基于MATLAB的电能质量数据小波变换自适应压缩系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台开发，实现电能质量数据的智能压缩。系统自动识别电压/电流波形和谐波特征，支持Db3、Haar等多种小波基函数选择，并采用自适应阈值算法优化压缩效果，提高数据处理效率。

详 情 说 明

基于小波变换的电能质量数据自适应压缩系统

项目介绍

本项目旨在实现电能质量数据的智能压缩处理，通过小波变换多分辨率分析与自适应阈值算法，对高采样率的电压/电流时间序列数据进行高效压缩。系统能够自动识别信号特征，在保证重构精度的前提下显著减小数据存储空间，并提供全面的压缩效果评估与可视化分析。

功能特性

• 数据特征自动识别：智能识别输入电能质量数据的波形特性与谐波分量
• 多小波基支持：提供Db3、Haar等多种小波基函数选择
• 自适应阈值压缩：根据信号特性动态调整阈值，优化压缩效果
• 可视化分析：提供压缩前后信号对比、小波系数分布等图形化展示
• 精度验证：支持压缩数据重构，计算信噪比、均方误差等评估指标
• 灵活参数配置：支持压缩比设定，输出包含压缩参数的配置文件

使用方法

1. 准备数据：将电能质量数据文件（.mat/.csv/.txt格式）置于指定目录，确保包含时间序列采样值和采样频率信息
2. 参数设置：在配置界面选择小波基类型（如Db3、Haar），设定期望压缩比（可选）
3. 执行压缩：运行主程序，系统自动完成数据读取、特征分析、小波变换、阈值压缩全过程
4. 结果获取：查看生成的压缩数据文件、性能评估报告和可视化图表
5. 重构验证：使用输出的配置文件可进行数据重构验证精度

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：≥4GB RAM（处理大数据集时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间用于存储临时文件和输出结果

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了电能质量数据的完整压缩解决方案。其主要能力包括：自动载入原始数据文件并进行格式校验，执行小波分解与多分辨率分析，应用自适应阈值算法完成系数压缩，生成压缩后数据及相应参数配置文件。同时具备结果可视化功能，可绘制原始与重构信号对比图、小波系数分布图，并计算输出关键性能指标报告。