[发明专利]一种用于电缆故障检测定点仪的智能背景降噪方法

摘要

本发明属于智能背景降噪技术领域，公开了一种用于电缆故障检测定点仪的智能背景降噪方法，包括：确定对采样的电缆故障点放电带噪声音信号进行分帧处理时的帧长、帧移参数；确定对带噪放电声音信号进行分帧时所使用的窗函数；确定带噪放电声音信号前导无话段长度；确定对带噪放电声音信号进行降噪处理所使用的谱减法中的过减因子与增益补偿因子；采用谱减法对带噪放电声音信号进行去噪处理；确定小波基与小波分解层数；用小波变换对谱减法处理得到的信噪比提高的信号进行分析，进一步将放电声音信号与残留噪声分离开。本发明实时性好，运算量小，鲁棒性强，具有对噪声先验知识需求少的特性，精确度高，可灵敏地将噪声与放电声音信号区分开来。

主权项

一种用于电缆故障检测定点仪的智能背景降噪方法，其特征在于，所述用于电缆故障检测定点仪的智能背景降噪方法采用谱减法和小波变换去除数据相关性相结合用以对电缆故障点放电声音信号进行背景降噪；参数由基于背景与电缆故障点放电声音信号为周期性与瞬间高能量性的窄带信号来确定；所述谱减法对带噪放电声音信号进行去噪处理，采集的故障点放电带噪声音信号为y(n)(n为采样点数)，加窗处理后得到第i帧信号为yi(n)，将其做离散傅里叶变换(DFT)后为Yi(k)(k＝0,1,···,M‑1,M为帧长)，其幅值为|Yi(k)|，前导无话段的噪声平均能量为a为过减因子，b为增益补偿因子，谱减后信号的幅值为利用声音信号对相位不敏感的特性，谱减后信号的幅值结合谱减前信号的相位经傅里叶逆变换即可得到经过谱减处理，即已初步消噪的放电声音信号，谱减算法为：|S^i(k)|2=|Yi(k)|2-a×|D^(k)|2,|Yi(k)|2>a×|D^(k)|2b×|D^(k)|2,|Yi(k)|2≤a×|D^(k)|2;]]>根据小波与采集信号样本数据的特性确定小波基与小波分解层数，选择阶数是15～25的Daubechies小波，小波分解层数取3～5。