故障诊断提供了更为精准的方法。它在电力系统的实时监测和维护中具有潜在的应用价值，有助于提高电力系统的稳定性和可靠性。这篇论文对于理解和改善电能质量信号的噪声抑制技术，特别是在硬阈值与软阈值之间寻求平衡，具有重要的理论和实践意义。