CN108600130B - 一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法 - Google Patents

一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，具体步骤为：首先确定信号的标准频率值(nominal)；接着进行短时傅里叶变换，从频谱中分别提取标准频率值的多次谐波频谱带；然后计算每个频谱带的信噪比作为权重；最后按权重将这些频谱带进行加权组合，对组合频谱中功率谱密度最大的点进行二次插值提取电网频率。本发明具有更好的准确性和鲁棒性能，且对于从音频信号中提取微弱电网频率信号更加有效。

Description

一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法
技术领域
本发明属于信号提取技术领域，具体是一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法。
背景技术
随着数字化时代的来临，以数字化形式存储的多媒体信号可以轻而易举地被修改且不被发现。近年来，电网频率逐渐成为多媒体鉴定的一个重要工具。电网频率是配电网的电源频率，全世界各地的电网都有自己的标准电网频率，在北美地区它的标准值是60Hz，在世界其他大部分地区标准值是50Hz。瞬时电网频率通常在其标准频率值附近波动，这是由于电网中的负载变化和控制机制。任何在电网中录制的音频或视频记录，无论是否直接连接到电源，都被该电网的电网频率信号所影响。由于电网的互连性质，在同一时间同一电网的所有位置，这些变化趋势几乎相同，电网频率是配电网络的一个识别标志，可以通过在电网活动附近所录制的多媒体信号获取。多种基于电网频率信号的法院应用兴起，使得对于提取电网频率的研究更有价值。
目前的电网频率提取方法主要分为含参法和无参法，含参法结果虽准确，计算过程却很复杂，不多加考虑。无参法主要有FFT法、二次插值法、基于频谱图法等。FFT法是对一帧信号作L点FFT变换，取最大幅值对应的频率作为电网频率。虽然计算简单，但结果不够精确，并且只适用于从干净的交流电信号中提取电网频率。二次插值法是基于傅里叶变换的方法，进行傅里叶变换后，在能量最大值的点bmax处使用二次插值，以此来增加频率准确度。
二次插值法比起FFT法更精确，但同样不适用于音频信号。当前的基于频谱图法只利用单纯的一个频谱带，从标准频率值50Hz/60Hz周围的一个频谱带或是一个高次谐波频谱带中提取电网频率，但是电网频率信号不仅在标准频率值附近出现，还存在于它的高次谐波中，所以只使用一个频谱带来提取电网频率不够准确。但是此类方法适用于交流电信号和音频信号。
发明内容
本发明提出了一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，解决现有电网频率估计方法计算量大、不适用于音频信号，准确性低的问题。
实现本发明的技术解决方案为：一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，具体步骤为：
步骤1、将输入的交流电信号或音频信号分成若干个时长为T1分钟的样本；
步骤2、根据各高次谐波频谱带的能量总和确定每个样本的标准频率值；
步骤3、将每个样本分成若干个时长为T2秒的帧；
步骤4、对每一帧进行N点短时傅里叶变换得到频谱，从频谱中分别提取标准频率值的M个频谱带；
步骤5、分别计算每个频谱带的信噪比，并对各个频谱带的信噪比做归一化处理后作为各个频谱带的权重；
步骤6、将M个频谱带压缩成相同带宽的频谱带，根据权重将压缩后的频谱带进行加权组合，构成组合频谱带；
步骤7、对组合频谱带中功率谱密度最大的点进行二次插值，计算出电网频率。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
(1)不是利用单一频谱带，而是基于多个谐波频谱带提取电网频率，得到的电网频率更加准确；(2)适用于交流电信号和音频信号；(3)计算量相对较小，计算过程简单快速；(4)保证准确性的同时，还具备很好的鲁棒性。
下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。
附图说明
图1本发明一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法的流程图。
图2为标准频率值为60Hz的交流电信号的谐波频谱图。
图3为标准频率值为60Hz的音频信号的谐波频谱图。
具体实施方式
结合图1所示，一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，具体步骤为：
步骤1、将输入的交流电信号或音频信号分成若干个时长为T1分钟的样本；
步骤2、根据各高次谐波频谱带的能量总和确定每个样本的标准频率值，具体步骤为：
步骤2.1、对样本进行FFT变换，对经过FFT变换后的样本用带宽为1Hz的带通滤波器进行带通滤波得到频谱带，具体为在经过FFT变换后的样本的50及其H个高次谐波、60Hz及其H个高次谐波处进行滤波，得到2*(H+1)个频谱带；
步骤2.2、计算各个频谱带的能量，比较50Hz的各高次谐波频谱带的能量总和和60Hz各高次谐波频谱带能量总和，选取高次谐波频谱带能量总和较大的频率为标准频率值。
步骤3、将每个样本分成若干个时长为T2秒的帧；
步骤4、对每一帧进行N点短时傅里叶变换得到频谱，从频谱中分别提取标准频率值的M个频谱带，提取方法为：提取n次谐波频率范围n*(nominal-width_band),n*(nominal+width_band)]对应的频谱带，其中，nominal表示样本的标准频率值，width_band表示所要提取的第一个频谱带的一半带宽值，1≤n≤M。
步骤5、分别计算每个频谱带的信噪比，并对各个频谱带的信噪比做归一化处理后作为各个频谱带的权重，其中，信噪比计算公式为：
Figure BDA0001534388470000031
其中，
Figure BDA0001534388470000032
表示频谱带中信号的平均功率谱密度，
Figure BDA0001534388470000033
表示频谱带中噪声的平均功率谱密度，频谱带中信号的平均功率谱密度和频谱带中噪声的平均功率谱密度的确定方法为：计算频谱带中n*2*width_signal频率范围对应的平均功率谱密度，将最大值作为信号的平均功率谱密度，频谱带剩余范围的平均功率谱密度作为噪声的平均功率谱密度。width_signal表示第一个频谱带中信号的一半带宽。
步骤6、将M个频谱带分别压缩成带宽为2*width_band的频谱带，根据权重将压缩后的频谱带进行加权组合，构成组合频谱带，具体公式为：
Figure BDA0001534388470000034
其中，Xcombined表示组合频谱带，wi表示第i个频谱带的权重，Xi表示第i个经压缩过后的频谱带。
步骤7、对组合频谱带中功率谱密度最大的点进行二次插值，计算出电网频率，具体步骤为：
步骤7.1、对组合频谱带中功率谱密度最大的点及其前后一点进行二次模型的拟合，计算出抛物线的峰值，计算公式为：
Figure BDA0001534388470000041
其中，y(b)＝20log10(PSD(b))，PSD(b)为组合频谱带任意一点处的功率谱密度，bmax为组合频谱带功率谱密度最大的点，bmax+1为组合频谱带功率谱密度最大的点后一点，bmax-1为组合频谱带功率谱密度最大的点前一点；
步骤7.2、根据抛物线的峰值，确定电网频率，计算公式为：
Figure BDA0001534388470000042
其中，Fs为信号的采样频率，FENF为电网频率，若组合频谱带中第L个点的功率谱密度值最大，则bmax的值为L。
实施例1
本发明基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，利用每个频谱带的信噪比作为权重来进行相加组合，并对组合频谱带功率谱密度最大值的点进行二次插值计算，估计出精准的电网频率信号。如图2、3所示，电网频率信号不仅仅只出现在标准频率值附近，在标准频率值的高次谐波上依旧存在。确定标准频率值nominal时，在50Hz、100Hz、150Hz、200Hz、250Hz、350Hz处用带宽为1Hz的带通滤波器进行滤波，计算滤波后的能量总和；在60Hz、120Hz、180Hz、240Hz、360Hz、420Hz处进行同样操作，比较两个能量和的大小，若50Hz及其高次谐波的能量和较大，则标准频率值就为50Hz。提取七个频谱带时，每个频谱带的带宽不一样，频谱带频率越高，提取的频谱带带宽范围就越大。对第n次谐波，其频谱带频率范围为[n*(nominal-width_band),n*(nominal+width_band)]。同样计算每个频谱带信噪比时，对于第n次谐波，指定n*2*width_signal频率范围内最大平均功率谱密度为信号的平均功率谱密度，频谱带剩余平均功率谱密度为噪声的平均功率谱密度。信号的带宽范围也是随着频谱带频率的增加而变大。
本发明基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，具体步骤为：
步骤1、将输入的交流电信号或音频信号分成若干个时长为10分钟的样本；
步骤2、根据各高次谐波频谱带的能量总和确定每个样本的标准频率值，具体步骤为：
步骤2.1、对样本进行FFT变换，对经过FFT变换后的样本用带宽为1Hz的带通滤波器进行带通滤波得到频谱带，具体为用带宽为1Hz的带通滤波器依次在以下频率处进行带通滤波：50Hz、100Hz、150Hz、200Hz、250Hz、350Hz以及60Hz、120Hz、180Hz、240Hz、360Hz、420Hz，从而得到十二个频谱带；
步骤2.2、分别计算各个频谱带的能量，即计算各自频谱带范围内幅度谱的平方和，比较50Hz的各高次谐波频谱带的能量总和和60Hz各高次谐波频谱带能量总和，选取高次谐波频谱带能量总和较大的频率为标准频率值。
步骤3、将每个样本分成若干个时长为5秒的帧；
步骤4、对每一帧进行N点短时傅里叶变换得到频谱，从频谱中分别提取标准频率值的7个频谱带，提取方法为：提取n次谐波频率范围n*(nominal-width_band),n*(nominal+width_band)]对应的频谱带，其中，nominal表示样本的标准频率值，width_band表示所要提取的第一个频谱带的一半带宽值，本实施例中为1Hz，1≤n≤7。
步骤5、分别计算每个频谱带的信噪比，并对各个频谱带的信噪比做归一化处理后作为各个频谱带的权重，其中，信噪比计算公式为：
Figure BDA0001534388470000051
其中，
Figure BDA0001534388470000052
表示频谱带中信号的平均功率谱密度，
Figure BDA0001534388470000053
表示频谱带中噪声的平均功率谱密度，频谱带中信号的平均功率谱密度和频谱带中噪声的平均功率谱密度的确定方法为：计算频谱带中n*2*width_signal频率范围对应的平均功率谱密度，将最大值作为信号的平均功率谱密度，频谱带剩余范围的平均功率谱密度作为噪声的平均功率谱密度，其中，width_signal表示第一个频谱带中信号的一半带宽，本实施例中为0.02Hz。
步骤6、将7个频谱带分别压缩成带宽为2*width_band的频谱带，根据权重将压缩后的频谱带进行加权组合，构成组合频谱带，具体公式为：
Figure BDA0001534388470000061
其中，Xcombined表示组合频谱带，wi表示第i个频谱带的权重，Xi表示第i个经压缩过后的频谱带。
步骤7、对组合频谱带中功率谱密度最大的点进行二次插值，计算出电网频率，具体步骤为：
步骤7.1、对组合频谱带中功率谱密度最大的点及其前后一点进行二次模型的拟合，计算出抛物线的峰值，计算公式为：
Figure BDA0001534388470000062
其中，y(b)＝20log10(PSD(b))，PSD(b)为组合频谱带任意一点处的功率谱密度，bmax为组合频谱带功率谱密度最大值的点，bmax+1为组合频谱带功率谱密度最大的点后一点，bmax-1为组合频谱带功率谱密度最大的点前一点；
步骤7.2、根据抛物线的峰值，确定电网频率，计算公式为：
Figure BDA0001534388470000063
其中，Fs为信号的采样频率，FENF为电网频率，若组合频谱带中第L个点的功率谱密度值最大，则bmax的值为L。
本发明相比于其他提取电网频率的方法，具有更好的准确性和鲁棒性能，且对于从音频信号中提取微弱电网频率信号更加有效。不同于其他只使用单一频谱带的提取方法，本发明是基于多个谐波频谱带提取电网频率，提取结果更加精准。

Claims (7)

1.一种基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，其特征在于，具体步骤为：
步骤1、将输入的交流电信号或音频信号分成若干个时长为T1分钟的样本；
步骤2、根据经过FFT变换的若干样本的高次谐波频谱带的能量总和确定每个样本的标准频率值，具体步骤为：
步骤2.1、对样本进行FFT变换，对经过FFT变换后的样本用带宽为1Hz的带通滤波器进行带通滤波得到频谱带，具体为在经过FFT变换后的样本的50Hz及其H个高次谐波、60Hz及其H个高次谐波处进行滤波，得到2*(H+1)个频谱带；
步骤2.2、计算各个频谱带的能量，比较50Hz的各高次谐波频谱带的能量总和和60Hz各高次谐波频谱带能量总和，选取高次谐波频谱带能量总和较大的频率为标准频率值；
步骤3、将每个样本分成若干个时长为T2秒的帧；
步骤4、对每一帧进行N点短时傅里叶变换得到频谱，从频谱中分别提取标准频率值的M个频谱带；
步骤5、分别计算每个频谱带的信噪比，并对各个频谱带的信噪比做归一化处理后作为各个频谱带的权重；
步骤6、将M个频谱带压缩成相同带宽的频谱带，根据权重将压缩后的频谱带进行加权组合，构成组合频谱带；
步骤7、对组合频谱带中功率谱密度最大的点进行二次插值，计算出电网频率。
2.根据权利要求1所述的基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，其特征在于，步骤4中从频谱中分别提取标准频率值的M个频谱带的提取方法为：提取n次谐波频率范围n*(nominal-width_band),n*(nominal+width_band)]对应的频谱带，其中，nominal表示样本的标准频率值，width_band表示所要提取的第一个频谱带的一半带宽值，1≤n≤M。
3.根据权利要求1所述的基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，其特征在于，步骤5中频谱带的信噪比计算公式为：
Figure FDA0002731448440000021
其中，
Figure FDA0002731448440000022
表示频谱带中信号的平均功率谱密度，
Figure FDA0002731448440000023
表示频谱带中噪声的平均功率谱密度。
4.根据权利要求3所述的基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，其特征在于，频谱带中信号的平均功率谱密度和频谱带中噪声的平均功率谱密度的确定方法为：计算频谱带中n*2*width_signal频率范围对应的平均功率谱密度，将最大值作为信号的平均功率谱密度，频谱带剩余范围的平均功率谱密度作为噪声的平均功率谱密度，width_signal表示第一个频谱带中信号的一半带宽。
5.根据权利要求1所述的基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，其特征在于，步骤6中压缩后的频谱带宽度为2*width_band。
6.根据权利要求1所述的基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，其特征在于，步骤6中根据权重将压缩后的频谱带进行加权组合，构成组合频谱带的公式为：
Figure FDA0002731448440000024
其中，Xcombined表示组合频谱带，wi表示第i个频谱带的权重，Xi表示第i个经压缩过后的频谱带。
7.根据权利要求1所述的基于频谱带信噪比的电网频率估计方法，其特征在于，对组合频谱带中功率谱密度最大的点进行二次插值，计算电网频率的具体步骤为：
步骤7.1、对组合频谱带中功率谱密度最大的点及其前后一点进行二次模型的拟合，计算出抛物线的峰值，计算公式为：
Figure FDA0002731448440000025
其中，y(b)＝20log10(PSD(b))，PSD(b)为组合频谱带任意一点处的功率谱密度，bmax为组合频谱带功率谱密度最大的点，bmax+1为组合频谱带功率谱密度最大的点后一点，bmax-1为组合频谱带功率谱密度最大的点前一点；
步骤7.2、根据抛物线的峰值，确定电网频率，计算公式为：
Figure FDA0002731448440000031
其中，Fs为信号的采样频率，FENF为电网频率，N为短时傅里叶变换点数，若组合频谱带中第L个点的功率谱密度值最大，则bmax的值为L。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101089952A (zh) * 2006-06-15 2007-12-19 株式会社东芝 噪声抑制、平滑语音谱、提取语音特征、语音识别、及训练语音模型的方法和装置
CN101599269A (zh) * 2009-07-02 2009-12-09 中国农业大学 语音端点检测方法及装置
US8644412B2 (en) * 2003-12-19 2014-02-04 Apple Inc. Interference-weighted communication signal processing systems and methods
CN105845149A (zh) * 2016-03-18 2016-08-10 上海语知义信息技术有限公司 声音信号中主音高的获取方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8644412B2 (en) * 2003-12-19 2014-02-04 Apple Inc. Interference-weighted communication signal processing systems and methods
CN101089952A (zh) * 2006-06-15 2007-12-19 株式会社东芝 噪声抑制、平滑语音谱、提取语音特征、语音识别、及训练语音模型的方法和装置
CN101599269A (zh) * 2009-07-02 2009-12-09 中国农业大学 语音端点检测方法及装置
CN105845149A (zh) * 2016-03-18 2016-08-10 上海语知义信息技术有限公司 声音信号中主音高的获取方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Frequency estimation in power systems for wide area monitoring and control;V. S. S. Kumar;《2016 IEEE Annual India Conference (INDICON)》;20161231;全文 *
Phasor estimation at off-nominal frequencies using frequency domain interpolation;V. Seshadri Sravan Kumar;《2017 IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC)》;20170302;全文 *

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