CN109150136A - 一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统 - Google Patents

一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109150136A
CN109150136A CN201810970748.2A CN201810970748A CN109150136A CN 109150136 A CN109150136 A CN 109150136A CN 201810970748 A CN201810970748 A CN 201810970748A CN 109150136 A CN109150136 A CN 109150136A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power signal
sequence
subsequence
power
mean value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN201810970748.2A
Other languages
English (en)
Inventor
翟明岳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong University of Petrochemical Technology
Original Assignee
Guangdong University of Petrochemical Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Petrochemical Technology filed Critical Guangdong University of Petrochemical Technology
Priority to CN201810970748.2A priority Critical patent/CN109150136A/zh
Publication of CN109150136A publication Critical patent/CN109150136A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H03H17/0202—Two or more dimensional filters; Filters for complex signals
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H2017/0072—Theoretical filter design

Abstract

本发明公开了一种功率信号中有色噪声滤除方法及系统。所述滤除方法包括：获取实测功率信号参数；对实测功率序列进行划分，确定多个子序列；在任一所述子序列中截取一段功率信号；判断截取的功率信号内是否存在脉冲信号，若否确定所述截取的功率信号的第一均值；根据所述截取的功率信号以及所述第一均值确定差值矢量；计算所述差值矢量的功率谱；根据所述功率谱确定有色噪声；对所述有色噪声进行滤波，将所述有色噪声转换为白噪声，根据有色滤波器的脉冲响应滤除所述白噪声。采用本发明所提供的滤除方法及系统能够有效滤除背景噪声中的有色噪声。

Description

一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统
技术领域
本发明涉及有色噪声滤除领域，特别是涉及一种功率信号中有色噪声滤除方法及系统。
背景技术
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，尤其是功率信号中普遍存在着脉冲噪声，进一步影响了检测精度；在负载开关事件检测过程中，对功率信号进行滤波是很重要的一步，常用的消除背景噪声的方法是低通滤波器和中值滤波器对功率信号滤波。
尽管低通滤波器可以有效地滤除背景噪声，并能在一定程度上保持信号的突变性；但是，鉴于信号突变点(功率发生跳变的地方)对于确定开关事件的重要性，希望滤波器不要改变功率信号的突变性，但是低通滤波器往往做不到这一点，低通滤波器会使得突变点不再陡峭，变得光滑，使得突变时间(对应于开关事件的发生时间)难以确定；中值滤波器虽然在保持信号突变性以及滤除脉冲噪声方面表现突出，但是对于连续发生的强脉冲功率信号中的有色噪声(白噪声)，滤波效果欠佳。
有色滤波器能够很好的滤除功率信号中的白噪声，但是当噪声为有色噪声时，滤除精度低。
发明内容
本发明的目的是提供一种功率信号中有色噪声滤除方法及系统，以解决功率信号中的有色噪声滤除精度低的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种功率信号中有色噪声滤除方法，包括：
获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度N；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，N为所述实测功率信号的序号，N≥1；
对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列；所述子序列的长度为L，
在任一所述子序列中截取一段功率信号；
判断截取的功率信号内是否存在脉冲信号，得到第一判断结果；
若所述第一判断结果表示为所述截取的功率信号内存在脉冲信号，返回步骤“在任一所述子系列中截取一段功率信号”；
若所述第一判断结果表示为所述功率信号内未存在脉冲信号，确定所述截取的功率信号的第一均值；
根据所述截取的功率信号以及所述第一均值确定差值矢量；
计算所述差值矢量的功率谱；
根据所述功率谱确定有色噪声；
对所述有色噪声进行滤波，将所述有色噪声转换为白噪声，确定含有白噪声的子序列；
计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值；
根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应；
根据所述脉冲响应，对所述子序列进行滤波，确定滤波后的子序列；
将所述滤波后的子序列重新排列，确定滤波后的功率信号序列。
可选的，所述对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列之后，还包括：
判断所述实测功率序列是否存在剩余功率信号，得到第二判断结果；
若所述第二判断结果表示为所述实测功率序列存在剩余功率信号，将所述剩余功率信号内最后一个功率信号扩充为长度为L的剩余序列，并将所述剩余序列作为所述实测功率序列的子序列。
可选的，所述确定所述截取的功率信号的第一均值，具体包括：
根据公式确定所述截取的功率信号的第一均值；其中，savg为第一均值，M为所述截取的功率信号内的功率信号个数，1≤M≤L；sM为第M个功率信号。
可选的，所述根据所述功率谱确定有色噪声，具体包括：
将所述功率谱分解为复平面的两部分，并在任一部分中选取极点和零点；
根据所述极点以及所述零点确定有色滤波器的滤波系数；
根据所述滤波系数确定有色噪声。
可选的，所述计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值，具体包括：
根据公式计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值；其中，τ为自相关函数的自变量，在计算自相关函数值时，子序列xi的时间延迟；τ＝-L+1,…,0,…,L-1。
可选的，所述根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应，具体包括：
根据公式确定有色滤波器的脉冲响应；
其中，d为时间窗的长度， ωd[τ]是有色滤波器脉冲响应的时间窗。
一种功率信号中有色噪声滤除系统，包括：
实测功率信号参数获取模块，用于获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度N；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，N为所述实测功率信号的序号，N≥1；
子序列确定模块，用于对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列；所述子序列的长度为L，
截取模块，用于在任一所述子序列中截取一段功率信号；
第一判断模块，用于判断截取的功率信号内是否存在脉冲信号，得到第一判断结果；
返回模块，用于若所述第一判断结果表示为所述截取的功率信号内存在脉冲信号，返回步骤“在任一所述子系列中截取一段功率信号”；
第一均值确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述功率信号内未存在脉冲信号，确定所述截取的功率信号的第一均值；
差值矢量确定模块，用于根据所述截取的功率信号以及所述第一均值确定差值矢量；
功率谱计算模块，用于计算所述差值矢量的功率谱；
有色噪声确定模块，用于根据所述功率谱确定有色噪声；
第一滤波模块，用于对所述有色噪声进行滤波，将所述有色噪声转换为白噪声，确定含有白噪声的子序列；
第二均值计算模块，用于计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值；
脉冲响应确定模块，用于根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应；
第二滤波模块，用于根据所述脉冲响应，对所述子序列进行滤波，确定滤波后的子序列；
功率信号序列确定模块，用于将所述滤波后的子序列重新排列，确定滤波后的功率信号序列。
可选的，还包括：
第二判断模块，用于判断所述实测功率序列是否存在剩余功率信号，得到第二判断结果；
子序列扩充单元，用于若所述第二判断结果表示为所述实测功率序列存在剩余功率信号，将所述剩余功率信号内最后一个功率信号扩充为长度为L的剩余序列，并将所述剩余序列作为所述实测功率序列的子序列。
可选的，所述第一均值确定模块具体包括：
第一均值确定单元，用于根据公式确定所述截取的功率信号的第一均值；其中，savg为第一均值，M为所述截取的功率信号内的功率信号个数，1≤M≤L；sM为第M个功率信号。
可选的，所述有色噪声确定模块具体包括：
分解单元，用于将所述功率谱分解为复平面的两部分，并在任一部分中选取极点和零点；
滤波系数确定单元，用于根据所述极点以及所述零点确定有色滤波器的滤波系数；
有色噪声确定单元，用于根据所述滤波系数确定有色噪声。
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：本发明提供了一种功率信号中有色噪声滤除方法及系统，通过对实测功率序列进行划分，确定多个子序列，截取任一子序列的一段功率信号，并根据该功率信号确定有色噪声，对所述有色噪声进行滤波，得到白噪声，再对每个含有白噪声的子序列进行滤波，确定滤波后的子序列，再对滤波后的子序列重新排列，能够有效滤除连续发生的强脉冲功率信号中的有色噪声。
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为本发明所提供的功率信号中有色噪声滤除方法流程图；
图2为本发明所提供的子序列划分示意图；
图3为本发明所提供的功率信号中有色噪声滤除系统结构图。
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功率信号中有色噪声滤除方法及系统，能够有效滤除连续发生的强脉冲功率信号中的有色噪声。
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为本发明所提供的功率信号中有色噪声滤除方法流程图，如图1所示，一种功率信号中有色噪声滤除方法，包括：
步骤101：获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度N；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，N为所述实测功率信号的序号，N≥1。
输入实测的功率信号序列P1,P2,…,PN,N为功率信号序列的长度。
步骤102：对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列；所述子序列的长度为L，
图2为本发明所提供的子序列划分示意图，如图2所示，选取长度为L的时间窗，符号表示下取整，同时将功率信号序列按照先后次序划分为10个子序列，每个子序列的长度为L，相邻子序列中的数据不重复。除了这10个子序列之外，有可能还有一些功率数据未被划进这10个子序列，并且这些剩余数据的个数小于L。以最后一个数据的值扩充为L个长度的子序列，作为最后一个子序列(第11个子序列)。
将多个子序列xi重新排列表示为：
x1＝[P1,P2,…,PL]
x2＝[PL+1,PL+2,…,PL+L]
步骤103：在任一所述子序列中截取一段功率信号。
对重新排列后的序列中每一个子序列，进行步骤104-步骤109的处理；为叙述简单起见，每一个子序列都统一表示为记当处理到第i个子序列时，
在数据序列中，手工选取一段数据S，要求此段数据中没有脉冲信号。
步骤104：判断截取的功率信号内是否存在脉冲信号，若是，返回步骤103，若否，执行步骤105。
步骤105：确定所述截取的功率信号的第一均值。
假设数据段S中数据(数据表示为功率信号)的个数为M，S＝[s1,s2,…,sM],求取此段数据的第一均值savg：
步骤106：根据所述截取的功率信号以及所述第一均值确定差值矢量。
根据公式n＝[n1,n2,…,nM]＝[s1-savg,s2-savg,…,sM-savg]确定数据段S中数据与均值之间的差值矢量n。
步骤107：计算所述差值矢量的功率谱。
步骤108：根据所述功率谱确定有色噪声。
将差值矢量n的功率谱分解为复平面中左右两部分，并在左平面部分中选取极点αi和零点βi；并根据零点和极点设计出滤波器，并假设有色滤波器系数为c＝[c1,c2,…,cK]，K＜M。
对于第K+1,K+2,…,M,M+1,…,L个数据，根据公式l＝K+1,K+2,…,M,M+1,…,L将有色噪声转换为白噪声。
步骤109：对所述有色噪声进行滤波，将所述有色噪声转换为白噪声，确定含有白噪声的子序列。
确定含有白噪声的子序列并对子序列进行如下处理，得到滤波之后的含有白噪声的子序列xi fil：
为简便起见，将滤波之后的子序列表示为xi：
步骤110：计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值。
根据公式计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值；其中，τ为自相关函数的自变量，在计算自相关函数值时，子序列xi的时间延迟；τ＝-L+1,…,0,…,L-1。
步骤111：根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应。
有色滤波器的脉冲响应f(τ)为：
其中， d为时间窗的长度，决定了滤波器长度，一般ωd[τ]是有色滤波器脉冲响应的一项，为一种特殊的时间窗；由于这一个时间窗，使得有色滤波器的脉冲响应为有限脉冲响应滤波器，便于计算。
步骤112：根据所述脉冲响应，对所述子序列进行滤波，确定滤波后的子序列。
根据公式对每一个子序列进行滤波，其中，运算*表示卷积；为实测数据子序列xi(l)的估计，为滤除了背景噪声的功率信号。
步骤113：将所述滤波后的子序列重新排列，确定滤波后的功率信号序列。
将子序列重新组合，得到滤波后的功率信号序列
由于第11个序列有可能是通过扩充第N个数据值得到的，所以只需从序列中选取前面的N个数据即可。
图3为本发明所提供的功率信号中有色噪声滤除系统结构图，如图3所示，一种功率信号中有色噪声滤除系统，包括：
实测功率信号参数获取模块301，用于获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度N；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，N为所述实测功率信号的序号，N≥1。
子序列确定模块302，用于对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列；所述子序列的长度为L，
截取模块303，用于在任一所述子序列中截取一段功率信号。
第一判断模块304，用于判断截取的功率信号内是否存在脉冲信号，得到第一判断结果。
返回模块305，用于若所述第一判断结果表示为所述截取的功率信号内存在脉冲信号，返回步骤“在任一所述子系列中截取一段功率信号”。
第一均值确定模块306，用于若所述第一判断结果表示为所述功率信号内未存在脉冲信号，确定所述截取的功率信号的第一均值。
所述第一均值确定模块306具体包括：
第一均值确定单元，用于根据公式确定所述截取的功率信号的第一均值；其中，savg为第一均值，M为所述截取的功率信号内的功率信号个数，1≤M≤L；sM为第M个功率信号。
差值矢量确定模块307，用于根据所述截取的功率信号以及所述第一均值确定差值矢量。
功率谱计算模块308，用于计算所述差值矢量的功率谱。
有色噪声确定模块309，用于根据所述功率谱确定有色噪声。
所述有色噪声确定模块309具体包括：
分解单元，用于将所述功率谱分解为复平面的两部分，并在任一部分中选取极点和零点；
滤波系数确定单元，用于根据所述极点以及所述零点确定有色滤波器的滤波系数；
有色噪声确定单元，用于根据所述滤波系数确定有色噪声。
第一滤波模块310，用于对所述有色噪声进行滤波，将所述有色噪声转换为白噪声，确定含有白噪声的子序列。
第二均值计算模块311，用于计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值。
脉冲响应确定模块312，用于根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应。
第二滤波模块313，用于根据所述脉冲响应，对所述子序列进行滤波，确定滤波后的子序列。
功率信号序列确定模块314，用于将所述滤波后的子序列重新排列，确定滤波后的功率信号序列。
本发明所提供的功率信号中有色噪声滤除系统还包括：
第二判断模块，用于判断所述实测功率序列是否存在剩余功率信号，得到第二判断结果；
子序列扩充单元，用于若所述第二判断结果表示为所述实测功率序列存在剩余功率信号，将所述剩余功率信号内最后一个功率信号扩充为长度为L的剩余序列，并将所述剩余序列作为所述实测功率序列的子序列。
采用本发明所提供的滤除方法及系统在实际应用中为一种有色滤波器，主要滤除背景噪声中的有色噪声，将有色噪声转换为白噪声，从而进行滤波，本发明能够有效的滤除功率信号中的有色噪声，计算速度更快，采用本发明所提供的滤除方法及系统提出了一种新型的有色噪声滤波器，此滤波器可以有效地滤除功率信号中的有色噪声，并且具有较快的计算速度，结构简单。
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)

1.一种功率信号中有色噪声滤除方法，其特征在于，包括：
获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度N；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，N为所述实测功率信号的序号，N≥1；
对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列；所述子序列的长度为L，
在任一所述子序列中截取一段功率信号；
判断截取的功率信号内是否存在脉冲信号，得到第一判断结果；
若所述第一判断结果表示为所述截取的功率信号内存在脉冲信号，返回步骤“在任一所述子系列中截取一段功率信号”；
若所述第一判断结果表示为所述功率信号内未存在脉冲信号，确定所述截取的功率信号的第一均值；
根据所述截取的功率信号以及所述第一均值确定差值矢量；
计算所述差值矢量的功率谱；
根据所述功率谱确定有色噪声；
对所述有色噪声进行滤波，将所述有色噪声转换为白噪声，确定含有白噪声的子序列；
计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值；
根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应；
根据所述脉冲响应，对所述子序列进行滤波，确定滤波后的子序列；
将所述滤波后的子序列重新排列，确定滤波后的功率信号序列。
2.根据权利要求1所述的有色噪声滤除方法，其特征在于，所述对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列之后，还包括：
判断所述实测功率序列是否存在剩余功率信号，得到第二判断结果；
若所述第二判断结果表示为所述实测功率序列存在剩余功率信号，将所述剩余功率信号内最后一个功率信号扩充为长度为L的剩余序列，并将所述剩余序列作为所述实测功率序列的子序列。
3.根据权利要求1所述的有色噪声滤除方法，其特征在于，所述确定所述截取的功率信号的第一均值，具体包括：
根据公式确定所述截取的功率信号的第一均值；其中，savg为第一均值，M为所述截取的功率信号内的功率信号个数，1≤M≤L；sM为第M个功率信号。
4.根据权利要求3所述的有色噪声滤除方法，其特征在于，所述根据所述功率谱确定有色噪声，具体包括：
将所述功率谱分解为复平面的两部分，并在任一部分中选取极点和零点；
根据所述极点以及所述零点确定有色滤波器的滤波系数；
根据所述滤波系数确定有色噪声。
5.根据权利要求1所述的有色噪声滤除方法，其特征在于，所述计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值，具体包括：
根据公式计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值；其中，τ为自相关函数的自变量，在计算自相关函数值时，子序列xi的时间延迟；
6.根据权利要求5所述的有色噪声滤除方法，其特征在于，所述根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应，具体包括：
根据公式确定有色滤波器的脉冲响应；其中，d为时间窗的长度，ωd[τ]是有色滤波器脉冲响应的时间窗。
7.一种功率信号中有色噪声滤除系统，其特征在于，包括：
实测功率信号参数获取模块，用于获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度N；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，N为所述实测功率信号的序号，N≥1；
子序列确定模块，用于对所述实测功率序列进行划分，确定多个子序列；所述子序列的长度为L，
截取模块，用于在任一所述子序列中截取一段功率信号；
第一判断模块，用于判断截取的功率信号内是否存在脉冲信号，得到第一判断结果；
返回模块，用于若所述第一判断结果表示为所述截取的功率信号内存在脉冲信号，返回步骤“在任一所述子系列中截取一段功率信号”；
第一均值确定模块，用于若所述第一判断结果表示为所述功率信号内未存在脉冲信号，确定所述截取的功率信号的第一均值；
差值矢量确定模块，用于根据所述截取的功率信号以及所述第一均值确定差值矢量；
功率谱计算模块，用于计算所述差值矢量的功率谱；
有色噪声确定模块，用于根据所述功率谱确定有色噪声；
第一滤波模块，用于对所述有色噪声进行滤波，将所述有色噪声转换为白噪声，确定含有白噪声的子序列；
第二均值计算模块，用于计算多个所述含有白噪声的子序列的自相关函数的第二均值；
脉冲响应确定模块，用于根据所述第二均值确定有色滤波器的脉冲响应；
第二滤波模块，用于根据所述脉冲响应，对所述子序列进行滤波，确定滤波后的子序列；
功率信号序列确定模块，用于将所述滤波后的子序列重新排列，确定滤波后的功率信号序列。
8.根据权利要求7所述的有色噪声滤除系统，其特征在于，还包括：
第二判断模块，用于判断所述实测功率序列是否存在剩余功率信号，得到第二判断结果；
子序列扩充单元，用于若所述第二判断结果表示为所述实测功率序列存在剩余功率信号，将所述剩余功率信号内最后一个功率信号扩充为长度为L的剩余序列，并将所述剩余序列作为所述实测功率序列的子序列。
9.根据权利要求7所述的有色噪声滤除系统，其特征在于，所述第一均值确定模块具体包括：
第一均值确定单元，用于根据公式确定所述截取的功率信号的第一均值；其中，savg为第一均值，M为所述截取的功率信号内的功率信号个数，1≤M≤L；sM为第M个功率信号。
10.根据权利要求9所述的有色噪声滤除系统，其特征在于，所述有色噪声确定模块具体包括：
分解单元，用于将所述功率谱分解为复平面的两部分，并在任一部分中选取极点和零点；
滤波系数确定单元，用于根据所述极点以及所述零点确定有色滤波器的滤波系数；
有色噪声确定单元，用于根据所述滤波系数确定有色噪声。
CN201810970748.2A 2018-08-24 2018-08-24 一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统 Withdrawn CN109150136A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810970748.2A CN109150136A (zh) 2018-08-24 2018-08-24 一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810970748.2A CN109150136A (zh) 2018-08-24 2018-08-24 一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109150136A true CN109150136A (zh) 2019-01-04

Family

ID=64827677

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810970748.2A Withdrawn CN109150136A (zh) 2018-08-24 2018-08-24 一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109150136A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109740582A (zh) * 2019-03-04 2019-05-10 广东石油化工学院 一种用于能量分解的功率信号噪声滤除方法及系统
CN110161330A (zh) * 2019-05-10 2019-08-23 广东石油化工学院 基于灰度理论的变压器运行状态的振声检测方法以及装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109740582A (zh) * 2019-03-04 2019-05-10 广东石油化工学院 一种用于能量分解的功率信号噪声滤除方法及系统
CN109740582B (zh) * 2019-03-04 2020-09-11 广东石油化工学院 一种用于能量分解的功率信号噪声滤除方法及系统
CN110161330A (zh) * 2019-05-10 2019-08-23 广东石油化工学院 基于灰度理论的变压器运行状态的振声检测方法以及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108535773B (zh) 一种微地震事件检测方法及系统
CN105425289B (zh) 确定低频波阻抗的方法和装置
CN109150136A (zh) 一种功率信号中的有色噪声滤除方法及系统
CN106802368B (zh) 一种基于频域插值的广域电网相量测量方法
CN113970419B (zh) 一种基于时频变换的激波风洞测力天平信号数据处理方法
CN103391182B (zh) 帧检测方法及装置
CN108445539A (zh) 一种消除地震子波旁瓣干扰的方法、设备及系统
CN108897038B (zh) 一种微地震事件检测方法及系统
CN114441897A (zh) 一种配电电缆线路局部放电脉冲到达时间差识别方法
Melgoza et al. Comparing radar receiver pulse deinterleaving performance of differing window functions for bandpass FIR filter design
CN104121900B (zh) 基于二代小波变换与lms的光纤陀螺信号去噪算法
CN101825722B (zh) 一种鲁棒的地震信号瞬时频率的估计方法
CN112183407A (zh) 一种基于时频域谱减法的隧道地震波数据去噪方法及系统
CN108985277A (zh) 一种功率信号中背景噪声滤除方法及系统
Hildyard et al. T pd, a damped predominant period function with improvements for magnitude estimation
RU2420754C2 (ru) Способ подавления помех
CN107064942B (zh) 一种高精度多普勒信号模拟方法
CN104579239B (zh) 一种滤波系统的过滤方法
CN111104374B (zh) 一种实测振动数据处理方法及系统
CN111879368B (zh) 一种流量测量中相移检测方法、装置及设备
CN110799807B (zh) 一种正交编码器信号滤波方法、装置及系统
CN103777221A (zh) 基于窗函数法的数字核脉冲信号高斯成形方法
Ha et al. Parameter and delay estimation of continuous-time models utilizing multiple filtering
CN104820238A (zh) 局部地震道内插方法和装置
CN116414462A (zh) 数据处理系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20190104

WW01 Invention patent application withdrawn after publication