CN114662540B - 电磁干扰现场测试信号的消噪方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种电磁干扰现场测试信号的消噪方法，所述消噪方法包括模式一和模式二；处理时，先由模式一和模式二中的一者对电磁干扰测试信号进行处理，得到信号一，然后再由另一者继续对信号一进行处理；模式一用于去除噪声中的周期性窄带成分，模式二用于去除现场噪声中的随机性成分；本发明的有益技术效果是：提出了一种电磁干扰现场测试信号的消噪方法，该方法能分别对现场噪声中的周期性窄带成分与随机性成分针对性消噪，并能在消除噪声的同时，避免对有用信号造成破坏，改善现场消噪效果。

Description

电磁干扰现场测试信号的消噪方法

技术领域

本发明涉及一种电磁辐射现场检测技术，尤其涉及一种电磁干扰现场测试信号的消噪方法。

背景技术

较强的电磁辐射可能影响人体健康，干扰设备的正常运行，因此，需要对设备的电磁干扰进行测试，并根据测试结果对设备进行相应调整、整改。标准电磁干扰测试的门槛保证了测试结果的可靠性，但也因此受到局限，不能完全满足测试需求，比如，现场工况下的设备往往并非独立存在，而是处于复杂系统中，实际场的叠加耦合效应不能得到充分体现；而且标准测试采用的电波暗室不适用于大型设备的现场测试，因此，亟需一种能对大型设备实施现场测试的电磁干扰测试手段。

发明内容

针对背景技术中的问题，本发明提出了一种电磁干扰现场测试信号的消噪方法，其创新在于：所述消噪方法包括模式一和模式二；处理时，先由模式一和模式二中的一者对电磁干扰测试信号进行处理，得到信号一，然后再由另一者继续对信号一进行处理；

所述模式一包括：

设电磁干扰现场测试信号中的单个数据点为(f_i，D_i)，i＝1，2，3，...，n，n为电磁干扰现场测试信号中数据点的数量；按如下步骤对单个数据点进行处理：

1)判断(f_i，D_i)是否存在于{f_j，P_j}中：如(f_i，D_i)存在于{f_j，P_j}中，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；如(f_i，D_i)不存在于{f_j，P_j}中，则进入步骤2)；其中，{f_j，P_j}为根据电磁干扰测试信号提取到的峰值集合，j＝1，2，3，...，m，m为峰值集合中峰值点(f_j，P_j)的数量

2)若D_i＞B_i且D_i＞th_env，则进入步骤2A)，否则进入步骤3)；

2A)判断th_env＞B_i是否成立：若成立，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；若不成立，则进入步骤2B)；

2B)判断D_i-B_i和B_i-th_env的大小：若D_i-B_i小于B_i-th_env，则按式一对数据点中的D_i做削弱处理并保存，然后结束当前操作；若D_i-B_i大于B_i-th_env，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；D_i为相应数据点的幅值；B_i为D_i所对应的频率f_i处提取到的环境噪声的下包络特征数据，th_env为环境噪声阈值特征量；

所述式一为：D_i-(B_i-th_env)；

3)判断B_i＞D_i＞th_env是否成立：如不成立，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；如成立，则按式二对数据点中的D_i做削弱处理并保存，然后结束当前操作；所述式二为：D_i-(th_env-N_bg)；N_bg为仪器系统底噪；

按步骤1)至3)的方式对电磁干扰测试信号中的所有数据点都处理完成后，模式一的操作完成；

所述模式二包括：

A)对电磁干扰现场测试信号进行变分模态分解操作，得到多个内涵模态分量；

B)对多个内涵模态分量进行识别，从中识别出一个特征分量和多个噪声分量；

C)将多个噪声分量作合并处理，得到合并后噪声分量，然后采用基于经验贝叶斯的小波阈值去噪方法对合并后噪声分量作去噪处理，得到消噪分量D；

D)将消噪分量D和特征分量作合并处理，合并处理后的结果即为模式二的输出结果。

模式一用于去除噪声中的周期性窄带成分，其原理是：噪声中的周期性窄带成分，在测试信号中重复出现，严重干扰了噪声频带内的信号特征，但具体到确切的数据点上是变化的，能够还原利用的仅限于抽象的整体特征，若依然将噪声作为去除目标，则有较大风险会破坏有用信号；基于信号特征提取，逐一判别有用信号并保留，是更合理的方法，因此，模式一的技术思想不同于传统的“定位噪声信号并去除”，模式一的思路是“判别有用信号并保留”，这样就能在消除噪声的同时，避免对有用信号造成破坏。各个步骤的处理依据具体是：

步骤1)中，如(f_i，D_i)存在于{f_j，P_j}中，说明该数据点属于未受窄带噪声影响的有用信号峰值或周期性噪声峰值，由于周期性噪声峰值在测试中不会造成信号特征损失，因此，对于有用信号峰值或周期性噪声峰值数据点，均将该数据点保存。

步骤2)中，满足D_i＞B_i且D_i＞th_env的条件时，说明该数据点为信号频带或窄带噪声，继续通过步骤2A)作进一步处理；如不满足D_i＞B_i且D_i＞th_env的条件，继续通过步骤3)作进一步处理；

步骤2A)中，若th_env＞B_i成立，说明该数据点的信息未被环境噪声的下包络特征所体现，为有用信号频带，直接将该数据点保存，若th_env＞B_i不成立，则继续由步骤2B)作进一步处理；

步骤2B)中，若D_i-B_i小于B_i-th_env，说明幅值D_i与环境下包络B_i相近，且两者一并与环境阈值th_env较远，符合窄带噪声特性，因此由式一对数据点中的D_i做削弱处理，将其削弱至环境噪声阈值水平；若D_i-B_i大于B_i-th_env，说明该数据点的信息未被环境噪声的下包络特征所体现，为有用信号频带，直接将该数据点保存。

步骤3)中，若B_i＞D_i＞th_env不成立，说明该数据点不含有有用信息，并且也不会对信号特征造成影响，不需要进行处理，因此直接将该数据点保存；如B_i＞D_i＞th_env成立，说明该数据点已受到环境噪声污染，判定该数据点无效，因此由式二对数据点中的D_i做削弱处理，将其削弱至环境噪声阈值水平；

模式二用于去除现场噪声中的随机性成分，其原理是：噪声中的随机性成分主要来自电磁环境或传导链路中的热噪声、系统内部元器件散粒噪声等，几乎包含所有的时频成分，而且无法通过傅里叶变换改善，因而时频域具有相似的随机特性；因随机型噪声时频域具有相近特性，对频域含噪信号引入时域消噪方法；此外，如果对含噪信号直接进行消噪，因为含噪信号中实际包含多个分量，如果对含噪信号的所有分量采取了相同的消噪策略(即对纯净分量采取与噪声分量同等消噪策略)，势必丢失信号特征，峰值特征是频谱最主要特征，其中包含了待测设备电磁干扰特征，峰值特征的损失可能造成测试关键信息的损失，因此，模式二先对电磁干扰测试信号进行变分模态分解操作，得到多个内涵模态分量，这就使得含噪信号的噪声密集分量与特征分量被有效分离，然后，由技术人员对多个内涵模态分量进行识别，区分出噪声分量和特征分量，然后分别执行不同的消噪策略：对于特征分量采取保留策略，对于噪声分量，则先合并后消噪，并将得到的消噪分量和特征分量作合并处理，作为模式二的输出结果。

本发明的有益技术效果是：提出了一种电磁干扰现场测试信号的消噪方法，该方法能分别对现场噪声中的周期性窄带成分与随机性成分针对性消噪，并能在消除噪声的同时，避免对有用信号造成破坏，改善现场消噪效果。

具体实施方式

一种电磁干扰现场测试信号的消噪方法，其创新在于：所述消噪方法包括模式一和模式二；处理时，先由模式一和模式二中的一者对电磁干扰测试信号进行处理，得到信号一，然后再由另一者继续对信号一进行处理；

所述模式一包括：

设电磁干扰现场测试信号中的单个数据点为(f_i，D_i)，i＝1，2，3，...，n，n为电磁干扰现场测试信号中数据点的数量；按如下步骤对单个数据点进行处理：

1)判断(f_i，D_i)是否存在于{f_j，P_j}中：如(f_i，D_i)存在于{f_j，P_j}中，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；如(f_i，D_i)不存在于{f_j，P_j}中，则进入步骤2)；其中，{f_j，P_j}为根据电磁干扰测试信号提取到的峰值集合，j＝1，2，3，...，m，m为峰值集合中峰值点(f_j，P_j)的数量；

2)若D_i＞B_i且D_i＞th_env，则进入步骤2A)，否则进入步骤3)；

2A)判断th_env＞B_i是否成立：若成立，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；若不成立，则进入步骤2B)；

2B)判断D_i-B_i和B_i-th_env的大小：若D_i-B_i小于B_i-th_env，则按式一对数据点中的D_i做削弱处理并保存，然后结束当前操作；若D_i-B_i大于B_i-th_env，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；D_i为相应数据点的幅值；B_i为D_i所对应的频率f_i处提取到的环境噪声的下包络特征数据，th_env为环境噪声阈值特征量；

所述式一为：D_i-(B_i-th_env)；

3)判断B_i＞D_i＞th_env是否成立：如不成立，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；如成立，则按式二对数据点中的D_i做削弱处理并保存，然后结束当前操作；所述式二为：D_i-(th_env-N_bg)；N_bg为仪器系统底噪；

按步骤1)至3)的方式对电磁干扰测试信号中的所有数据点都处理完成后，模式一的操作完成；

所述模式二包括：

A)对电磁干扰现场测试信号进行变分模态分解操作，得到多个内涵模态分量；

B)对多个内涵模态分量进行识别，从中识别出一个特征分量和多个噪声分量；

C)将多个噪声分量作合并处理，得到合并后噪声分量，然后采用基于经验贝叶斯的小波阈值去噪方法对合并后噪声分量作去噪处理，得到消噪分量D；

D)将消噪分量D和特征分量作合并处理，合并处理后的结果即为模式二的输出结果。

Claims (1)

1.一种电磁干扰现场测试信号的消噪方法，其特征在于：所述消噪方法包括模式一和模式二；处理时，先由模式一和模式二中的一者对电磁干扰测试信号进行处理，得到信号一，然后再由另一者继续对信号一进行处理；

所述模式一包括：

设电磁干扰现场测试信号中的单个数据点为(f_i，D_i)，i＝1，2，3，...，n，n为电磁干扰现场测试信号中数据点的数量；按如下步骤对单个数据点进行处理：

1)判断(f_i，D_i)是否存在于{f_j，P_j}中：如(f_i，D_i)存在于{f_j，P_j}中，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；如(f_i，D_i)不存在于{f_j，P_j}中，则进入步骤2)；其中，{f_j，P_j}为根据电磁干扰测试信号提取到的峰值集合，j＝1，2，3，...，m，m为峰值集合中峰值点(f_j，P_j)的数量；

2)若D_i＞B_i且D_i＞th_env，则进入步骤2A)，否则进入步骤3)；

2A)判断th_env＞B_i是否成立：若成立，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；若不成立，则进入步骤2B)；

2B)判断D_i-B_i和B_i-th_env的大小：若D_i-B_i小于B_i-th_env，则按式一对数据点中的D_i做削弱处理并保存，然后结束当前操作；若D_i-B_i大于B_i-th_env，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；D_i为相应数据点的幅值；B_i为D_i所对应的频率f_i处提取到的环境噪声的下包络特征数据，th_env为环境噪声阈值特征量；

所述式一为：D_i-(B_i-th_env)；

3)判断B_i＞D_i＞th_env是否成立：如不成立，则直接将该数据点保存，并结束当前操作；如成立，则按式二对数据点中的D_i做削弱处理并保存，然后结束当前操作；所述式二为：D_i-(th_env-N_bg)；N_bg为仪器系统底噪；

按步骤1)至3)的方式对电磁干扰测试信号中的所有数据点都处理完成后，模式一的操作完成；

所述模式二包括：

A)对电磁干扰现场测试信号进行变分模态分解操作，得到多个内涵模态分量；

B)对多个内涵模态分量进行识别，从中识别出一个特征分量和多个噪声分量；

C)将多个噪声分量作合并处理，得到合并后噪声分量，然后采用基于经验贝叶斯的小波阈值去噪方法对合并后噪声分量作去噪处理，得到消噪分量D；

D)将消噪分量D和特征分量作合并处理，合并处理后的结果即为模式二的输出结果。