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基于CNN-Transformer融合的频谱感知方法研究
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作者 刘思佚 徐东辉 +2 位作者 刘丁胤 胡国杰 陈梓钰 《无线电通信技术》 北大核心 2026年第1期189-196,共8页
随着行业领域用频设备的激增,频谱使用环境愈发复杂多变,导致频谱资源日益短缺。在此背景下,频谱感知技术的引入具有重要意义。频谱感知技术可通过实时监测频谱空洞和动态分配频谱资源,提高频谱资源的利用率,有效缓解频谱资源短缺,并确... 随着行业领域用频设备的激增,频谱使用环境愈发复杂多变,导致频谱资源日益短缺。在此背景下,频谱感知技术的引入具有重要意义。频谱感知技术可通过实时监测频谱空洞和动态分配频谱资源,提高频谱资源的利用率,有效缓解频谱资源短缺,并确保通信设备在高效稳定的频谱环境中运行。针对现有频谱感知方法存在识别精度低、训练代价高等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer融合的频谱感知方法,充分利用CNN和Transformer的互补特征提取能力。CNN能够通过多层卷积自动学习空间层级特征,有效提取图像局部特征;Transformer可较好地学习调制信号的带内频谱特征,同时通过编码器与解码器更好地解决梯度消失问题。实验结果表明:基于CNN-Transformer融合的频谱感知模型,在数据量相同的条件下,与传统的CNN模型以及改进的ResNet-CBAM算法相比,提高了模型的性能和感知精确度,且在低信噪比下,该模型具有更低的虚警概率。 展开更多
关键词 认知无线电 频谱感知 卷积神经网络和transformer融合 频谱图
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基于Transformer和门控循环单元的磷酸化肽从头测序算法
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作者 姚理进 张迪 +2 位作者 周丕宇 曲志坚 王海鹏 《计算机应用》 北大核心 2026年第1期297-304,共8页
利用串联质谱对蛋白质酶切产生的肽段进行测序(称为肽鉴定)是蛋白质组学研究的支撑技术。现有肽段从头测序算法在鉴定具有重要生物学意义的磷酸化修饰肽段时准确度受限,主要原因是磷酸化修饰导致碎裂模式更复杂,易产生中性丢失峰,且磷... 利用串联质谱对蛋白质酶切产生的肽段进行测序(称为肽鉴定)是蛋白质组学研究的支撑技术。现有肽段从头测序算法在鉴定具有重要生物学意义的磷酸化修饰肽段时准确度受限,主要原因是磷酸化修饰导致碎裂模式更复杂,易产生中性丢失峰,且磷酸化肽的质谱图在常规质谱数据中丰度较低。因此,提出基于Transformer和门控循环单元(GRU)的从头测序算法TGNovo。TGNovo引入谱峰连接图,显式建模谱峰间的质量差关系,指导Transformer编码器捕捉谱图特征。Transformer模块与GRU模块分别建模谱图与氨基酸序列的关联以及谱峰间与氨基酸间的依赖关系,二者协同工作以实现肽段重建。相较于完全基于Transformer的从头测序算法Casanovo,TGNovo通过谱峰连接图和GRU模块充分利用谱图先验信息,增强了模型对谱图的建模能力。在跨物种磷酸化肽段评测中,TGNovo在肽水平和氨基酸水平的召回率上比Casanovo分别平均提升了16.5和37.1个百分点;此外,在免疫肽数据集上的实验结果表明,TGNovo鉴定的高可信抗原肽覆盖了数据库搜索结果的86%。 展开更多
关键词 从头测序 transformER 门控循环单元 谱峰连接图 磷酸化肽
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非高斯噪声下基于Transformer的多用户频谱感知算法
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作者 曹秀俐 朱晓梅 +1 位作者 李想 杨家辉 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第2期271-277,330,共8页
以模型驱动的频谱感知算法难以精确模拟复杂的通信环境所以频谱感知准确性不高,同时由于算法复杂度高因而系统实时性较低。针对上述问题,将深度学习与频谱感知相结合,提出Alpha噪声下基于Transformer的频谱感知模型。首先对观测数据进... 以模型驱动的频谱感知算法难以精确模拟复杂的通信环境所以频谱感知准确性不高,同时由于算法复杂度高因而系统实时性较低。针对上述问题,将深度学习与频谱感知相结合,提出Alpha噪声下基于Transformer的频谱感知模型。首先对观测数据进行采集并做分数低阶矩(FLOM)处理,随后将数据送入谱卷积层进行局部特征粗提取,最后通过具有多头注意力机制模块的Transformer网络完成最终决策。仿真结果表明,即使在低广义信噪比(GSNR)的情况下,该算法依然能够增强信号的关联性,加强网络并行运算的能力,表现出优越的频谱感知性能。 展开更多
关键词 频谱感知 分数低阶矩 transformer网络 非高斯噪声
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基于小波变换和Transformer模型的病原菌拉曼光谱分类研究 被引量:2
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作者 姚琦 杨晶晶 黄铭 《光散射学报》 北大核心 2025年第1期39-46,共8页
病原菌的定量分析对于预防和治疗传染性疾病关重要。相较于传统微生物学识别方法,拉曼光谱技术具有快速、无损和高灵敏度的优势,但存在分析时间长、对专业知识需求高等限制。针对上述问题,本文提出了一种结合小波变换和Transformer模型... 病原菌的定量分析对于预防和治疗传染性疾病关重要。相较于传统微生物学识别方法,拉曼光谱技术具有快速、无损和高灵敏度的优势,但存在分析时间长、对专业知识需求高等限制。针对上述问题,本文提出了一种结合小波变换和Transformer模型的方法,以实现病原菌的精确检测。本文对公开病原菌拉曼光谱数据集进行验证,选用随机森林、VGG19、ResNet和AlexNet四种算法进行对比。结果表明,相比于原始数据,小波变换后的光谱数据在Transformer模型上的准确率提升了3%,在30类病原菌分类任务中准确率达到了95.21%,在8类抗生素分类任务中准确率达到了99.2%,在几种对比算法中具有最高的分类精度,同时具有较高的召回率和F1分数。这项研究提高了细菌感染快速诊断的效率和准确性,为生物医学检测研究提供了一种新的工具。 展开更多
关键词 拉曼光谱 小波变换 transformer模型 病原菌分类
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基于Transformer的前列腺癌血清拉曼光谱辅助诊断算法
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作者 刘昌海 张恒 +3 位作者 邵晓光 潘家骅 陆小锋 刘书朋 《工业控制计算机》 2025年第2期68-69,72,共3页
前列腺癌是全球范围内男性高发的恶性肿瘤之一,提高前列腺癌患者的早期诊断准确性对于提升治愈率和存活率至关重要。拉曼光谱作为肿瘤非侵入式诊断研究领域的一项前沿技术,已经显示出在区分癌症病人与正常人的多种生物样本方面具备很大... 前列腺癌是全球范围内男性高发的恶性肿瘤之一,提高前列腺癌患者的早期诊断准确性对于提升治愈率和存活率至关重要。拉曼光谱作为肿瘤非侵入式诊断研究领域的一项前沿技术,已经显示出在区分癌症病人与正常人的多种生物样本方面具备很大潜力。设计了基于Transformer的前列腺癌血清拉曼光谱辅助诊断算法,旨在以克服传统算法的局限性,提高前列腺癌辅助诊断的准确性。该算法将拉曼光谱数据点分割成块,并使用Transformer编码捕捉这些块之间的内部关联,能够有效区分早期前列腺癌患者和前列腺增生患者的血清拉曼光谱,且经过对比实验分析,准确率优于其他常用算法模型,为非侵入式前列腺癌早期诊断提供一种更可靠的方法。 展开更多
关键词 前列腺癌 拉曼光谱 transformER 早期诊断
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Non-Frobenius Spectrum-Transformation Method
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作者 Albert Iskhakov Vladimir Pospelov Sergey Skovpen 《Applied Mathematics》 2012年第10期1471-1479,共9页
A method allowing a desirable matrix spectrum to be constructed as an alternative to the method using matrix transformation to the Frobenius form is stated. It can be applied to implement control algorithms for techni... A method allowing a desirable matrix spectrum to be constructed as an alternative to the method using matrix transformation to the Frobenius form is stated. It can be applied to implement control algorithms for technical systems without executing the variables transformation procedures that are needed for deriving a Frobenius matrix. The method can be used for simulation of systems with different spectrums for choosing an alternative that satisfies to the distinct demands. 展开更多
关键词 MATRIX spectrum Modal Control spectrum transformATION FROBENIUS MATRIX Linear Spectral transformATION Non-Frobenius transformATION
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基于奇异谱分析的Transformer神经网络光伏预测算法 被引量:2
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作者 韩家鹏 丁蕾蕾 韩崇 《软件导刊》 2025年第3期8-15,共8页
精准的光伏发电预测能为电网安全稳定运行提供保障。针对当前光伏预测算法预处理方法过于简单、周期规律识别效率不高等问题,提出一种基于奇异谱分析的Transformer神经网络光伏预测算法SSA-Trans。该算法在数据处理中引入奇异谱分析技术... 精准的光伏发电预测能为电网安全稳定运行提供保障。针对当前光伏预测算法预处理方法过于简单、周期规律识别效率不高等问题,提出一种基于奇异谱分析的Transformer神经网络光伏预测算法SSA-Trans。该算法在数据处理中引入奇异谱分析技术,在去除太阳辐照度时间序列中影响较大的噪声序列后进行重构,对重构后的序列建立Transformer网络预测模型,将序列的时间戳进行位置编码后与天气数据一同作为网络的特征输入。采用滑动窗口将划分好的数据输入到Transformer模型中进行训练,然后进行预测。在3个公开数据集上对所提算法与对照算法的预测性能进行比较,结果表明,所提算法的归一化平均绝对误差分别降低了约31.94%、20.37%和14.07%。同时,消融实验证实了奇异谱分析和滑动窗口技术的有效性。 展开更多
关键词 光伏预测 奇异谱分析 位置编码 transformER
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Spectrum of Signals on the Quaternion Fourier Transform Domain
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作者 Guicheng Yang Yingxiong Fu 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2013年第4期36-38,共3页
The quaternion Fourier transform plays a vital role in the representation of two-dimensional signals. This paper characterizes spectrum of quaternion-valued signals on the quaternion Fourier transform domain by the pa... The quaternion Fourier transform plays a vital role in the representation of two-dimensional signals. This paper characterizes spectrum of quaternion-valued signals on the quaternion Fourier transform domain by the partial derivative. 展开更多
关键词 spectrum QUATERNION FOURIER transform PARTIAL DERIVATIVE
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基于Bi-LSTM和Transformer的谱图预测模型
9
作者 朱宇翀 陈德华 潘乔 《智能计算机与应用》 2025年第3期203-206,共4页
数据非依赖采集(DIA)近年来发展迅速,在蛋白质组学中也有着广泛的应用。DIA数据的蛋白质鉴定通常需要使用由数据依赖采集(DDA)得到的谱图数据库。然而该数据库含有的信息有限,为了在搜索过程中覆盖更多的蛋白质,目前采用深度学习模型的... 数据非依赖采集(DIA)近年来发展迅速,在蛋白质组学中也有着广泛的应用。DIA数据的蛋白质鉴定通常需要使用由数据依赖采集(DDA)得到的谱图数据库。然而该数据库含有的信息有限,为了在搜索过程中覆盖更多的蛋白质,目前采用深度学习模型的预测结果对该数据库进行补充。针对谱图预测任务,不同模型在不同数据集上的表现存在差异,且仅有少量模型展示了其在四维(4D)质谱数据上的性能。本文比较不同序列模型在4D-DIA血浆数据上的表现,提出了一个新的模型结构,该模型使用门控结合了双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和Transformer的特征,在较长的氨基酸序列上拥有更好的表现。 展开更多
关键词 数据非依赖采集技术 谱图预测 双向长短期记忆网络 transformER
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A Direct Transformation of a Matrix Spectrum
10
作者 Albert Iskhakov Sergey Skovpen 《Advances in Linear Algebra & Matrix Theory》 2015年第3期109-128,共20页
A method is presented for calculating a matrix spectrum with a given set of eigenvalues. It can be used to build systems with different spectrums with the aim of choosing desired alternative. It enables a practical im... A method is presented for calculating a matrix spectrum with a given set of eigenvalues. It can be used to build systems with different spectrums with the aim of choosing desired alternative. It enables a practical implementation of control algorithms without resorting to transformation of variables. 展开更多
关键词 MATRIX spectrum FROBENIUS MATRIX FROBENIUS transformATION Spectral EQUATION
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Modulated Lapped Biorthogonal Transform for Non-orthogonal Narrowband Interference Excision in Spread Spectrum Communications
11
作者 朱丽平 胡光锐 +1 位作者 赵海波 朱义胜 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2005年第3期237-240,共4页
Traditional lapped transform domain excision techniques obtain good performance at the expense of increased processing delay. Extension of transform domain filtering techniques to the lapped biorthogonal transform dom... Traditional lapped transform domain excision techniques obtain good performance at the expense of increased processing delay. Extension of transform domain filtering techniques to the lapped biorthogonal transform domain can help solve the problem. By incorporating biorthogonality into the lapped transforms, more flexibility is obtained in the design of windows. Thus transform bases with better stopband attenuation can be generated by designing windows, but not by increasing the overlapping factor. In this paper, a new modulated lapped biorthogonal transform (MLBT) with optimized windows is introduced for efficient compression of multi-tone interfering signal energy. The bit error rate (BER) performance of the receiver employing the proposed MLBT excision technique is analyzed and compared with that of the lapped transform domain excision-based receivers. Simulation results demonstrate the improved performance and increased robustness of the proposed technique. 展开更多
关键词 modulated lapped biorthogonal transform (MLBT) narrowband interference excision spread spectrum communications.
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Adaptive Biorthogonal Local Discrete Cosine Transform for Interference Excision in Direct Sequence Spread Spectrum Communications
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作者 朱丽平 胡光锐 朱义胜 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2005年第2期139-142,共4页
A novel time-frequency domain interference excision technique is proposed. The technique is based on adaptive biorthogonal local discrete cosine trans form (BLDCT). It uses a redundant library of biorthogonal local d... A novel time-frequency domain interference excision technique is proposed. The technique is based on adaptive biorthogonal local discrete cosine trans form (BLDCT). It uses a redundant library of biorthogonal local discrete cosine bases and an efficient concave cost function to match the transform basis to the interfering signal. The main advantage of the algorithm over conventional trans form domain excision algorithms is that the basis functions are not fixed but ca n be adapted to the time-frequency structure of the interfering signal. It is w e ll suited to transform domain compression and suppression of various types of in terference. Compared to the discrete wavelet transform (DWT) that provides logar ithmic division of the frequency bands, the adaptive BLDCT can provide more flex ible frequency resolution. Thus it is more insensitive to variations of jamming frequency. Simulation results demonstrate the improved bit error rate (BER) perf ormance and the increased robustness of the receiver. 展开更多
关键词 biorthogonal local discrete cosine transform (BLDCT) interference excision spr ead spectrum communications.
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Alpha噪声下基于FLOM的LSTM-Transformer融合频谱感知方法
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作者 赵韵雪 《计算机应用文摘》 2025年第17期108-110,113,共4页
在非高斯噪声背景下,基于二阶统计量的传统频谱感知算法易出现性能退化甚至失效的问题;采用CNN或LSTM等模型的频谱感知方法则面临计算效率低、特征提取不够精准的挑战。对此,文章深入研究了非高斯噪声环境下的频谱感知,利用分数低阶矩(F... 在非高斯噪声背景下,基于二阶统计量的传统频谱感知算法易出现性能退化甚至失效的问题;采用CNN或LSTM等模型的频谱感知方法则面临计算效率低、特征提取不够精准的挑战。对此,文章深入研究了非高斯噪声环境下的频谱感知,利用分数低阶矩(FLOM)理论对数据进行预处理,结合LSTM神经网络与Transformer结构,显著提升了计算效率,并解决了长距离依赖问题。实验结果表明,该方案在低信噪比条件下有效提升了频谱感知性能,展现出优异的检测效果。 展开更多
关键词 频谱感知 非高斯噪声 分数低阶矩 LSTM transformER
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Suppression of Mono-Frequency Interference on Seismic Record by Chirp-Z Transform Spectrum Analysis
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作者 Luo Guo-an Gao Shao-wu +1 位作者 Wei Geng-yu Wang Shang-xu 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2009年第A02期37-44,共8页
关键词 线性调频Z变换 频谱分析技术 单频干扰 地震记录 CHIRP 扫描频率 拟合方法 地震数据处理
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基于能谱分布的复合材料气瓶损伤模态声发射信号量化识别方法
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作者 夏文彪 张颖 +3 位作者 顾建平 张延兵 王浩泽 杨明扬 《无损检测》 2026年第1期56-62,共7页
针对复合材料气瓶典型损伤信号特征各异、难以区分的问题,对预制缺陷的复合材料Ⅲ型气瓶进行水压试验的声发射监测分析。首先,划分复合材料Ⅲ型气瓶损伤阶段,提取典型损伤信号;然后以提取到的损伤信号为对象,统计声发射特征参量范围;最... 针对复合材料气瓶典型损伤信号特征各异、难以区分的问题,对预制缺陷的复合材料Ⅲ型气瓶进行水压试验的声发射监测分析。首先,划分复合材料Ⅲ型气瓶损伤阶段,提取典型损伤信号;然后以提取到的损伤信号为对象,统计声发射特征参量范围;最后,通过连续小波变换及小波包分解,绘制小波包能量分布直方图,定义多频段能量占比特征参数P1、P2,分析基体开裂信号SK、纤维断裂信号SD的频段占比规律。试验结果表明,小波包能量谱的分布规律能较好表征复合材料Ⅲ型气瓶的损伤类型,当信号满足P1>0.73、P2<0.10时,损伤信号为SK信号;信号满足P1<0.27、P2>0.42时,损伤信号为SD信号。结论可为复合材料气瓶安全检测提供参考。 展开更多
关键词 复合材料气瓶 模态声发射 小波包能量谱 小波变换
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一种基于FL-TransCNN神经网络的水声智能频谱感知算法
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作者 李玉芳 王锴 +2 位作者 张力良 徐凌伟 Thomas Aaron Gulliver 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期11-20,共10页
为了提高频谱利用率,提出了一种基于联邦学习(Federated Learning,FL)、Transformer和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的水声智能频谱感知算法。首先,基于FL实现数据隔离状态下的信息共享,并应用Paillier加密技术进行... 为了提高频谱利用率,提出了一种基于联邦学习(Federated Learning,FL)、Transformer和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的水声智能频谱感知算法。首先,基于FL实现数据隔离状态下的信息共享,并应用Paillier加密技术进行权重加密保障;其次,本地感知数据经连续小波变换构建为时频谱图;最后,融合CNN与Transformer构建了TransCNN感知器,通过并行分支实现了高精度感知。在信噪比-18~0 dB范围内,与RepVGG、Swin-Transformer、YOLOv7、MobileNet算法相比,所提的水声智能频谱感知算法的平均检测概率提升了4%~10%,平均虚警概率降低了2%~9%。 展开更多
关键词 海洋物联网 智能频谱感知 联邦学习 连续小波变换 深度可分离卷积
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随机地震动过程的小波降维表达
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作者 刘章军 周江林 +1 位作者 张伟 刘子心 《振动工程学报》 北大核心 2026年第2期403-412,共10页
基于确定性函数的小波变换,结合非平稳随机过程的谱分解理论,推导出其小波系数也是一个非平稳随机过程。在此基础上建立了小波系数的源谱表达,通过引入随机正交函数的降维方法,得到基于小波变换的非平稳随机过程降维表达。选取MH、MO及... 基于确定性函数的小波变换,结合非平稳随机过程的谱分解理论,推导出其小波系数也是一个非平稳随机过程。在此基础上建立了小波系数的源谱表达,通过引入随机正交函数的降维方法,得到基于小波变换的非平稳随机过程降维表达。选取MH、MO及MLP三种小波,针对它们的离散方式和尺度范围,通过比较分析确定了最优方案。实现了采用两个基本随机变量即可生成地震动加速度过程的代表性样本集合。算例表明,本文方法在精度和非平稳性方面优于传统谱表示方法,并通过与实测强震记录拟合验证了该方法的工程适用性。值得说明的是,降维方法是一种全概率方法,即生成的数百条代表性样本可构成一个完备的概率集,为结合概率密度演化理论进行复杂工程结构的精细化抗震分析奠定了基础。 展开更多
关键词 非平稳过程 小波变换 演变功率谱 随机正交函数 降维表达
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基于FFT谱变换和功率谱分析的气象卫星遥感信号地面捕获方法
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作者 张小雪 张作君 刘玉莲 《微型电脑应用》 2026年第1期212-216,共5页
随着星载仪器灵敏度的增加,获取气象中微弱信号的可能性有所提升,但由于地表发射辐射的时间变化对信号存在较大干扰,在气象卫星遥感信号地面捕获时存在一定误差,为此,提出基于快速傅里叶变换(FFT)谱变换和功率谱分析的气象卫星遥感信号... 随着星载仪器灵敏度的增加,获取气象中微弱信号的可能性有所提升,但由于地表发射辐射的时间变化对信号存在较大干扰,在气象卫星遥感信号地面捕获时存在一定误差,为此,提出基于快速傅里叶变换(FFT)谱变换和功率谱分析的气象卫星遥感信号地面捕获方法。利用感知矩阵对原始气象信号进行观测,并将经度与纬度转换为横纵梯度,分别确定信号在2个方向中的变换权重系数。基于FFT谱变换对气象卫星遥感信号图像进行区域划分,在虚实计算中细化气象信号连续频率区间。应用速率方程进行遥感信号功率谱分析,转换功率谱的周期与带宽,完成气象卫星遥感地面信号的捕获。实验选择2种类型的气象遥感图像作为测试对象,以图像中的风场信号作为验证对象。实验结果表明,所提出的方法能够实现精准的信号捕获,具有应用价值。 展开更多
关键词 气象卫星 遥感信号 地面捕获方法 FFT谱变换 功率谱分析
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结合小波散射变换和人工神经网络的拉曼光谱在线监测抗体聚集体
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作者 童阿康 乔亮智 +4 位作者 高栋 王海彬 瞿海斌 姚善泾 林东强 《化工学报》 北大核心 2026年第1期480-489,共10页
在生物制药过程中实时监测产品质量属性至关重要,拉曼光谱作为一种在线监测技术,信号复杂且非线性特征显著,建模具有挑战。本文提出一种结合小波散射变换和人工神经网络(ST-ANN)的建模方法,用于在线监测流穿模式层析过程中的抗体单体与... 在生物制药过程中实时监测产品质量属性至关重要,拉曼光谱作为一种在线监测技术,信号复杂且非线性特征显著,建模具有挑战。本文提出一种结合小波散射变换和人工神经网络(ST-ANN)的建模方法,用于在线监测流穿模式层析过程中的抗体单体与聚集体浓度变化。结果表明,相较于传统的偏最小二乘回归、K-最近邻、人工神经网络和卷积神经网络模型,ST-ANN对验证集的预测误差显著降低,单体和聚集体的测试集决定系数R^(2)均达到0.982。ST-ANN展现出更强的泛化能力,为拉曼光谱应用于生物制药下游分离过程在线监测提供了新的建模方法。 展开更多
关键词 拉曼光谱 在线监测 人工神经网络 小波散射变换 单克隆抗体 抗体聚集体
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基于改进SVD-EWT的环网柜局放信号自适应去噪方法
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作者 刘国伟 廖晓青 +3 位作者 陈历 梁汇 谭达禹 刘俊峰 《南方能源建设》 2026年第1期147-156,共10页
[目的]在电气设备的健康监测中,局部放电(Partial Discharge,PD)信号常受到各种噪声源的干扰,这些干扰主要来自设备自身的运行噪声或外部环境的干扰。[方法]为有效解决噪声干扰问题,提高局放检测的准确性和可靠性,提出一种基于频谱分析... [目的]在电气设备的健康监测中,局部放电(Partial Discharge,PD)信号常受到各种噪声源的干扰,这些干扰主要来自设备自身的运行噪声或外部环境的干扰。[方法]为有效解决噪声干扰问题,提高局放检测的准确性和可靠性,提出一种基于频谱分析的自适应奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)相结合的去噪算法。首先,对含噪PD信号进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)频谱分析,提出改进经典阈值和频谱幅值行向量峭度判别相结合的窄带干扰数量确定方法,重构并去除周期性窄带干扰噪声。随后,采用EWT算法对残留白噪声的PD信号进行自适应分解,筛选满足峭度条件的模态分量重构PD信号。最后,利用改进阈值方法去除重构信号中的少量白噪声,得到去噪后的PD信号。[结果]仿真及实测去噪处理结果表明,所提方法分别在信噪比、均方根误差、相关系数以及降噪率指标上达到7.02、0.0112、0.9003和33.0057。[结论]该方法能够有效去除窄带干扰及白噪声,相比于其他去噪方法,所提方法在多个评价指标上均有所改善,具有良好的去噪效果。 展开更多
关键词 电气环网柜 局部放电 频谱分析 奇异值分解 经验小波变换 改进阈值法
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