基于DSP的風電場電能質量監測裝置研究設計
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3 小波消噪仿真
小波消噪分為3個步驟進行：
(1)信號的小波分解：本文選用db4小波進行3層分解。
(2)小波分解高頻系數的閾值量化。本文選擇一個18軟閾值并進行量化處理。
(3)小波的重構，即消噪后的信號恢復。
假設疊加有白噪聲的待分析原始信號為：
對上述存在噪聲的信號選用db4小波進行消噪處理后的結果如圖4(b)所示。比較圖4中的(a)和(b)的信號可以看出，用小波消噪可以較好地保存原信號中的高次諧波部分，并且去掉了白噪聲。
風電場電能質量實時監測與分析、管理是電能質量監測的一個的發展方向，其中風電場暫態電能質量監測是大力發展的重點。本文針對風電場電能質量監測與分析實時性的特點，設計了基于FPGA、DSP和A/D硬件結構的電能質量監測裝置，以及基于小波變換與高速DSP的電能質量監測方法。
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