信號(hào)去噪方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種信號(hào)去噪方法和裝置。信號(hào)去噪方法包括：獲取信號(hào)集合，其中，信號(hào)集合為通過采集原始信號(hào)得到的信號(hào)集合；根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)；在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)；以及對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)。通過本發(fā)明，解決了相關(guān)技術(shù)中的信號(hào)去噪方法的去噪效果較差的問題。
【專利說明】
信號(hào)去噪方法和裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及信號(hào)處理領(lǐng)域，具體而言，設(shè)及一種信號(hào)去噪方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 原始信號(hào)在傳輸?shù)倪^程中會(huì)受到干擾，導(dǎo)致采集時(shí)得到的信號(hào)不僅包括原始信 號(hào)，還包括干擾信號(hào)，也即噪聲，為了去除噪聲，需要采用去噪方法對(duì)采集得到的信號(hào)執(zhí)行 數(shù)據(jù)處理，得到噪聲信號(hào)較小的信號(hào)。目前常用的去噪方法是采用基于傅里葉變換的數(shù)字 陷波器法或硬件濾波方法。通常操作是根據(jù)原始信號(hào)與干擾在幅值和頻段分布上的不同特 點(diǎn)，在頻域定義闊值函數(shù)將噪聲成分去除，然后通過傅里葉逆變換到時(shí)域，實(shí)現(xiàn)去噪。
[0003] 局部放電通常是指電力設(shè)備絕緣體內(nèi)部或絕緣表面局部電場(chǎng)集中產(chǎn)生的放電過 程，在放電過程中，會(huì)伴隨著聲、光、熱和化學(xué)反應(yīng)等現(xiàn)象，在局部放電的作用下，會(huì)加劇電 力設(shè)備絕緣材料的老化，最終導(dǎo)致絕緣擊穿發(fā)生故障，因此，局部放電信號(hào)檢測(cè)是電力設(shè)備 絕緣狀態(tài)評(píng)估及故障定位的關(guān)鍵，直接關(guān)系到電力設(shè)備的檢修及維護(hù)方案的制定，進(jìn)而影 響到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。但是，電力設(shè)備所在現(xiàn)場(chǎng)的電磁環(huán)境通常十分復(fù)雜，包括周期性 窄帶干擾、白噪聲等眾多干擾信號(hào)，極端情況下局放信號(hào)（局部放電信號(hào)）可能被強(qiáng)大的噪 聲所掩蓋，因此，需要對(duì)局部放電傳感器設(shè)備采集到的局部放電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，剔除噪 聲，W獲得比較平穩(wěn)、可靠的局部放電信號(hào)。目前常用的信號(hào)去噪方法是雖然運(yùn)些方法能一 定程度上抑制干擾信號(hào)的窄帶干擾，但是會(huì)損失較多原始的局部放電信號(hào)的能量，并且，當(dāng) 干擾中屯、的頻率發(fā)生變化時(shí)，用于濾除干擾噪聲的闊值函數(shù)的參數(shù)設(shè)置就會(huì)失效，需要重 新定義干擾噪聲的闊值函數(shù)。自適應(yīng)濾波方法可W自動(dòng)調(diào)節(jié)干擾噪聲闊值函數(shù)的參數(shù)，但 是穩(wěn)定性較差。
[0004] 針對(duì)相關(guān)技術(shù)中的信號(hào)去噪方法的去噪效果較差的問題，目前尚未提出有效的解 決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的主要目的在于提供一種信號(hào)去噪方法和裝置，W解決相關(guān)技術(shù)中的信號(hào) 去噪方法的去噪效果較差的問題。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種信號(hào)去噪方法。該方法包 括:獲取信號(hào)集合，其中，信號(hào)集合為通過采集原始信號(hào)得到的信號(hào)集合;根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分 解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù);在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原 始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù);W及對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)。
[0007] 進(jìn)一步地，特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí) 行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)包括:對(duì)多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行Cohen類時(shí)頻分布，得到多 個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜;疊加多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜，得到 目標(biāo)信號(hào)的時(shí)頻分析圖譜。
[000引進(jìn)一步地，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中屯、頻率各不相同，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定 原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)之前，該方法還包括:在信號(hào)集合中分別添加多個(gè)互相 獨(dú)立的白噪聲信號(hào)，得到多個(gè)帶噪信號(hào)集合，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解 處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分別對(duì)多個(gè)帶噪信號(hào)集合執(zhí)行 分解，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集 合均包括多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，其中，在得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合之后，該方法還包括:對(duì) 多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的中屯、頻率相同的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)求平均值，得到多個(gè)平均內(nèi)稟模 態(tài)函數(shù)，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括:在多個(gè)平均 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0009] 進(jìn)一步地，在根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理之前，該方法還包 括:根據(jù)延拓規(guī)則對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行延拓處理，得到信號(hào)延拓集合，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì) 信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)延拓 集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)延拓內(nèi)稟模態(tài)函數(shù);根據(jù)延拓規(guī)則對(duì)多個(gè)延拓內(nèi)稟模態(tài)函數(shù) 執(zhí)行截?cái)嗵幚?，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0010] 進(jìn)一步地，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括： 分別計(jì)算多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的波形特征參數(shù)；W及在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中選取波形特征參 數(shù)在原始信號(hào)的波形特征參數(shù)范圍之內(nèi)的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作為第一特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合， 其中，特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為在第一特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中選取的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0011] 進(jìn)一步地，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括： 在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中選取幅值在原始信號(hào)的幅值范圍之內(nèi)的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作為第二特 征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為在第二特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中選取的 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0012] 進(jìn)一步地，原始信號(hào)為局部放電信號(hào)。
[0013] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種信號(hào)去噪裝置。該裝置包 括:獲取單元，用于獲取信號(hào)集合，其中，信號(hào)集合為通過采集原始信號(hào)得到的信號(hào)集合;分 解單元，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù);確 定單元，用于在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)；W及合成單 元，用于對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)。
[0014] 進(jìn)一步地，特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，合成單元包括:執(zhí)行模 塊，用于對(duì)多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行Cohen類時(shí)頻分布，得到多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí) 頻分析圖譜;疊加模塊，用于疊加多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜，得到目標(biāo)信號(hào)的 時(shí)頻分析圖譜。
[0015] 進(jìn)一步地，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中屯、頻率各不相同，該裝置還包括:添加單元，用 于在信號(hào)集合中分別添加多個(gè)互相獨(dú)立的白噪聲信號(hào)，得到多個(gè)帶噪信號(hào)集合，分解單元 包括:分解模塊，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分別對(duì)多個(gè)帶噪信號(hào)集合執(zhí)行分解，得到多個(gè) 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合均包括多個(gè) 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，該裝置還包括:計(jì)算單元，用于對(duì)多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的中屯、頻率相同 的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)求平均值，得到多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，確定單元包括:確定模塊，用于在 多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0016] 本發(fā)明通過在獲取信號(hào)集合之后，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處 理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù)，對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)，也即對(duì)采集到的信號(hào)去噪后的信 號(hào)，解決了相關(guān)技術(shù)中的信號(hào)去噪方法的去噪效果較差的問題，通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法與 選取特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)結(jié)合的去噪方法，增強(qiáng)了信號(hào)去噪方法的去噪效果。
【附圖說明】
[0017] 構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分的附圖用來提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實(shí) 施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：
[0018] 圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的信號(hào)去噪方法的流程圖；
[0019] 圖2是根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的信號(hào)去噪方法的流程圖；
[0020] 圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的局部放電信號(hào)集合的示意圖；
[0021] 圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的局部放電信號(hào)集合的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的示意圖；
[0022] 圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的目標(biāo)局部放電信號(hào)的時(shí)頻分析圖譜的示意圖；
[0023] 圖6是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的局部放電信號(hào)集合的時(shí)頻分析圖譜的示意圖；W及
[0024] 圖7是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的信號(hào)去噪裝置的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025] 需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可W相 互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明。
[0026] 為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本申請(qǐng)方案，下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的 附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是 本申請(qǐng)一部分的實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人 員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范 圍。
[0027] 需要說明的是，本申請(qǐng)的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語(yǔ)"第一"、"第 二"等是用于區(qū)別類似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解運(yùn)樣使用 的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可W互換，W便運(yùn)里描述的本申請(qǐng)的實(shí)施例。此外，術(shù)語(yǔ)"包括"和"具 有"W及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的 過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清 楚地列出的或?qū)τ谶\(yùn)些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。
[0028] 本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種信號(hào)去噪方法。
[0029] 圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的信號(hào)去噪方法的流程圖。如圖1所示，該方法包括 W下步驟：
[0030] 步驟Sioi，獲取信號(hào)集合。
[0031] 信號(hào)集合為通過采集原始信號(hào)得到的信號(hào)集合。原始信號(hào)是物理信號(hào)，例如，局部 放電信號(hào)，通過在時(shí)間域上離散地采集原始的物理信號(hào)，得到采樣信號(hào)的序列的集合，也即 信號(hào)集合。
[0032] 步驟S102,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài) 函數(shù)。
[0033] 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(血pirical Mode Decomposition,簡(jiǎn)稱EMD)是一種自適應(yīng)信 號(hào)時(shí)頻處理方法，通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法可W將信號(hào)按照時(shí)間尺度的不同分解為有限個(gè)內(nèi) 稟模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function,簡(jiǎn)稱IMF)W及一個(gè)殘余函數(shù)R，分解出來的多個(gè)內(nèi) 稟模態(tài)函數(shù)包含了信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的特征信號(hào)，時(shí)間尺度可W是預(yù)先確定的多個(gè)時(shí) 間尺度，因此，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中屯、頻率是不同的。
[0034] 在對(duì)信號(hào)執(zhí)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解處理之后，可W得到信號(hào)集合的多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)， 多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中屯、頻率是不同的。
[0035] 步驟S103,在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0036] 在得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)之后，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0037] 可W根據(jù)典型的原始信號(hào)的幅值和多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的波形特征在信號(hào)集合的 多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中篩選出原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0038] 步驟S104,對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)。
[0039] 在確定出特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)之后，對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo) 信號(hào)，目標(biāo)信號(hào)是去噪后的信號(hào)。如果特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)是一個(gè)，則特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)即為 目標(biāo)信號(hào)，如果特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)是多個(gè)，則對(duì)多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo) 信號(hào)。
[0040] 該實(shí)施例提供的信號(hào)去噪方法，通過在獲取信號(hào)集合之后，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方 法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信 號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)，也即對(duì)采 集到的信號(hào)去噪后的信號(hào)，解決了相關(guān)技術(shù)中的信號(hào)去噪方法的去噪效果較差的問題，通 過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法與選取特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)結(jié)合的去噪方法，增強(qiáng)了信號(hào)去噪方法的去 噪效果。
[0041 ]在上述實(shí)施例中，如果確定出的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，貝U 對(duì)多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，具體地，可W先對(duì)多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行 Cohen類時(shí)頻分布，得到多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜，然后疊加多個(gè)特征內(nèi)稟模 態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜，得到目標(biāo)信號(hào)的時(shí)頻分析圖譜。時(shí)頻分析圖譜是信號(hào)的時(shí)間和頻 率之間的關(guān)系，可W根據(jù)信號(hào)的時(shí)頻分析圖譜對(duì)目標(biāo)信號(hào)執(zhí)行分析。
[0042] 優(yōu)選地，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理還可W是根據(jù)改進(jìn)集合 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法巧nsemble Empirical Mode Decomposition,簡(jiǎn)稱邸MD)執(zhí)行分解處理， 改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的步驟如下：
[0043] 步驟一，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)之前，在 信號(hào)集合中分別添加多個(gè)互相獨(dú)立的白噪聲信號(hào)，得到多個(gè)帶噪信號(hào)集合；
[0044] 步驟二，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分別對(duì)多個(gè)帶噪信號(hào)集合執(zhí)行分解，得到多個(gè)內(nèi) 稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合均包括多個(gè)內(nèi) 稟模態(tài)函數(shù)，每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中屯、頻率不同；
[0045] 步驟=，在得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合之后，對(duì)多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的中屯、 頻率相同的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)求平均值，得到多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0046] 在根據(jù)改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法執(zhí)行分解之后，在多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確 定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0047] 優(yōu)選地，作為上述實(shí)施例的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例，在根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集 合執(zhí)行分解處理之前，可W根據(jù)延拓規(guī)則對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行延拓處理，得到信號(hào)延拓集合，然 后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)延拓集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)延拓內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，最 后，根據(jù)延拓規(guī)則對(duì)多個(gè)延拓內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行截?cái)嗵幚?，可W得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0048] 在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)可W是在多個(gè)內(nèi) 稟模態(tài)函數(shù)中排除與原始信號(hào)的特性不符的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，例如，分別計(jì)算多個(gè)內(nèi)稟模態(tài) 函數(shù)的波形特征參數(shù)，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中選取波形特征參數(shù)在原始信號(hào)的波形特征參 數(shù)范圍之內(nèi)的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作為第一特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為 在第一特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中選取的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù);或者，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中選取 幅值在原始信號(hào)的幅值范圍之內(nèi)的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作為第二特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中， 特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為在第二特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中選取的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0049] 圖2是根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的信號(hào)去噪方法的流程圖。該實(shí)施例可W作為上述 第一實(shí)施例的優(yōu)選實(shí)施方式，該實(shí)施例中的原始信號(hào)為局部放電信號(hào)，下面結(jié)合圖2對(duì)該優(yōu) 選實(shí)施例的信號(hào)去噪方法進(jìn)行說明：
[0050] 第一步，獲取局部放電信號(hào)集合。
[0051] 局部放電信號(hào)集合可W是對(duì)局部放電信號(hào)的原始信號(hào)執(zhí)行采樣得到的信號(hào)序列 的集合。局部放電是電力設(shè)備在絕緣能力下降時(shí)發(fā)出的一種放電現(xiàn)象。在獲取局部放電信 號(hào)集合之后，可W對(duì)局部放電信號(hào)集合執(zhí)行歸一化處理。
[0化2] 第二步，根據(jù)回歸性支持向量機(jī)（Suppo;rt Vector Machine for Regression,簡(jiǎn) 稱SVR)對(duì)局部放電信號(hào)集合執(zhí)行序列延拓。
[0053] SVR可W運(yùn)用線性學(xué)習(xí)機(jī)的方法在高維空間實(shí)現(xiàn)非線性分類、回歸等操作，具有計(jì) 算量少、回歸精度高等優(yōu)點(diǎn)，SVR的具體實(shí)施方法如下：
[0054] (1)給定待延拓?cái)?shù)據(jù)序列并歸一化，按照預(yù)設(shè)規(guī)則選取訓(xùn)練集樣本；
[0055] (2)使用交叉驗(yàn)證方法選取徑向基函數(shù)(簡(jiǎn)稱RBF)核函數(shù)最優(yōu)參數(shù)，最優(yōu)參數(shù)是懲 罰因子C;
[0056] (3)利用訓(xùn)練樣本集和回歸函數(shù)構(gòu)造回歸模型如下：
[0化7]
[005引向回歸模型輸入測(cè)試集預(yù)測(cè)得到一個(gè)邊界點(diǎn)；
[0059] (4)重復(fù)步驟(3)直至滿足延拓點(diǎn)數(shù)要求。
[0060] 第=步，根據(jù)改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法執(zhí)行分解，獲得多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù) IMF及殘余函數(shù)R。
[0061] 在延拓后得到的局部放電信號(hào)延拓集合中添加高斯白噪聲，得到帶噪聲集合，將 帶噪聲集合按照經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分解為m個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)IMF和一個(gè)殘余函數(shù)R，經(jīng)驗(yàn)?zāi)?態(tài)分解方法可W根據(jù)信號(hào)的特征自適應(yīng)確定經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法待確定的參數(shù)。
[0062] 分別對(duì)局部放電信號(hào)延拓集合中添加M個(gè)互相獨(dú)立的高斯白噪聲，可W得到M組內(nèi) 稟模態(tài)函數(shù)集合，每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中都包含m個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，對(duì)M個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù) 集合中的中屯、頻率相同的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)取平均值，可W得到m個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0063] 在得到m個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)之后，還要按照延拓規(guī)則分別對(duì)m個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù)執(zhí)行截?cái)嗵幚怼?br>[0064] 第四步，在多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)IMF中進(jìn)行篩選，得到與局部放電信號(hào)的原始信 號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù):特征IMFl，特征IMF2,……，特征IMFn。
[0065] 具體地，篩選方法可W是查詢典型的局部放電脈沖信號(hào)的圖譜，根據(jù)典型局部放 電信號(hào)設(shè)定幅值闊值，在多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中去除幅值超過設(shè)定的幅值闊值的內(nèi)稟模 態(tài)函數(shù)。篩選方法還可W包括查詢典型的局部放電脈沖信號(hào)的圖譜，根據(jù)典型局部放電信 號(hào)確定局部放電信號(hào)的波形特征，在多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中選取符合典型局部放電信號(hào) 的波形特征的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作為特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0066] 第五步，分別對(duì)多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作Cohen類分布，得到多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù)的時(shí)頻分析圖譜。
[0067] 在進(jìn)行Cohen類分布之前，需要選取合適的Cohen類時(shí)頻分布。
[0068] 第六步，疊加多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜。
[0069] 第屯步，在疊加多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜之后，即得到目標(biāo)信號(hào)的 時(shí)頻分析圖譜，其中，目標(biāo)信號(hào)為對(duì)采集信號(hào)的信號(hào)集合去噪之后的信號(hào)。
[0070] 在得到多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜之后，疊加多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù) 的時(shí)頻分析圖譜，疊加公式
其中，0是改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài) 分解并篩選出的特征IMF的Cohen類時(shí)頻分布，化是特征IMFD的個(gè)數(shù)，Cx(t，f)是目標(biāo)信號(hào)的 時(shí)頻分布圖譜。
[0071] 對(duì)目標(biāo)信號(hào)的時(shí)頻分析圖譜和采集得到的信號(hào)集合的時(shí)頻分析圖譜進(jìn)行對(duì)比，目 標(biāo)信號(hào)的時(shí)頻分析圖譜中有效地將局部放電脈沖信息和干擾信號(hào)進(jìn)行了分離，實(shí)現(xiàn)了對(duì)局 部放電信號(hào)的去噪。通過改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與Cohen類時(shí)頻分布結(jié)合的局部放電信號(hào) 去噪方法能夠從含有復(fù)雜噪聲的變電站現(xiàn)場(chǎng)采集局部放電信號(hào)中有效剔除窄帶干擾和白 噪聲，提取出有效局部放電信號(hào)。并且生成的局部放電信號(hào)時(shí)頻分析圖譜具有較好時(shí)頻分 辨率，有效抑制了交叉干擾項(xiàng)問題。
[0072] 下面結(jié)合一個(gè)具體實(shí)施例對(duì)上述優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行進(jìn)一步的說明。
[0073] 選取上海某35kV變電站電纜局部放電在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的一段異常局部放電 (PD)脈沖信號(hào)，檢測(cè)方法為高頻電流法，時(shí)域波形如圖3所示，運(yùn)用本發(fā)明方法對(duì)采集到的 信號(hào)集合進(jìn)行延拓并執(zhí)行邸MD分解，得到9個(gè)IMF分量，通過分析，IMF6~IMF9為低頻分量， 可視作"虛假信號(hào)"，將IMF6~IMF9從邸MD分解結(jié)果中剔除，將分量IMFl~IMF5在圖4示出。 如圖4所示，白噪聲主要集中在IMFl分量，而IMF4和IMF5則主要是窄帶干擾信號(hào)，局部放電 脈沖信號(hào)主要集中在IMF2和IMF3中，因此將IMF2和IMF3作為局部放電脈沖信號(hào)的特征IMF。 對(duì)IMF2和IMF3分別作Cohen類時(shí)頻分布并疊加，結(jié)果如圖5所示。圖6是采集到的局部放電信 號(hào)集合的時(shí)頻分析圖譜，與圖6中所示的采集到的局部放電信號(hào)集合的時(shí)頻分析圖譜相比 較，圖5中所示的去噪后得到的目標(biāo)局部放電信號(hào)的時(shí)頻分析圖譜中可W明顯看出白噪聲 和窄帶干擾有所減少，并且可W明顯辨識(shí)出局部放電脈沖信號(hào)。
[0074] 需要說明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可W在諸如一組計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可W W不 同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。
[0075] 本發(fā)明的實(shí)施例還提供了一種信號(hào)去噪裝置。需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例的信 號(hào)去噪裝置可W用于執(zhí)行本發(fā)明的信號(hào)去噪方法。
[0076] 圖7是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的信號(hào)去噪裝置的示意圖。如圖7所示，該裝置包括獲取 單元10，分解單元20，確定單元30和合成單元40。
[0077] 獲取單元10用于獲取信號(hào)集合，其中，信號(hào)集合為通過采集原始信號(hào)得到的信號(hào) 集合;分解單元20用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模 態(tài)函數(shù);確定單元30用于在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)； 合成單元40用于對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)。
[0078] 該實(shí)施例提供的信號(hào)去噪裝置，通過在獲取信號(hào)集合之后，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方 法對(duì)信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，在多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信 號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，對(duì)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)，也即對(duì)采 集到的信號(hào)去噪后的信號(hào)，解決了相關(guān)技術(shù)中的信號(hào)去噪方法的去噪效果較差的問題，通 過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法與選取特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)結(jié)合的去噪方法，增強(qiáng)了信號(hào)去噪方法的去 噪效果。
[0079] 優(yōu)選地，特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，合成單元40可W包括:執(zhí)行 模塊，用于對(duì)多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行Cohen類時(shí)頻分布，得到多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的 時(shí)頻分析圖譜;疊加模塊，用于疊加多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜，得到目標(biāo)信號(hào) 的時(shí)頻分析圖譜。
[0080] 優(yōu)選地，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中屯、頻率各不相同，該裝置還可W包括:添加單元， 用于在信號(hào)集合中分別添加多個(gè)互相獨(dú)立的白噪聲信號(hào)，得到多個(gè)帶噪信號(hào)集合。分解單 元20可W包括:分解模塊，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分別對(duì)多個(gè)帶噪信號(hào)集合執(zhí)行分解， 得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合。其中，多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合均 包括多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)，該裝置還可W包括:計(jì)算單元，用于對(duì)多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的 中屯、頻率相同的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)求平均值，得到多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。確定單元30可W包 括:確定模塊，用于在多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
[0081] 顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可W用通用 的計(jì)算裝置來實(shí)現(xiàn)，它們可W集中在單個(gè)的計(jì)算裝置上，或者分布在多個(gè)計(jì)算裝置所組成 的網(wǎng)絡(luò)上，可選地，它們可W用計(jì)算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實(shí)現(xiàn)，從而，可W將它們存儲(chǔ) 在存儲(chǔ)裝置中由計(jì)算裝置來執(zhí)行，或者將它們分別制作成各個(gè)集成電路模塊，或者將它們 中的多個(gè)模塊或步驟制作成單個(gè)集成電路模塊來實(shí)現(xiàn)。運(yùn)樣，本發(fā)明不限制于任何特定的 硬件和軟件結(jié)合。
[0082] W上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技 術(shù)人員來說，本發(fā)明可W有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修 改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種信號(hào)去噪方法，其特征在于，包括： 獲取信號(hào)集合，其中，所述信號(hào)集合為通過采集原始信號(hào)得到的信號(hào)集合； 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)所述信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)； 在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)；以及 對(duì)所述特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為多個(gè)特征內(nèi)稟模 態(tài)函數(shù)，對(duì)所述特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)包括： 對(duì)所述多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行Cohen類時(shí)頻分布，得到所述多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù)的時(shí)頻分析圖譜； 疊加所述多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜，得到所述目標(biāo)信號(hào)的時(shí)頻分析圖 譜。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中心頻率各不相 同， 在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)之前，所述方 法還包括:在所述信號(hào)集合中分別添加多個(gè)互相獨(dú)立的白噪聲信號(hào)，得到多個(gè)帶噪信號(hào)集 合， 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)所述信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括： 根據(jù)所述經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分別對(duì)所述多個(gè)帶噪信號(hào)集合執(zhí)行分解，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù)集合，其中，所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合均包括所述多個(gè)內(nèi) 稟模態(tài)函數(shù)， 其中，在得到所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合之后，所述方法還包括:對(duì)所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài) 函數(shù)集合中的中心頻率相同的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)求平均值，得到多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)， 在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括:在所述 多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 在根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)所述信號(hào)集合執(zhí)行分解處理之前，所述方法還包括:根據(jù) 延拓規(guī)則對(duì)所述信號(hào)集合執(zhí)行延拓處理，得到信號(hào)延拓集合， 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)所述信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括： 根據(jù)所述經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)所述信號(hào)延拓集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)延拓內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù);根據(jù)所述延拓規(guī)則對(duì)所述多個(gè)延拓內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行截?cái)嗵幚?，得到所述多個(gè)內(nèi)稟模 態(tài)函數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始 信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括： 分別計(jì)算所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的波形特征參數(shù)；以及 在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中選取波形特征參數(shù)在所述原始信號(hào)的波形特征參數(shù)范圍 之內(nèi)的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)作為第一特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，所述特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為在 所述第一特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中選取的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始 信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)包括： 在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中選取幅值在所述原始信號(hào)的幅值范圍之內(nèi)的內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù)作為第二特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，所述特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為在所述第二特征內(nèi)稟 模態(tài)函數(shù)集合中選取的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始信號(hào)為局部放電信號(hào)。8. -種信號(hào)去噪裝置，其特征在于，包括： 獲取單元，用于獲取信號(hào)集合，其中，所述信號(hào)集合為通過采集原始信號(hào)得到的信號(hào)集 合； 分解單元，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)所述信號(hào)集合執(zhí)行分解處理，得到多個(gè)內(nèi)稟 模態(tài)函數(shù)； 確定單元，用于在所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函 數(shù)；以及 合成單元，用于對(duì)所述特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行合成處理，得到目標(biāo)信號(hào)。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)為多個(gè)特征內(nèi)稟模 態(tài)函數(shù)，所述合成單元包括： 執(zhí)行模塊，用于對(duì)所述多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)執(zhí)行Cohen類時(shí)頻分布，得到所述多個(gè)特 征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜； 疊加模塊，用于疊加所述多個(gè)特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的時(shí)頻分析圖譜，得到所述目標(biāo)信號(hào) 的時(shí)頻分析圖譜。10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的中心頻率各不 相同， 所述裝置還包括：添加單元，用于在所述信號(hào)集合中分別添加多個(gè)互相獨(dú)立的白噪聲 信號(hào)，得到多個(gè)帶噪信號(hào)集合， 所述分解單元包括:分解模塊，用于根據(jù)所述經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分別對(duì)所述多個(gè)帶噪 信號(hào)集合執(zhí)行分解，得到多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合，其中，所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的每 個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合均包括所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)， 所述裝置還包括:計(jì)算單元，用于對(duì)所述多個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)集合中的中心頻率相同的 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)求平均值，得到多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)， 所述確定單元包括:確定模塊，用于在所述多個(gè)平均內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)中確定所述原始信 號(hào)對(duì)應(yīng)的特征內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)。
【文檔編號(hào)】G01R31/12GK106019102SQ201610483698
【公開日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年6月27日
【發(fā)明人】陶詩(shī)洋, 段大鵬, 程序, 任志剛, 宋輝, 盛戈皞, 李偉, 王文山, 徐紹軍, 高彥龍, 張?zhí)斐?
【申請(qǐng)人】國(guó)網(wǎng)北京市電力公司, 國(guó)家電網(wǎng)公司, 上海交通大學(xué)