CN108918927A - 一种能量分解中功率信号滤波方法及系统 - Google Patents

一种能量分解中功率信号滤波方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种能量分解中功率信号滤波方法及系统。所述滤波方法包括：获取实测功率信号序列以及多尺度分解层数；根据多尺度分解层数以及多层低通滤波器截止频率确定每一层滤波后的实测功率信号序列；根据当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度；构建解析序列；确定解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner‑Ville分布；根据伪Wigner‑Ville分布恢复每一层所述滤波后的实测功率信号序列，确定恢复实测功率信号序列；从所述多尺度分解层数的最后一层开始，根据当前层的所述恢复实测功率信号序列以及上一层的插值后实测功率信号序列滤除实测功率信号中的非平稳非高斯噪声。本发明能够有效滤除实测功率信号中的非平稳非高斯噪声。

Description

一种能量分解中功率信号滤波方法及系统
技术领域
本发明涉及电力领域，特别是涉及一种能量分解中功率信号滤波方法及系统。
背景技术
随着智能电网的发展，家庭用电负荷的分析变得越来越重要，通过用电负荷的分析，家庭用户可以及时获得每个电器的用电信息，以及电费的精细化清单；电力部门可以获得更详尽的用户用电信息，并可以提高用电负荷预测的准确度，为电力部门提供统筹规划的依据；同时，利用每个电器的用电信息，可获知用户的用电行为，这对于家庭能耗评估和节能策略的研究具有指导意义。
负载开关事件检测是能量分解中最为重要的一步，既要检测到事件发生，同时还能确定事件发生的时刻；但是开关事件检测的精度受功率信号(功率序列)中噪声的影响较大，尤其是随着非线性电器的应用和普及，背景噪声呈现出较为明显的非平稳性和非高斯特性，进一步影响了检测精度。因此，对功率信号滤波是开关事件检测中非常重要的一步。常用的低通滤波器和中值滤波器在非平稳和非高斯噪声环境中难以达到理想的滤波效果。
现有的滤波算法一般都是低通滤波，滤波效果不是很好，因为现在随着经济社会水平的发展，家庭中添加了很多产生非平稳非高斯噪声的电器，例如各种搅拌机，咖啡机，电磁炉等。这些电器会在功率信号(或者称为功率数据序列)中添加非平稳非高斯噪声；随着非线性电器的应用和普及，功率信号中背景噪声呈现出较为明显的非平稳性和非高斯特性，常用的低通滤波器和中值滤波器在非平稳和非高斯噪声环境中难以达到理想的滤波效果，严重影响了负载开关事件的检测。
发明内容
本发明的目的是提供一种能量分解中功率信号滤波方法及系统，以解决实测功率信号中非平稳非高斯噪声滤除效率低，严重影响开关事件检测的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种能量分解中功率信号滤波方法，包括：
获取实测功率信号序列以及多尺度分解层数；所述多尺度分解层数用于对所述实测功率信号序列进行分解；
根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率；
根据所述多尺度分解层数以及所述多层低通滤波器截止频率对所述实测功率信号序列逐层进行低通滤波处理，确定每一层滤波后的实测功率信号序列；
获取当前层滤波后的实测功率信号序列；
根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度；
对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；
确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；
按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序，根据所述伪Wigner-Ville分布恢复每一层所述滤波后的实测功率信号序列，确定恢复实测功率信号序列；
按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序对所述恢复实测功率信号序列进行线性插值处理，确定插值后实测功率信号序列；
从所述多尺度分解层数的最后一层开始，根据当前层的所述恢复实测功率信号序列以及上一层的所述插值后实测功率信号序列滤除所述实测功率信号中的非平稳非高斯噪声。
可选的，所述根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率，具体包括：
根据公式确定多层低通滤波器截止频率；其中，为多层低通滤波器截止频率；c为多尺度分解层数，C为多尺度分解层数的总层数，c＝1,2,…,C。
可选的，所述根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度，具体包括：
获取所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样频率以及主频；
根据公式确定当前层时间窗口长度；其中，为当前层时间窗口长度；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的采样频率；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的主频；Tc为所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样间隔。
可选的，所述对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列，具体包括：
根据公式对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；其中，z(n)为构建第n点的解析值；μc为调制系数，1＜μc≤2；Pc(j)为当前层信号序列Pc中的第j个元素。
可选的，所述确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布，具体包括：
根据公式确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；其中，PWz c(n,f)为解析序列zc(n)在当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；hc(m)为时间窗函数；为zc(n-m)的共轭，zc(n+m)为实数，zc(n+m)为所构建的解析序列zc(n)的第n+m点的解析值，e-j4πfm＝cos(4πfm)-isin(4πfm)；n为序号，表示Wigner-Ville分布第n点的值；m为序号，表示求和项的序号；f为频率。
一种能量分解中功率信号滤波系统，包括：
信号序列及分解层数获取模块，用于获取实测功率信号序列以及多尺度分解层数；所述多尺度分解层数用于对所述实测功率信号序列进行分解；
多层低通滤波器截止频率确定模块，用于根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率；
低通滤波处理模块，用于根据所述多尺度分解层数以及所述多层低通滤波器截止频率对所述实测功率信号序列逐层进行低通滤波处理，确定每一层滤波后的实测功率信号序列；
当前层滤波后的实测功率信号序列获取模块，用于获取当前层滤波后的实测功率信号序列；
当前层时间窗口长度确定模块，用于根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度；
解析序列构建模块，用于对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；
伪Wigner-Ville分布确定模块，用于确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；
恢复模块，用于按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序，根据所述伪Wigner-Ville分布恢复每一层所述滤波后的实测功率信号序列，确定恢复实测功率信号序列；
线性插值处理模块，用于按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序对所述恢复实测功率信号序列进行线性插值处理，确定插值后实测功率信号序列；
非平稳非高斯噪声滤除模块，用于从所述多尺度分解层数的最后一层开始，根据当前层的所述恢复实测功率信号序列以及上一层的所述插值后实测功率信号序列滤除所述实测功率信号中的非平稳非高斯噪声。
可选的，所述多层低通滤波器截止频率确定模块具体包括：
多层低通滤波器截止频率确定单元，用于根据公式确定多层低通滤波器截止频率；其中，为多层低通滤波器截止频率；c为多尺度分解层数，C为多尺度分解层数的总层数，c＝1,2,…,C。
可选的，所述当前层时间窗口长度确定模块具体包括：
采样频率及主频获取单元，用于获取所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样频率以及主频；
当前层时间窗口长度确定单元，用于根据公式确定当前层时间窗口长度；其中，为当前层时间窗口长度；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的采样频率；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的主频；Tc为所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样间隔。
可选的，所述解析序列构建模块具体包括：
解析序列构建单元，用于根据公式对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；其中，z(n)为构建第n点的解析值；μc为调制系数，1＜μc≤2；Pc(j)为当前层信号序列Pc中的第j个元素。
可选的，所述伪Wigner-Ville分布确定模块具体包括：
伪Wigner-Ville分布确定单元，用于根据公式确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；其中，PWz c(n,f)为解析序列zc(n)在当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；hc(m)为时间窗函数；为zc(n-m)的共轭，zc(n+m)为实数，zc(n+m)为所构建的解析序列zc(n)的第n+m点的解析值，e-j4πfm＝cos(4πfm)-isin(4πfm)，n为序号，表示Wigner-Ville分布第n点的值；m为序号，表示求和项的序号；f为频率。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供了一种能量分解中功率信号滤波方法及系统，用于负载开关事件检测的功率信号滤波器，能够有效地滤除功率信号中的背景噪声，尤其是非平稳非高斯类型的噪声，并且具有较快的计算速度，简单易行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的能量分解中功率信号滤波方法流程图；
图2为本发明所提供的基于多尺度分解的自适应时频域滤波算法流程图；
图3为本发明所提供的能量分解中功率信号滤波系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种能量分解中功率信号滤波方法及系统，能够提高实测功率信号中非平稳非高斯噪声的滤除效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明所提供的能量分解中功率信号滤波方法流程图，如图1所示，一种能量分解中功率信号滤波方法，包括：
步骤101：获取实测功率信号序列以及多尺度分解层数；所述多尺度分解层数用于对所述实测功率信号序列进行分解。
图2为本发明所提供的基于多尺度分解的自适应时频域滤波算法流程图，如图2所示，输入数据：输入实测的实测功率信号序列P0＝[P(1),P(2),…,P(N)]，N为功率信号序列的长度，采样周期为T0。
步骤102：根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率。
输入多尺度分解总层数C，功率信号进行多尺度分解的总层数，一般选择为3-6。
根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率
步骤103：根据所述多尺度分解层数以及所述多层低通滤波器截止频率对所述实测功率信号序列逐层进行低通滤波处理，确定每一层滤波后的实测功率信号序列。
假设当前进行分解的层序号为c,c＝1,2,…,C；上一层处理之后得到的信号序列为Pc-1，其中，未进行分层处理的原始信号为P0。
第c层的数据滤波：对信号序列Pc-1作高斯低通滤波，截止频率为
第c层的数据下采样:滤波之后的信号进行下采样(采样间隔Tc，
经过本层的滤波和下采样之后的信号表示为Pc。
步骤104：获取当前层滤波后的实测功率信号序列。
步骤105：根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度。
求取当前层的时间窗口长度 其中为当前层信号Pc的采样频率；为当前层信号Pc的主频。
步骤106：对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列。
对当前层信号序列Pc中的数据逐点进行处理。
假设当前处理的数据点序号为n，构建第n点的解析值z(n)：其中，μc为调制系数，1＜μc≤2，可根据实际情况任意取值，没有本质的影响；Pc(j)为当前层信号序列Pc中的第j个元素。
步骤107：确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布。
计算解析序列zc(n)在当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布PWz c(n,f)：其中，PWz c(n,f)为解析序列zc(n)在当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；hc(m)为时间窗函数，其窗口长度为时间窗口类型一般为矩形窗或者汉明窗，无本质影响。可根据实际情况选择。为zc(n-m)的共轭，zc(n+m)为实数，zc(n+m)为所构建的解析序列zc(n)的第n+m点的解析值，e-i4πfm＝cos(4πfm)-isin(4πfm)；n为序号，表示Wigner-Ville分布第n点的值；m为序号，表示求和项的序号，f为频率。
步骤108：按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序，根据所述伪Wigner-Ville分布恢复每一层所述滤波后的实测功率信号序列，确定恢复实测功率信号序列。
恢复出当前层的信号 直至处理完所有的层，得到一系列的信号恢复数据：由于每一层的恢复数据具有不同的频谱，不同的采样率，执行步骤109-步骤110对每层的功率数据进行处理。
步骤109：按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序对所述恢复实测功率信号序列进行线性插值处理，确定插值后实测功率信号序列。
步骤110：从所述多尺度分解层数的最后一层开始，根据当前层的所述恢复实测功率信号序列以及上一层的所述插值后实测功率信号序列滤除所述实测功率信号中的非平稳非高斯噪声。
对最后一层(即第C层)恢复数据进行线性插值处理，得到插值后的数据序列要求的采样率是的两倍，此时的数据采样率与上一层(即第C-1层)的数据采样率是相同的。
对层序号按照递减的顺序进行下面的处理：假设当前层的序号为c。
当前层有两个数据序列：原来的恢复数据以及上一层(第c+1层)恢复数据经过插值处理后得到的数据序列。根据这两个序列得到当前层的数据恢复序列
对当前层的最终恢复序列进行线性插值，得到插值后的数据序列要求的采样率是的两倍。此时的数据采样率与上一层(即第c-2层)的数据采样率是相同的。
重复上述步骤，直至c＝1，结束，得到原始信号序列经过滤波之后的数据序列此序列即为所求序列，处理结束，滤除原始信号序列(即实测功率信号序列)中的非平稳非高斯噪声。
本发明在求取伪Wigner-Ville时频分布时，根据数据的主频分层确定最佳窗口长度，分层进行时频分布计算和数据恢复从而更为有效地滤除非平稳非高斯噪声。
图3为本发明所提供的能量分解中功率信号滤波系统结构图，如图3所示，一种能量分解中功率信号滤波系统，包括：
信号序列及分解层数获取模块301，用于获取实测功率信号序列以及多尺度分解层数；所述多尺度分解层数用于对所述实测功率信号序列进行分解。
多层低通滤波器截止频率确定模块302，用于根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率。
所述多层低通滤波器截止频率确定模块302具体包括：多层低通滤波器截止频率确定单元，用于根据公式确定多层低通滤波器截止频率；其中，为多层低通滤波器截止频率；c为多尺度分解层数，C为多尺度分解层数的总层数，c＝1,2,…,C。
低通滤波处理模块303，用于根据所述多尺度分解层数以及所述多层低通滤波器截止频率对所述实测功率信号序列逐层进行低通滤波处理，确定每一层滤波后的实测功率信号序列。
当前层滤波后的实测功率信号序列获取模块304，用于获取当前层滤波后的实测功率信号序列。
当前层时间窗口长度确定模块305，用于根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度。
所述当前层时间窗口长度确定模块305具体包括：采样频率及主频获取单元，用于获取所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样频率以及主频；当前层时间窗口长度确定单元，用于根据公式确定当前层时间窗口长度；其中，为当前层时间窗口长度；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的采样频率；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的主频；Tc为所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样间隔。
解析序列构建模块306，用于对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列。
所述解析序列构建模块306具体包括：解析序列构建单元，用于根据公式对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；其中，z(n)为构建第n点的解析值；μc为调制系数，1＜μc≤2；Pc(j)为当前层信号序列Pc中的第j个元素。
伪Wigner-Ville分布确定模块307，用于确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布。
所述伪Wigner-Ville分布确定模块307具体包括：伪Wigner-Ville分布确定单元，用于根据公式确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；其中，PWz c(n,f)为解析序列zc(n)在当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；hc(m)为时间窗函数；为zc(n-m)的共轭，zc(n+m)为实数，zc(n+m)为所构建的解析序列zc(n)的第n+m点的解析值，e-i4πfm＝cos(4πfm)-isin(4πfm)；n为序号，表示Wigner-Ville分布第n点的值；m为序号，表示求和项的序号；f为频率。
恢复模块308，用于按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序，根据所述伪Wigner-Ville分布恢复每一层所述滤波后的实测功率信号序列，确定恢复实测功率信号序列。
线性插值处理模块309，用于按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序对所述恢复实测功率信号序列进行线性插值处理，确定插值后实测功率信号序列。
非平稳非高斯噪声滤除模块310，用于从所述多尺度分解层数的最后一层开始，根据当前层的所述恢复实测功率信号序列以及上一层的所述插值后实测功率信号序列滤除所述实测功率信号中的非平稳非高斯噪声。
将本发明所提供的滤波方法及系统应用于电力系统的信号滤波器，能够有效地滤除功率信号中的背景噪声，尤其是非平稳非高斯类型的噪声，并且具有更快的计算速度，结构更简单。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种能量分解中功率信号滤波方法，其特征在于，包括：
获取实测功率信号序列以及多尺度分解层数；所述多尺度分解层数用于对所述实测功率信号序列进行分解；
根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率；
根据所述多尺度分解层数以及所述多层低通滤波器截止频率对所述实测功率信号序列逐层进行低通滤波处理，确定每一层滤波后的实测功率信号序列；
获取当前层滤波后的实测功率信号序列；
根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度；
对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；
确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；
按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序，根据所述伪Wigner-Ville分布恢复每一层所述滤波后的实测功率信号序列，确定恢复实测功率信号序列；
按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序对所述恢复实测功率信号序列进行线性插值处理，确定插值后实测功率信号序列；
从所述多尺度分解层数的最后一层开始，根据当前层的所述恢复实测功率信号序列以及上一层的所述插值后实测功率信号序列滤除所述实测功率信号中的非平稳非高斯噪声。
2.根据权利要求1所述的滤波方法，其特征在于，所述根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率，具体包括：
根据公式定多层低通滤波器截止频率；其中，为多层低通滤波器截止频率；c为多尺度分解层数，C为多尺度分解层数的总层数，c＝1,2,…,C。
3.根据权利要求2所述的滤波方法，其特征在于，所述根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度，具体包括：
获取所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样频率以及主频；
根据公式确定当前层时间窗口长度；其中，为当前层时间窗口长度；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的采样频率；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的主频；Tc为所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样间隔。
4.根据权利要求3所述的滤波方法，其特征在于，所述对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列，具体包括：
根据公式对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；其中，zc(n)为构建第c层第n点的解析值；μc为调制系数，1＜μc≤2；Pc(j)为当前层信号序列Pc中的第j个元素。
5.根据权利要求4所述的滤波方法，其特征在于，所述确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布，具体包括：
根据公式确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；其中，PWz c(n,f)为解析序列zc(n)在当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；hc(m)为时间窗函数；为zc(n-m)的共轭，zc(n+m)为实数，zc(n+m)为所构建的解析序列zc(n)的第n+m点的解析值，e-j4πfm＝cos(4πfm)-isin(4πfm).，n为序号，表示Wigner-Ville分布第n点的值；m为序号，用于表示求和项；f为频率。
6.一种能量分解中功率信号滤波系统，其特征在于，包括：
信号序列及分解层数获取模块，用于获取实测功率信号序列以及多尺度分解层数；所述多尺度分解层数用于对所述实测功率信号序列进行分解；
多层低通滤波器截止频率确定模块，用于根据所述多尺度分解层数确定多层低通滤波器截止频率；
低通滤波处理模块，用于根据所述多尺度分解层数以及所述多层低通滤波器截止频率对所述实测功率信号序列逐层进行低通滤波处理，确定每一层滤波后的实测功率信号序列；
当前层滤波后的实测功率信号序列获取模块，用于获取当前层滤波后的实测功率信号序列；
当前层时间窗口长度确定模块，用于根据所述当前层滤波后的实测功率信号序列确定当前层时间窗口长度；
解析序列构建模块，用于对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；
伪Wigner-Ville分布确定模块，用于确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；
恢复模块，用于按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序，根据所述伪Wigner-Ville分布恢复每一层所述滤波后的实测功率信号序列，确定恢复实测功率信号序列；
线性插值处理模块，用于按照所述多尺度分解层数从大到小的顺序对所述恢复实测功率信号序列进行线性插值处理，确定插值后实测功率信号序列；
非平稳非高斯噪声滤除模块，用于从所述多尺度分解层数的最后一层开始，根据当前层的所述恢复实测功率信号序列以及上一层的所述插值后实测功率信号序列滤除所述实测功率信号序列中的非平稳非高斯噪声。
7.根据权利要求6所述的滤波系统，其特征在于，所述多层低通滤波器截止频率确定模块具体包括：
多层低通滤波器截止频率确定单元，用于根据公式确定多层低通滤波器截止频率；其中，为多层低通滤波器截止频率；c为多尺度分解层数，C为多尺度分解层数的总层数，c＝1,2,…,C。
8.根据权利要求7所述的滤波系统，其特征在于，所述当前层时间窗口长度确定模块具体包括：
采样频率及主频获取单元，用于获取所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样频率以及主频；
当前层时间窗口长度确定单元，用于根据公式确定当前层时间窗口长度；其中，为当前层时间窗口长度；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的采样频率；为所述当前层滤波后的实测功率信号序列Pc的主频；Tc为所述当前层滤波后的实测功率信号序列的采样间隔。
9.根据权利要求8所述的滤波系统，其特征在于，所述解析序列构建模块具体包括：
解析序列构建单元，用于根据公式对所述当前层滤波后的实测功率信号序列内的功率信号进行逐点处理，构建解析序列；其中，zc(n)为构建第n点的解析值；μc为调制系数，1＜μc≤2；Pc(j)为当前层信号序列Pc中的第j个元素。
10.根据权利要求9所述的滤波系统，其特征在于，所述伪Wigner-Ville分布确定模块具体包括：
伪Wigner-Ville分布确定单元，用于根据公式确定所述解析序列在所述当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；其中，PWz c(n,f)为解析序列zc(n)在当前层时间窗口长度下的伪Wigner-Ville分布；hc(m)为时间窗函数；为zc(n-m)的共轭，zc(n+m)为实数，zc(n+m)为所构建的解析序列zc(n)的第n+m点的解析值；e-j4πfm＝cos(4πfm)-isin(4πfm)；n为序号，表示Wigner-Ville分布第n点的值；m为序号，表示求和项的序号；f为频率。
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