MATLAB实现的电力系统信号小波分析与噪声抑制系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB平台，利用db3小波基函数对电力系统监测信号进行5层分解，实现多分辨率分析，通过提取各层细节与逼近系数有效抑制噪声，适用于在线监测场景，提升信号分析的准确性与实时性。

详 情 说 明

基于db3小波5层分解的电力系统在线监测与噪声抑制系统

项目介绍

本项目针对电力系统在线监测需求，开发了一套基于db3小波基函数的5层小波分解噪声抑制系统。系统通过小波变换的多分辨率分析特性，实现对电力系统监测信号（电压/电流波形）的有效去噪处理，为后续的故障检测和状态监测提供高质量的预处理信号。

系统能够处理单通道或多通道一维时序数据，支持实时/准实时信号处理，满足电力系统在线监测的应用场景要求。通过分离信号特征与背景噪声，显著提升信号质量，提高电力系统监测的准确性和可靠性。

功能特性

• 多分辨率分析：采用db3小波基函数进行5层小波分解，实现信号在不同尺度下的精细分析
• 系数提取：完整提取各层细节系数（d1-d5）和逼近系数（a5），全面展现信号特征
• 噪声抑制：通过小波阈值处理有效分离信号特征与背景噪声（白噪声、工频干扰等）
• 信号重构：基于处理后的小波系数重构去噪信号，保持原有信号特征
• 能量分析：提供各层系数能量分布图谱，辅助信号特征分析
• 性能评估：生成信噪比改善评估报告，量化去噪效果
• 实时处理：支持在线监测需求，满足电力系统实时性要求

使用方法

数据准备

准备电力系统监测传感器采集的时域信号数据，确保数据格式为单通道或多通道一维时序数据。需明确采样频率和信号长度参数。

参数设置

根据具体信号特性调整相关参数，包括采样频率、信号长度、小波分解层数（固定为5层）以及阈值处理参数。

运行处理

执行主程序，系统将自动完成以下处理流程：

1. 信号预处理和标准化
2. db3小波5层分解
3. 细节系数和逼近系数提取
4. 阈值去噪处理
5. 信号重构
6. 结果分析和评估报告生成

结果输出

系统输出包括：

• 5层细节信号（d1-d5）和第5层逼近信号（a5）
• 去噪后的重构信号
• 各层系数能量分布图谱
• 信噪比改善评估报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox

硬件要求

• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB以上）
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括信号数据的读取与预处理、小波分解的参数配置与执行、各层系数的提取与分析、噪声抑制算法实现、信号重构过程控制，以及去噪效果评估与可视化输出。该文件通过模块化设计实现了完整的信号处理流程，确保电力系统监测信号的高效去噪处理。