三相并联有源滤波器消除谐波的新技术

B.Vamsi克利须那神
印度金奈-73号巴拉特大学助理教授

摘要

本文分析了三相并联有源电力滤波器(apf)消除谐波、校正功率因数、平衡非对称负载的基于时域方法的电流检测算法。对现有有源电力滤波器电流检测算法的性能进行了基本概述和评价。针对不同复杂的电能质量问题和不同的补偿目的，提出了一种新的电流检测算法。与现有算法相比，该算法具有响应时延短、物理意义明确的特点。采用该算法可以准确、简便地获得不同的补偿电流参考。保证了并联有源滤波器能很好地实现不同的补偿目的。给出了MATLAB仿真结果和实验并联有源滤波器的测试结果，验证了该算法的有效性。

关键字

有源电力滤波器(APF)，电流检测算法，谐波补偿，无功补偿，时域。

介绍

图像去噪是一种去除添加到原始图像中的噪声的技术。降噪是图像处理系统的重要组成部分。图像总是受到噪声的影响。在捕获、处理和存储图像时，图像质量可能会受到影响。噪声只是真实世界的信号，而不是原始信号的一部分。在图像中，噪声抑制是一项特别精细的任务。在这一任务中，降噪和保留实际图像特征是主要的聚焦部分。小波变换提供了一个多分辨率的[1]表示，它使用一组分析函数，这些分析函数是一些函数(小波)的膨胀和平移。针对由于图像采集条件不理想而产生的大量噪声导致图像质量下降的问题，提出了一种去噪方法。图像质量由峰值信噪比(PSNR)或信噪比(SNR)来衡量。 Traditionally, this is achieved by linear processing such as Wiener filtering [3]. Recently introduced Dual-Tree Complex wavelet transforms and Multilevel Dual-Tree Complex DWT can give best results in image denoising applications.

对偶树复小波变换

在该系统中，我们将复值推广到离散平台，利用复小波进行运动估计，结果表明复小波可以提供近似的位移不变性。不幸的是，我们无法在单一树中使用短支持复FIR滤波器获得PR和良好的频率特性(例如，图2)。然而，我们观察到，通过在树的每一层加倍采样率，我们也可以用真实的DWT实现近似的移位不变性。要做到这一点，样本必须均匀间隔。在常规小波树(如图3所示)中，使所有采样率翻倍的一种方法是在1级滤波器后消除2的下采样。对于线性相位滤波器，这需要在一棵树中使用奇数长度滤波器，在另一棵树中使用偶数长度滤波器。如果每棵树交替使用奇数和偶数过滤器，那么两棵树之间就会出现更大的对称性，但这不是必需的。注意这些基在每个尺度上的垂直对齐，这样树b缩放函数在树a的缩放函数之间插入，而树b小波与树a的小波对齐，但在底层振荡中有正交相移。为了反演DT CWT，图2中的每棵树都使用正交滤波器G单独反演。，设计为完美的重构与相应的分析滤波器H…在2波段重建块中，显示在右下。最后对两个输出树进行平均，得到一个近似移不变系统。

该系统是一个冗余度为2的小波框架;如果滤波器的设计使分析和重建滤波器具有非常相似的频率响应(即几乎是正交的)，那么它是一个几乎紧密的框架，这意味着当信号转换到DT CWT域[3]时，能量大约被保留。通过在每个尺度上分别向逆DT CWT注入单位脉冲来获得基本函数。通过将单位脉冲依次注入树a和树b，得到实部和虚部。

具有正交位移特性的DTCWT

为了检验对偶树的奇/偶或Q-shift形式的移位不变性质，考虑当我们选择只保留对偶树的一个级别的一种类型(小波或缩放函数)的系数时会发生什么。例如，我们可以选择只保留三级小波系数x001a和x001b，并将所有其他小波系数设置为零。如果信号y，由这些系数[4]重构而来，没有混叠，那么我们定义这个变换在这个层次上是平移不变的。这是因为没有混叠意味着给定子带是线性时不变(LTI)系统，因此完全由单个脉冲响应和相应的z传递函数表征。在这种情况下，我们将子带定义为包含给定级别和给定类型(小波或缩放函数)的两个树的所有系数[9]。图3显示了仅保留一种类型和级别系数时对偶树的简化分析和重构部分。所有的下采样和上采样操作分别移动到分析滤波器组的输出和重构滤波器组的输入，并组合级联滤波器传递函数。

对偶树复小波变换的仿真结果

小波变换的主要过程是将实值和虚值转化为标准正交级数。标准正交意味着连续和离散，对偶树复小波变换定义为对偶实树组合来执行函数。给出了对偶树复小波变换的实验结果，并给出了基于数学表示的仿真结果。在迭代的下一阶段，输入图像信噪比级别为20.7561图240 (b)信噪比级别为26.3078。在迭代680级时，信噪比水平为27.4036，在迭代960级时，信噪比水平为28.0805,DTCWT的仿真结果与现有算法相比，显示出更好的结果，图像的原创性得到了提高。

基于osp的DTCWT仿真结果

给出了具有正交位移特性的对偶树复小波变换的仿真结果。该算法中基于小波变换的图像去噪技术与小波变换相比较，该算法中的对偶树复小波变换是图像去噪的最佳方法。

基于所提算法的对偶树复小波变换与对偶树复小波变换的正交移性进行了比较，与该算法中最佳的对偶树复小波变换的正交移性进行了比较。

DTCWT& DTCWT与osp使用RGB图像

在对偶树复小波变换适用于rgb图像去噪的过程中，实验表明，在灰度图像和rgb图像中，rgb图像在图像传输和采集过程中大多受到噪声的破坏，是一种有效的图像恢复方法，该算法用于所有类型图像的恢复，也显示了较好的实验结果。

对比表基于所提出的算法对偶树复小波变换和对偶树复小波变换以及rgb图像的正交移位特性。

这种技术速度更快，效果更好。本文分析的一些方面对其他去噪方案有一定的参考价值。给出了双树复小波变换的移不变性。在适当设计双正交或正交小波滤波器的情况下，DTCWT具有良好的平移不变性。这些属性可以扩展到多个维度。采用该技术，可以降低噪声，提高图像的原创性，提高信噪比。

表格一览


表1	表2

数字一览


图1	图2	图3

图4	图5	图6

参考文献

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国际电气、电子和仪器工程高级研究杂志