基于小波分析的电气火灾微弱信号检测研究

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针对在探测电气火灾微弱的电流信号时传统的微弱信号检测算法或原理的局限性,在分析了小波变换信噪分离原理的基础上,提出了将小波分析与自适应滤波相结合的算法。通过小波分析对被检测的微弱电流信号的分解,为每个子带滤波器单独设计阈值,实现了从强噪声信号中提取微弱的表征电气火灾的电流信号。并通过仿真的结果验证了本算法的可行性和可靠性,为探测微弱电流信号从而实现早期电气火灾探测预报提供了新的探测依据和方法。 Aiming at the limitation of traditional weak signal detection algorithm or principle when detecting faint current signal of electrical fire, an algorithm combining wavelet analysis and adaptive filtering is proposed based on the principle of signal-noise separation in wavelet transform. By wavelet analysis of the detected weak current signal decomposition, the design of the threshold for each sub-band filter alone, achieved from the strong noise signal to extract the weak current signal characterizing the electrical fire. Through the simulation results, the feasibility and reliability of the proposed algorithm are verified. The results provide a new detection basis and method for detecting weak current signals to achieve early detection and detection of electrical fires.
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