基于小波分解与谱减法的变压器噪声测量预处理方法

在户外对变压器进行噪声测试时,测试结果往往容易受到外界环境噪声的影响。由于环境噪声类型较为复杂,且其产生与持续时间具有不确定性和非平稳性,大部分的测量仪器无法对其进行有效的处理。因此,为了提高变压器噪声测量的准确性,需要对采集到的原始噪声信号进行预处理。文中提出了一种基于小波分解与谱减法相结合的变压器噪声预处理方法,采用小波包分析算法将变压器声信号时频分解,对分解后的带噪频段小波包信号进行谱减法语音处理。理论分析结果与变电站实测带噪信号分析结果表明,该方法能够有效抑制变电站环境噪声对变压器噪声测量结果的干扰。所提出的方法对于输变电工程噪声检测以及基于噪声检测的变压器运行状态评价具有参考意义。     

改进谱减法结合神经网络的语音增强研究

背景噪声是通信系统噪声干扰的来源之一,语音增强可以降低乃至消除噪声干扰,进而提高语音的可懂度.为了减小复杂噪声环境下谱减法引发的音乐噪声,采取正交的多窗谱估计对语音功率谱平滑处理,有效的减小了信息丢失和估计波动.利用自适应谱减系数调整谱增益和谱下限来控制残留噪声,利用优化的IMCRA算法对噪声及时更新来判决语音段和静音段,同时借助特性良好的BP神经网络方法进行训练,语音和噪声谱通过谱减后,波形重构获取增强的语音信号.仿真结果表明语音降噪效果好、可懂度高.     

变压器噪声抗突发间歇性外环境干扰检测技术

户外变压器噪声检测结果易受突发间歇性外界环境噪声干扰,为提高变压器噪声测量准确性,提出基于小波包分解与谱减法语音增强技术相结合的变压器噪声抗干扰检测方法。采用小波包分解算法将变压器声信号时频分解,根据分解结果定位干扰噪声所在时刻与频段,对带噪频段小波包信号进行谱减法语音处理,利用小波包重构算法还原出纯净变压器声信号。仿真分析不同干扰源特性与信噪比条件下变压器噪声抗干扰检测效果,对比研究不同抗干扰检测方法对现场实测受干扰变压器信号的处理结果。研究表明,该方法能够有效抑制多种不同特性的突发间歇外环境噪声对变压器噪声测量结果的干扰,在较高的信噪比范围内噪声检测误差稳定维持在1.0 dB范围内,与低通滤波、短时窗法的对比分析表明该方法在变压器噪声抗干扰检测方面具有优越性。     

基于多窗谱减和LMS在工厂中的去噪实现

为有效抑制工厂复杂环境中的背景噪声,获取音频信号中包含的有用信息,提出了一种基于多窗谱谱减法和自适应最小均方误差滤波算法相结合的音频降噪方法。首先使用改进多窗谱谱减法即修改谱减关系中的增益因子对含噪音频进行初步噪声抑制,有效避免了音乐噪声的产生并提升在了非平稳噪声干扰下的音频感知质量。然后再使用基于双曲正切函数调整步长因子的变步长自适应LMS滤波算法对已经初步去噪后的音频信号进行二次降噪处理,从而达到消除音频中噪声分量目的。仿真实验结果表明,本文方法相较传统多窗谱谱减法去噪后信噪比提升7dB左右,较固定步长LMS算法提升3至4dB,较传统多窗谱级联定步长LMS算法提升1至2dB,且该方法简单易行,且具有较好的实际应用价值。     

变压器噪声抗环境干扰检测方法对比与效果分析

针对变压器噪声信号检测易受到外界环境干扰的问题,在分析变压器周边虫鸣、鸟鸣、蛙鸣、车辆典型噪声时频域特性的基础上,提出了小波包-谱减法、短时窗法以及滤波器法3种抗干扰检测方法,对比分析了不同信噪比条件下3种方法对于虫鸣、鸟鸣、蛙鸣、车辆噪声干扰的抑制效果,通过现场实测验证了算法有效性,最后对实际应用过程中的算法选择方法...     

混合噪声下正弦参数估计互高阶谱MUSIC方法

采用互高阶累积量 (互四阶累积量 )的一维对角切片为统计量 ,首次证明了互高阶累积量可以有效地抑制非相关噪声和高斯噪声 ,并在建立互高阶累积量的Yule -Walker方程的基础上 ,通过特征分解 ,建立了信号矢量空间与噪声矢量空间 ,首次提出了混合噪声背景下正弦参数估计互高阶谱MUSIC方法。仿真结果说明 ,该方法在几乎不需要有色噪声的先验信息的条件下 ,具有良好的谱估计的分辨率和谱估计的稳定性。与其他方法比较 ,该方法抗干扰性更强 ,其信噪比工作门限低 ,特别适合于工程应用     

类噪声环境下基于滑动相干谱的强迫振荡检测方法研究

电力系统中时刻存在负荷投切等环境激励,使得系统响应表现为类似噪声的小幅波动。如果强迫功率振荡的幅值较小,很容易淹没在类噪声信号中。本文推导了类噪声环境下电力系统强迫功率振荡解析表达式,从数学角度阐释了类噪声环境下强迫振荡的机理特性。在深入分析类噪声环境下小幅强迫振荡频谱特征的基础上,提出了基于滑动相干谱法(SCM)的小幅强迫功率振荡检测方法。首先采集得到两组发电机有功功率类噪声响应数据,计算得到对应的自功率谱密度和互功率谱密度,从而计算得到两组数据的幅值平方相干函数值,进而通过对所得幅值平方相干函数值的量化比较,检测出淹没在类噪声信号中的小幅强迫功率振荡。IEEE 4机2区域系统和16机68节点系统验证了所提检测方法的可行性及有效性。     

基于互高阶谱MUSIC法的间谐波检测

在电力系统中,准确有效地确定信号中的间谐波分量,对于改善电能质量有重要意义.研究了一种间谐波幅值和频率的估计算法-基于互高阶累积量的多信号分类法MUSIC(Multiple Signal Classification)方法,该方法可以有效地抑制非相关噪声和高斯噪声,在混合噪声和低信噪比的条件下,仍具有很高的谱分辨率和谱估计性能.为了证明其有效性,采用一具体的电力系统谐波模型进行仿真.仿真结果表明:在色噪声背景下,信噪比为-20dB时,且不需要对分析数据进行整周期采样,仍可以有效地估计出间谐波的频率和幅值,谱估计性能稳定,具有一定的工程应用前景.     

抑制局部放电白噪声的分块阈值空域相关联合去噪法

全封闭式组合电器局部放电检测中不可避免地会遇到白噪声干扰,且现有的抑制白噪声干扰的方法有许多不足之处,为此,根据白噪声的特点,提出了一种新的基于小波变换的去噪方法--分块阈值空域相关联合去噪法.该算法先用分块阈值去噪法对染噪信号小波分解的子带信号进行预处理,然后采用空域相关法进行数据处理,最后将处理结果重构回原信号,结...     

多带谱相减结合感觉加权的语音增强方法研究

语音增强技术是解决噪声污染的一项强有力的预处理技术,也是语音信号处理的一个热门课题.文章提出了一种多带谱相减与感觉加权相结合的语音增强方法.该方法首先对带噪语音进行多带谱相减,然后根据人的听觉掩蔽特性,对多带谱相减后的信号进行感觉加权,以便进一步降低背景噪声.仿真结果表明,该方法在较好地抑制背景噪声和残留音乐噪声的同时,保持了较好的语音可懂度.     

色噪声背景下谐波恢复的加权互谱ESPRIT方法

为了提高噪声背景下的谐波恢复能力，在对旋转不变技术估计信号参量的方法进行深入分析基础上，提出了混合色噪声背景下谐波恢复加权互谱ESPRIT方法。该方法的突出特点是几乎不需要任何色噪声的先验信息，并在很低信噪比下工作，而且避免了以往互谱估计本身所固有的在整个频域上的谱峰搜索，可直接通过主特征值确定信号参数估计值，不存在伪峰。仿真结果表明，该方法具有较好的谱估计分辨率和良好的稳定性。     

Filtering,smoothing and prediction using a control‐loop spectral factorization method for coloured noise

A method for the linear least‐squares estimation of random signals contaminated with random noise that uses a new method of spectral factorization is shown. It is shown that the optimal filter can be written entirely in terms of the two spectral factors of signal plus noise and noise‐alone, and can be applied to the general case of coloured and white additive noise. The method of spectral factorization used is novel and uses control‐system methodology. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

MLKF谱估计在地基噪声特性分析中的应用

在测试高精度惯性元件时,为了精确地分析地基干扰的噪声特性,针对某实验室地基的振动试验,建立了含有白噪声、指数相关噪声、趋势项、随机游走和地基固有频率的噪声模型,依据极大似然和Kalman滤波理论,推导了一种通过迭代算法调整被估计参数直至收敛的谱估计方法(MLKF).通过仿真算例,验证了该方法的可辨识性和快速逼近性.从具...     

联合频谱映射与掩蔽估计的协作式语音增强方法

为提高目前基于掩蔽与基于频谱映射的语音增强方法性能上界以及复杂环境下的泛化能力,提出了一种在联合复频谱 与复掩蔽学习框架下的协作式单通道语音增强方法。 该方法采用编码器-双分支解码器结构,在编解码部分设计了一种交互协 作学习单元(ICU)来监督交互语音信息流,并提供有效的潜在特征空间;中间层则是设计出一种多尺度融合 Transformer,以少 量参数在空间-通道维度上多尺度地提取细节信息后融合输出,同时对语音子频带与全频带信息建模。 在大、小数据集与 115 种噪声环境下进行实验,结果表明该方法仅以 0. 57 M 的参数量,取得比大部分先进且相关方法更优的主、客观指标,具有良好 的鲁棒性与有效性。     

一种基于谱峭度的局部放电信号提取新方法

针对局部放电信号中受到的平稳随机型干扰和窄带周期型干扰,提出了一种基于谱峭度的局部放电信号提取方法。首先求取出含噪局部放电信号的谱峭度,然后根据谱峭度设计自适应带通Wiener滤波器。对经过滤波器滤波后的信号进行小波平滑去噪,提取出更加精确的局部放电信号。分别采用所提方法和小波阈值去噪方法提取局部放电信号,结果表明,所提方法能够很好地抑制平稳随机型干扰和窄带周期型干扰,且各个性能指标都优于小波阈值去噪方法。     

一种基于加性噪声的通用隐写分析算法

隐写的过程相当于在原始载体图像中加入噪声"(隐写噪声"),针对加性隐写噪声模型,从突出隐写噪声的角度,利用自然图像相邻像素之间具有一定相关性和统计对称性的特点,提出一种新的通用隐写分析算法。该算法首先利用预测计算得到被分析图像的最大和最小预测误差图像,然后对这两幅预测误差图像计算联合概率分布统计矩阵作为特征向量,最后使用支持向量机(SVM)完成隐写检测。针对三种常用的隐写算法:LSB替换、LSB匹配以及LSB匹配改进算法的隐写结果进行检测,和目前典型的隐写分析算法对比,实验数据表明了该算法的有效性。     

Cross‐correlation‐based trans‐impedance amplifier for current noise measurements

This work proposes a cross‐correlation‐based trans‐impedance amplifier for current noise measurements in the low‐frequency range. The proposed solution is compared with the classical cross‐correlation trans‐impedance amplifier showing a lower background noise. Furthermore, a three‐step measurement method, based on the new trans‐impedance amplifier, is proposed to cancel the residual background noise. SPICE simulations and noise measurements performed on prototype circuits demonstrate the validity of the proposed approach. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于噪声信号的振捣棒工作状态判定方法

在混凝土施工过程中,对振捣棒的精确定位和其有效的状态判定是保证混凝土浇筑振捣质量效果的重要保证。在振捣棒分别处于混凝土中（有载）和未处于混凝土中（空载）时,人耳可以明显感觉出来振捣棒振动产生的两种噪声有一定的区别。在MATLAB平台上对采集到的两种噪声样本信号进行时频转换,观察其频谱和能量集中度来分析振捣棒两种工作状态噪声特点,得到这两种噪声的判定标准,利用DSP强大的数字信号处理功能来实现有效判定,为振捣棒的工作状态判定提供准确有效的监测。