多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法技术

本发明专利技术提供一种多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法，包括以下步骤：选定结构元素，并定义多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算，以及利用最小均方算法调整所述多级开闭滤波运算和所述多级闭开滤波运算的权系数，以构建多级自适应形态滤波模型；通过所述多级自适应形态滤波模型对所述电力信号进行去噪。本发明专利技术能够快速根据信号受噪声污染的程度自适应调整运算系数，有效地去除电力信号中的脉冲噪声、高斯白噪声、高频噪声以及混合噪声。

Power signal denoising method based on multilevel adaptive morphological filtering

【技术实现步骤摘要】
多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法
本专利技术涉及信号去噪
，具体涉及一种多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法。
技术介绍
电力系统中噪声是影响电力信号稳定性的主要因素之一，在实际工程应用中，由于外界环境的电磁干扰、电力设备的安装位置及系统设备中混有的直流偏移量污染等因素，电力系统中的噪声污染和谐波日益严重，严重影响了电力信号的检测精度和供电的可靠性，造成电压和电流的严重变化。变化的电压电流对发电供电及用电设备产生很多危害，严重影响了人们正常的生产和生活，故对电力信号进行去噪就显得尤为重要。目前的电力去噪方法主要有小波变换和中值滤波。其中，小波变换的基本思想是将大部分有用信号的信息压缩而将噪声的信息分散，对信号进行小波分解，并求信号与小波基函数之间的相关系数。其优点是能同时观测到信号的概貌和细节的算法，但缺点是存在频带混叠、泄漏效应、相位移和幅度衰减等问题，对脉冲噪声的滤波效果不理想。中值滤波是一种非线性信号处理方法，目的是保护图像边缘的同时去除噪声。其优点是可以克服线性滤波器给图像带来模糊的问题，在有效清除噪声的同时，又能保持良好的边缘特性，但缺点是不能除掉噪声中的正负脉冲尖峰。
技术实现思路
本专利技术为解决上述技术问题，提供了一种多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法，能够快速根据信号受噪声污染的程度自适应调整运算系数，有效地去除电力信号中的脉冲噪声、高斯白噪声、高频噪声以及混合噪声。本专利技术采用的技术方案如下：一种多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法，包括以下步骤：选定结构元素，并定义多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算，以及利用最小均方算法调整所述多级开闭滤波运算和所述多级闭开滤波运算的权系数，以构建多级自适应形态滤波模型；通过所述多级自适应形态滤波模型对所述电力信号进行去噪。所述结构元素是角度为0的直线形结构元素，用矩阵gl＝[11，…，1]表示，长度l为5～11。所述多级开闭滤波运算为：其中，FOCi(xi(n))＝(xiog1·g2og3·g4...)(n)，i＝1,2其中，FOC1和FOC2分别表示第一级和第二级开闭滤波运算，x1(n)为所述多级自适应形态滤波模型的输入，x2(n)为FOC1的输出，y1(n)为所述多级开闭滤波运算的输出。所述多级闭开滤波运算为：其中，FCOi(xi(n))＝(xi·g1og2·g3og4...)(n)，i＝1,2其中，FCO1和FCO2分别表示第一级和第二级闭开滤波运算，x1(n)为所述多级自适应形态滤波模型的输入，x2(n)为FCO1的输出，y2(n)为所述多级开闭滤波运算的输出。所述多级自适应形态滤波模型的表达式为：y(n)＝a1(n)y1(n)+a2(n)y2(n)其中，a1(n)为所述多级开闭滤波运算的权系数，a2(n)为所述多级闭开滤波运算的权系数，y(n)为所述多级自适应形态滤波模型的输出。以含有噪声的电力信号作为所述多级自适应形态滤波模型的输入，所得到的输出即为去噪后的电力信号。本专利技术的有益效果：本专利技术通过选定结构元素，并定义多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算，以及利用最小均方算法调整多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算的权系数，以构建多级自适应形态滤波模型，然后通过该多级自适应形态滤波模型对电力信号进行去噪，由此，能够快速根据信号受噪声污染的程度自适应调整运算系数，有效地去除电力信号中的脉冲噪声、高斯白噪声、高频噪声以及混合噪声。附图说明图1为本专利技术实施例的多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法的流程图；图2为本专利技术一个实施例的多级自适应形态滤波模型的示意图；图3(a)为本专利技术第一方面实施例的含有噪声的电力信号的波形图；图3(b)为本专利技术第一方面实施例的去噪后的电力信号的波形图；图3(c)为本专利技术第一方面实施例的不同脉冲噪声强度下的去噪性能示意图；图4(a)为本专利技术第二方面实施例的含有噪声的电力信号的波形图；图4(b)为本专利技术第二方面实施例的去噪后的电力信号的波形图；图4(c)为本专利技术第二方面实施例的不同噪声频率下的去噪性能示意图；图5(a)为本专利技术第三方面实施例的含有噪声的电力信号的波形图；图5(b)为本专利技术第三方面实施例的去噪后的电力信号的波形图；图5(c)为本专利技术第三方面实施例的不同噪声方差下的去噪性能示意图；图6为本专利技术第四方面实施例的去噪性能示意图；图7为本专利技术第五方面实施例的去噪性能示意图；图8为本专利技术第六方面实施例的去噪性能示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术实施例的多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法包括以下步骤：S1，选定结构元素，并定义多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算，以及利用最小均方算法调整多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算的权系数，以构建多级自适应形态滤波模型。步骤S1为模型的构建步骤。在本专利技术的一个实施例中，所选定的结构元素是角度为0的直线形结构元素，用矩阵gl＝[11，…，1]表示。其中，多级形态滤波器的结构元素具有以下特征：在本专利技术的一个具体实施例中，直线形结构元素的长度l为5～11，例如g1＝[11111]，g2＝[1111111]，g3＝[111111111]，g4＝[11111111111]。在本专利技术的一个实施例中，多级开闭滤波运算为：其中，FOCi(xi(n))＝(xiog1·g2og3·g4...)(n)，i＝1,2。其中，FOC1和FOC2分别表示第一级和第二级开闭滤波运算，x1(n)为多级自适应形态滤波模型的输入，x2(n)为FOC1的输出，y1(n)为多级开闭滤波运算的输出。多级闭开滤波运算为：其中，FCOi(xi(n))＝(xi·g1og2·g3og4...)(n)，i＝1,2。其中，FCO1和FCO2分别表示第一级和第二级闭开滤波运算，x1(n)为多级自适应形态滤波模型的输入，x2(n)为FCO1的输出，y2(n)为多级开闭滤波运算的输出。在本专利技术的一个实施例中，首先可计算误差信号e(n)，即期望输出s(n)与模型输出y(n)之差e(n)＝s(n)-y(n)，然后根据最小均方(LMS)算法得到调整后的多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算的权系数a1(n)、a2(n)。具体地，可取单个误差样本的平方e2(n)作为输出信号与理想信号的均方差E[e2(n)]的估计，计算其对权系数的导数，有：利用最速下降法优化权系数，得到：综合以上两式可得：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n选定结构元素，并定义多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算，以及利用最小均方算法调整所述多级开闭滤波运算和所述多级闭开滤波运算的权系数，以构建多级自适应形态滤波模型；/n通过所述多级自适应形态滤波模型对所述电力信号进行去噪。/n

【技术特征摘要】
1.一种多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
选定结构元素，并定义多级开闭滤波运算和多级闭开滤波运算，以及利用最小均方算法调整所述多级开闭滤波运算和所述多级闭开滤波运算的权系数，以构建多级自适应形态滤波模型；
通过所述多级自适应形态滤波模型对所述电力信号进行去噪。


2.根据权利要求1所述的多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法，其特征在于，所述结构元素是角度为0的直线形结构元素，用矩阵gl＝[11，…，1]表示，长度l为5～11。


3.根据权利要求2所述的多级自适应形态滤波的电力信号去噪方法，其特征在于，所述多级开闭滤波运算为：



其中，FOCi(xi(n))＝(xiog1·g2og3·g4...)(n)，i＝1,2
其中，FOC1和FOC2分别表示第一级和第二级开闭滤波运算，x1(n)为所述多级自适应形态滤波模型的输入，x2(n)为FOC1的输出，y1(n)为所述多级开闭滤波运算的输出。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱幼莲，黄成，宋伟，王娜，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32