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利用经验模态分解方法消除白噪声及谐波 the application of empirical modal decomposition in eliminating white noise and harmonics
V01．27
第27卷第5期 现代电力 No．5
2010年10月 ModemElectricPower Oct．2010
文室编号：1007—2322(2010)05—0053—04 文献标识码：A
利用经验模态分解方法消除白噪声及谐波
潘章达1，张钺2
(1．湖北超高压输变电公司，湖北武汉430050；2．南昌理工学院，江西南昌330044)
The of Modal in
EmpiricalDecomposition
Application Eliminating
Noiseand
White Harmonics
Pan
Zhangdal，ZhangChengz
(1．HubeiEHVTransmissionSubstation 430050，China；
Company，Wuhan
2．School
of Instituteof 330044，China)
Nanchang Technology，Nanehang
摘要：在电力信号的分析中引入经验模态分解方法，可以 定义交流电在1S内正弦参量交变的次数为频率[1]，
将电力信号中的白噪声及谐波滤除。首先对信号进行经验模 根据该定义，电压波形质量的好坏将会影响到频率
态分解，利用白噪声分解后固有模态函数(IMF)的统计特性测量的精度。在实际情况下，电压波形检测样本中
将白噪声滤除，然后将剩余的固有模态函数予以重新组合，
通常含有谐波、噪声及系统受大扰动时所含的暂态
并再次对新信号进行经验模态分解。由于没有噪声的影响，
高频噪声污染，干扰严重时，测量结果与实际值是
谐波和基波分量分解在不同的固有模态函数上，最低频的固
大相径庭。因此，对采样数据中含有的谐波和噪声
有模态函数即是要提取的基波分量，谐波分量被消除。实验
污染进行排除是精确测量频率的前提。
仿真结果证明了该方法的有效性和正确性。
Modal
经验模态分解(EmpiricalDecomposi-
关键词：经验模态分解；电力信号：白噪声；固有模态函
tion，EMD)是近年提出的一种新的信号处理方法，
数：谐波：基波
该算法基于细节、局部性特征，同时是自适应的，
Modal
Decomposition(E加)method
Abstract．．Empirical
因此适合于处理非线性、非稳态信号。它的基本思
is
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