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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明公开了基于智能频谱感知的信号盲识别方法，涉及电磁信号检测技术领域。通过获取时域周期T以内的变压器工作过程中的原始信号经带通滤波器，去工频且过滤频率小于kHz的信号作为初始识别信号进行采样，获取采样信号的分布模型，计算采样信号的信号能量，根据采样信号的分布模型是否符合判定模型对局部放电信号是否存在进行判决，且当判定局部放电信号不存在时，将原始信号经带通滤波器，去工频，过滤频率大于kHz的信号作为次级识别信号，大于kHz的信号作为对比识别信号,分别提取次级识别信号及对比识别信号的识别特征向量，计算识别特征向量的相似度，根据相似度的计算结果对局部放电信号是否存在进行再次判定。
主权项：1.基于智能频谱感知的信号盲识别方法，其特征在于，包括：获取时域周期T以内的变压器工作过程中的原始信号；将所述原始信号经带通滤波器，去工频且过滤频率小于kHz的信号作为初始识别信号；对所述初始识别信号进行采样，获取采样信号的分布模型，计算采样信号的信号能量，根据采样信号的分布模型是否符合判定模型对局部放电信号是否存在进行判决，判定模型的表达式为： 式中，G为信号能量，N为初始识别信号的采样数量，为噪声方差，为局部放电信号的平均功率，H1表示局部放电信号存在，H0表示局部放电信号不存在；当判定为H0时，将所述原始信号经带通滤波器，去工频，过滤频率大于kHz的信号作为次级识别信号，过滤频率大于kHz的信号作为对比识别信号；对所述次级识别信号及所述对比识别信号进行采样，并提取采样的所述次级识别信号及所述对比识别信号的识别特征参数，根据获取的所述识别特征参数构建识别特征向量，记为和；对所述识别特征向量进行向量间相关性分析，计算向量间的相关性系数，根据相关性系数的计算结果对所述识别特征向量进行降维处理，获取降维后的识别特征向量，记为和，计算降维后识别特征向量的相似度，计算公式为： 式中，分别为降维后识别特征向量和降维后识别特征向量的模长；根据所述识别特征向量的相似度的计算结果对局部放电信号是否存在进行判定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 基于智能频谱感知的信号盲识别方法
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