nbsp;  本文采用不同预处理方法的CL4多小波、GHM多小波和db4小波来实现对数据的压缩， GHM多小波和db4小波与CL4多小波非常类似，且具有正交性和紧支撑性，滤波器长度均为4。关于传统小波在电力系统故障数据压缩中的应用可参见文[11]。
    采用电力系统的正弦信号和500kV高压输电线路单相接地短路故障相的电压信号(故障点距输电线首端的长度与输电线总长度的百分比分别为2.5%、12.5%、25%、37.5%、50%、75%、87.5%)作为原始信号，采样点为1024个，分解层数为6层。对CL4多小波采用Haar法和平衡法两种预处理方法；对GHM多小波采用GHM.init预处理方法(GHM.init是GHM多小波的所有已知预处理方法中综合效果最好的预处理方法之一)；对db4传统小波采用直接处理采样点的方法。本文采用保留多小波分解后的若干最大系数的数据压缩方法。该方法的原理是：对原始信号进行小波尺度的扩展，保留绝对值最大的系数，这种情况下，可仅用全局阈值来压缩信号，以实现信号的压缩或相对均方差赋范信号的恢复，该方法可先确定数据的压缩比。定义信号重构后的赋范均方误差为

式中  f(n)、 分别为原始信号与恢复信号。 表1为采用该方法时，采用不同多小波对相应信号数据的压缩结果。

    计算出其他故障

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