非平稳噪声环境下声音信号增强技术的研究

发布时间：2022-12-18 15:42

　　随着城市建设的快速发展,高空电缆逐步被地埋电缆所取代。地埋电缆虽然具有美化城市环境、提高土地利用价值与增强城市电网可靠性等优点,但其随着社会经济的增长,电缆负荷增加,工作周期增长,容易发生故障,且加之地埋电缆跨越空间大,当其出现故障时,故障点的寻找变得非常困难。假如电缆故障点不能被快速准确地修复,将会给人们的生活带来极大不便与社会经济的巨大损失,因此快速、准确的定位电缆故障点具有迫切的社会意义。本文针对电缆故障检测国内外发展现状与难点,旨在研究电缆故障精确定位中对所采集到的信号进行滤波与增强,以提取出有用的电缆故障点冲击放电声音信号,从而进行故障点的精确定位,主要工作包括:首先,本文研究了电缆故障检测与声音信号增强技术的国内外发展现状,阐明电缆故障检测中难度较大的为故障点的精确定位,而精确定位的难点为混合信号中故障点冲击放电声音信号的提取。针对传统基于统计理论的滤波方法难以去除声音信号中非平稳的、频谱分布位于整个频率轴且与有效冲击放电声音信号频谱分布部分重叠的随机噪声的问题,本文提出一种基于主分量分析（Principal Component Analysis,PCA）降维的独立分量分析... 

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 电缆故障检测国内外发展状况
        1.2.1 电缆故障检测国内外发展状况
        1.2.2 电缆故障检测发展趋势
    1.3 声音信号增强技术在电缆故障点精确定位中的应用
        1.3.1 声音信号增强的意义
        1.3.2 噪声信号类型与特征
        1.3.3 声音信号增强技术的发展现状
    1.4 本文研究的意义
    1.5 本文研究内容
第二章 电缆故障检测技术研究
    2.1 电缆故障检测基本介绍
        2.1.1 电缆故障原因
        2.1.2 电缆故障分类
        2.1.3 电缆故障检测步骤
    2.2 电缆故障点精确定位
        2.2.1 冲击放电信息的产生
        2.2.2 电缆故障点精确定位方法
        2.2.3 裸露电缆故障点的特殊定位方法
        2.2.4 不同类型故障点的定位方法选择
    2.3 本章小结
第三章 基于PCA降维的ICA冲击放电增强技术
    3.1 独立分量分析
        3.1.1 独立分量分析定义
        3.1.2 独立分量分析约束条件与解的不确定性
        3.1.3 独立分量分析预处理
        3.1.4 独立分量分析求解
    3.2 主分量分析与降维
        3.2.1 主分量分析基本原理
        3.2.2 主分量分析降维
    3.3 基于PCA降维的ICA冲击放电增强技术
        3.3.1 算法原理
        3.3.2 算法仿真
    3.4 本章小结
第四章 基于小波包分析及遗传优化的冲击放电增强技术
    4.1 小波分析
        4.1.1 小波分析理论
        4.1.2 连续小波与离散小波
        4.1.3 Mallat算法
        4.1.4 小波包分析
    4.2 基于小波包分析及遗传优化的信号增强技术
        4.2.1 小波包分解对冲击放电声音信号的提取
        4.2.2 遗传算法设计
        4.2.3 基于小波包分析及遗传优化的信号增强算法
    4.3 算法仿真
    4.4 本章小结
第五章 电缆故障点精确定位系统设计
    5.1 系统硬件原理图
    5.2 系统硬件关键模块
        5.2.1 放大滤波模块
        5.2.2 数据采集模块
        5.2.3 数据处理模块
        5.2.4 数据通讯与输出模块
    5.3 实验结果与分析
        5.3.1 基于PCA降维的ICA冲击放电增强技术实验验证
        5.3.2 基于小波包分析及遗传优化的信号增强技术实验验证
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种带钢铠的低压电力电缆故障精确定位新方法[J]. 王广柱,贾春娟,张立斌.  电力系统自动化. 2014(03)
[2]基于经典谱估计改进方法的涡街流量计[J]. 江文斌,秦会斌,邵李焕,郑梁.  仪器仪表学报. 2012(01)
[3]基于极值域均值模式分解的语音增强方法[J]. 卢志茂,孙美玲,张春祥,金辉.  系统工程与电子技术. 2011(07)
[4]基于两级梳状滤波的语音谐波增强[J]. 蔡宇,原建平,侯朝焕.  仪器仪表学报. 2010(01)
[5]一种新的小波去噪算法[J]. 刘宗昂,杨莘元,王丽安.  弹箭与制导学报. 2009(01)
[6]使用可进化核在线进化算法级数字硬件系统[J]. 姚睿,王友仁,于盛林,高桂军.  小型微型计算机系统. 2009(01)
[7]一种改进阈值函数的小波语音去噪方法[J]. 谭乔来,钱盛友,陈亚琦.  电声技术. 2008(02)
[8]基于帧间相关性的最大后验估计语音增强算法[J]. 欧世峰,赵晓晖.  电子学报. 2007(10)
[9]结点阈值小波包变换语音增强新算法[J]. 王娜,郑德忠.  仪器仪表学报. 2007(05)
[10]语音增强方法综述[J]. 黄苏雨,梁声灼,黄苏园.  计算机与现代化. 2007(03)

博士论文
[1]基于数据融合的结构损伤识别[D]. 焦莉.大连理工大学 2006
[2]基于小波和神经网络的电缆故障诊断方法研究[D]. 汪梅.西安科技大学 2006
[3]自适应盲信号处理理论及应用研究[D]. 王惠刚.西北工业大学 2002

硕士论文
[1]基于结构相似性的语音信号增强[D]. 周伟.西安电子科技大学 2014
[2]智能电缆路径探测系统的研制与应用情况分析[D]. 李函.福州大学 2010



本文编号：3722317