本發(fā)明涉及信號(hào)處理，具體涉及一種用于低信噪比下特征信號(hào)的提取方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、異頻法帶電校準(zhǔn)技術(shù)是通過先注入與工頻背景信號(hào)幅值相同，相位相差180度的抵消信號(hào)，后注入非工頻信號(hào)進(jìn)行互感器全量程校準(zhǔn)的一項(xiàng)技術(shù)，由于在運(yùn)互感器所處環(huán)境復(fù)雜且工作電流變化幅度不可控，使用常規(guī)校準(zhǔn)方法無法保證校準(zhǔn)電流穩(wěn)定可控，因此創(chuàng)新性的提出了使用區(qū)別于電網(wǎng)頻率的電流，即異頻電流開展帶電條件下的互感器校準(zhǔn)工作。

2、然而，現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境以及背景信號(hào)的不完全抵消，導(dǎo)致最終的被測(cè)互感器校準(zhǔn)信號(hào)里面包含諧波、噪聲、殘余工頻信號(hào)、異頻信號(hào)等多種分量，無法和流入標(biāo)準(zhǔn)互感器的信號(hào)一致，致使在運(yùn)互感器無法按照檢定規(guī)程要求進(jìn)行校準(zhǔn)。因此亟需發(fā)展低信噪比下異頻特征信號(hào)的提取技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種用于低信噪比下特征信號(hào)的提取方法，包括：

2、采集被測(cè)互感器的異頻信號(hào)；

3、通過gabor稀疏完備字典與傅里葉稀疏字典級(jí)聯(lián)，構(gòu)建所述異頻信號(hào)的過完備字典；

4、所述異頻信號(hào)通過所述過完備字典進(jìn)行稀疏表示，并采用稀疏表示的字典學(xué)習(xí)算法k-svd對(duì)所述異頻信號(hào)進(jìn)行分解，生成學(xué)習(xí)原子字典；

5、從所述過完備字典中選擇與所述異頻信號(hào)匹配的原子，通過將匹配的原子線性組合，獲得重構(gòu)異頻校準(zhǔn)信號(hào)；當(dāng)所述重構(gòu)異頻校準(zhǔn)信號(hào)的精度達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，提取所述異頻信號(hào)中的特征信號(hào)。

6、進(jìn)一步的，被測(cè)互感器的異頻信號(hào)的表達(dá)式為：

7、

8、其中，a為幅值，ω為信號(hào)的角頻率，為信號(hào)相位。t為時(shí)間

9、進(jìn)一步的，所述異頻信號(hào)通過所述超完備合成字典進(jìn)行稀疏表示，其中，

10、gabor稀疏完備字典表達(dá)式為：

11、

12、其中，為標(biāo)準(zhǔn)高斯窗函數(shù)；sa為尺度因子；ux為位移因子；ωf為頻率調(diào)制因子，為信號(hào)相位，kr為歸一化因子，使得||gr(t)||2＝1；

13、將gabor稀疏完備字典表達(dá)式離散化處理：

14、

15、其中，λ為原子參數(shù)集，其中0＜p＜log2n,0≤k≤21+p,q,p,k∈z，a＝2,δu＝1/2,δω＝π,

16、對(duì)于時(shí)間窗長(zhǎng)度為n的異頻信號(hào)，其對(duì)應(yīng)的過完備字典：

17、ψ＝[ψgψf]

18、其中，ψg為gabor稀疏完備字典，grn為gabor過完備字典中第n個(gè)原子，n＞＞；ψf為傅里葉稀疏完備字典；

19、

20、此時(shí)，第w個(gè)時(shí)間窗采集的異頻信號(hào)在超完備合成字典下可稀疏表示為：

21、

22、其中，yi為第i個(gè)信號(hào)，xi為第i個(gè)原子。

23、進(jìn)一步的，采用稀疏表示的字典學(xué)習(xí)算法k-svd對(duì)所述異頻信號(hào)的誤差進(jìn)行分解，生成學(xué)習(xí)原子字典，包括：

24、使用k-svd算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過求解下式，獲得學(xué)習(xí)原子字典：

25、

26、其中，qj為待求解的稀疏信號(hào)；pj為系數(shù)矩陣；dlearn為字典；t為足夠小的常數(shù)；m為原子個(gè)數(shù)。

27、進(jìn)一步的，從所述過完備字典中選擇與所述異頻信號(hào)匹配的原子，通過將匹配的原子線性組合，獲得重構(gòu)異頻校準(zhǔn)信號(hào)，包括：

28、利用正交投影法，選擇從所述過完備字典中選擇與所述異頻信號(hào)y′匹配的原子x′0，滿足下式：

29、|<y′,x0′>|＝sup|<y′,xj′>|

30、其中，y′為被采集信號(hào)；x′j為過完備字典中第j個(gè)原子；sup為幾何上確界；

31、通過將選出的原子進(jìn)行線性組合，構(gòu)建匹配原子矩陣；

32、基于所述匹配原子矩陣，獲取其列正交投影算子，利用當(dāng)前信號(hào)殘差與正交投影算子，構(gòu)建稀疏逼近方法更新殘差信號(hào)；

33、將所述匹配原子矩陣的線性組合加上更新的殘差信號(hào)表示重構(gòu)的異頻校準(zhǔn)信號(hào)。

34、進(jìn)一步的，當(dāng)所述重構(gòu)異頻校準(zhǔn)信號(hào)的精度達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，提取所述異頻信號(hào)中的特征信號(hào)，包括：

35、將重構(gòu)的異頻標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)中的原子，進(jìn)行施密特正交化，迭代次數(shù)為u；

36、重復(fù)上述步驟，直到殘差信號(hào)的精度達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，終止上述步驟，提取所述異頻信號(hào)中的特征信號(hào)。

37、本發(fā)明同時(shí)提供一種用于低信噪比下特征信號(hào)的提取系統(tǒng)，包括：

38、異頻信號(hào)采集模塊，用于采集被測(cè)互感器的異頻信號(hào)；

39、過完備字典構(gòu)建模塊，用于通過gabor稀疏完備字典與傅里葉稀疏字典級(jí)聯(lián)，構(gòu)建所述異頻信號(hào)的過完備字典；

40、原子字典生成模塊，用于所述異頻信號(hào)通過所述過完備字典進(jìn)行稀疏表示，并采用稀疏表示的字典學(xué)習(xí)算法k-svd對(duì)所述異頻信號(hào)進(jìn)行分解，生成學(xué)習(xí)原子字典；

41、特征信號(hào)提取模塊，用于從所述過完備字典中選擇與所述異頻信號(hào)匹配的原子，通過將匹配的原子線性組合，獲得重構(gòu)異頻校準(zhǔn)信號(hào)；當(dāng)所述重構(gòu)異頻校準(zhǔn)信號(hào)的精度達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)時(shí)，提取所述異頻信號(hào)中的特征信號(hào)。

42、進(jìn)一步的，被測(cè)互感器的異頻信號(hào)的表達(dá)式為：

43、

44、其中，a為幅值，ω為信號(hào)的角頻率，為信號(hào)相位，t為時(shí)間。

45、進(jìn)一步的，特征信號(hào)提取模塊，包括：

46、匹配子模塊，用于利用正交投影法，選擇從所述過完備字典中選擇與所述異頻信號(hào)y′匹配的原子x′0，滿足下式：

47、|<y′,x0′>|＝sup|<y′,xj′>|

48、其中，y′為被采集信號(hào)；x′j為過完備字典中第j個(gè)原子；sup為幾何上確界；

49、矩陣構(gòu)建模塊，用于通過將選出的原子進(jìn)行線性組合，構(gòu)建匹配原子矩陣；

50、殘差更新模塊，用于基于所述匹配原子矩陣，獲取其列正交投影算子，利用當(dāng)前信號(hào)殘差與正交投影算子，構(gòu)建稀疏逼近方法更新殘差信號(hào)；

51、重構(gòu)子模塊，用于將所述匹配原子矩陣的線性組合加上更新的殘差信號(hào)表示重構(gòu)的異頻校準(zhǔn)信號(hào)。

52、本發(fā)明同時(shí)提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

53、本發(fā)明采用采集的參考信號(hào)和被測(cè)信號(hào)，即可自動(dòng)生成過完備原子字典，通過正交匹配追蹤(orthogonal?matching?pursuit，omp)方法獲取采集信號(hào)的原子，得到稀疏分解后最終匹配的原子線性組合，通過原子線性組合獲取異頻信號(hào)；與現(xiàn)有快速傅里葉變換、小波變換和鎖相技術(shù)相比，相較于傅里葉變換，本發(fā)明無需主觀判斷異頻信號(hào)頻率范圍，具有良好的自適應(yīng)性；相較于小波變換，無需確定小波類型和分解層數(shù)；相較于鎖相技術(shù)，信號(hào)重構(gòu)精度更高。因此本發(fā)明可以提高采集信號(hào)的信噪比，能夠準(zhǔn)確高效地獲取混頻條件下所需要提取的頻率信號(hào)的特征。