本发明专利技术公开了一种信号去噪方法和装置。信号去噪方法包括：获取信号集合，其中，信号集合为通过采集原始信号得到的信号集合；根据经验模态分解方法对信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数；在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数；以及对特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号。通过本发明专利技术，解决了相关技术中的信号去噪方法的去噪效果较差的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理领域，具体而言，涉及一种信号去噪方法和装置。
技术介绍
原始信号在传输的过程中会受到干扰，导致采集时得到的信号不仅包括原始信号，还包括干扰信号，也即噪声，为了去除噪声，需要采用去噪方法对采集得到的信号执行数据处理，得到噪声信号较小的信号。目前常用的去噪方法是采用基于傅里叶变换的数字陷波器法或硬件滤波方法。通常操作是根据原始信号与干扰在幅值和频段分布上的不同特点，在频域定义阈值函数将噪声成分去除，然后通过傅里叶逆变换到时域，实现去噪。局部放电通常是指电力设备绝缘体内部或绝缘表面局部电场集中产生的放电过程，在放电过程中，会伴随着声、光、热和化学反应等现象，在局部放电的作用下，会加剧电力设备绝缘材料的老化，最终导致绝缘击穿发生故障，因此，局部放电信号检测是电力设备绝缘状态评估及故障定位的关键，直接关系到电力设备的检修及维护方案的制定，进而影响到电力系统的稳定运行。但是，电力设备所在现场的电磁环境通常十分复杂，包括周期性窄带干扰、白噪声等众多干扰信号，极端情况下局放信号(局部放电信号)可能被强大的噪声所掩盖，因此，需要对局部放电传感器设备采集到的局部放电信号进行预处理，剔除噪声，以获得比较平稳、可靠的局部放电信号。目前常用的信号去噪方法是虽然这些方法能一定程度上抑制干扰信号的窄带干扰，但是会损失较多原始的局部放电信号的能量，并且，当干扰中心的频率发生变化时，用于滤除干扰噪声的阈值函数的参数设置就会失效，需要重新定义干扰噪声的阈值函数。自适应滤波方法可以自动调节干扰噪声阈值函数的参数，但是稳定性较差。针对相关技术中的信号去噪方法的去噪效果较差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种信号去噪方法和装置，以解决相关技术中的信号去噪方法的去噪效果较差的问题。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种信号去噪方法。该方法
包括：获取信号集合，其中，信号集合为通过采集原始信号得到的信号集合；根据经验模态分解方法对信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数；在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数；以及对特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号。进一步地，特征内禀模态函数为多个特征内禀模态函数，对特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号包括：对多个特征内禀模态函数执行Cohen类时频分布，得到多个特征内禀模态函数的时频分析图谱；叠加多个特征内禀模态函数的时频分析图谱，得到目标信号的时频分析图谱。进一步地，多个内禀模态函数的中心频率各不相同，在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数之前，该方法还包括：在信号集合中分别添加多个互相独立的白噪声信号，得到多个带噪信号集合，根据经验模态分解方法对信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数包括：根据经验模态分解方法分别对多个带噪信号集合执行分解，得到多个内禀模态函数集合，其中，多个内禀模态函数集合中的每个内禀模态函数集合均包括多个内禀模态函数，其中，在得到多个内禀模态函数集合之后，该方法还包括：对多个内禀模态函数集合中的中心频率相同的内禀模态函数求平均值，得到多个平均内禀模态函数，在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数包括：在多个平均内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数。进一步地，在根据经验模态分解方法对信号集合执行分解处理之前，该方法还包括：根据延拓规则对信号集合执行延拓处理，得到信号延拓集合，根据经验模态分解方法对信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数包括：根据经验模态分解方法对信号延拓集合执行分解处理，得到多个延拓内禀模态函数；根据延拓规则对多个延拓内禀模态函数执行截断处理，得到多个内禀模态函数。进一步地，在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数包括：分别计算多个内禀模态函数的波形特征参数；以及在多个内禀模态函数中选取波形特征参数在原始信号的波形特征参数范围之内的内禀模态函数作为第一特征内禀模态函数集合，其中，特征内禀模态函数为在第一特征内禀模态函数集合中选取的内禀模态函数。进一步地，在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数包括：在多个内禀模态函数中选取幅值在原始信号的幅值范围之内的内禀模态函数作为第二特征内禀模态函数集合，其中，特征内禀模态函数为在第二特征内禀模态函数集合中选取的内禀模态函数。进一步地，原始信号为局部放电信号。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种信号去噪装置。该装置包括：获取单元，用于获取信号集合，其中，信号集合为通过采集原始信号得到的信号集合；分解单元，用于根据经验模态分解方法对信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数；确定单元，用于在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数；以及合成单元，用于对特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号。进一步地，特征内禀模态函数为多个特征内禀模态函数，合成单元包括：执行模块，用于对多个特征内禀模态函数执行Cohen类时频分布，得到多个特征内禀模态函数的时频分析图谱；叠加模块，用于叠加多个特征内禀模态函数的时频分析图谱，得到目标信号的时频分析图谱。进一步地，多个内禀模态函数的中心频率各不相同，该装置还包括：添加单元，用于在信号集合中分别添加多个互相独立的白噪声信号，得到多个带噪信号集合，分解单元包括：分解模块，用于根据经验模态分解方法分别对多个带噪信号集合执行分解，得到多个内禀模态函数集合，其中，多个内禀模态函数集合中的每个内禀模态函数集合均包括多个内禀模态函数，该装置还包括：计算单元，用于对多个内禀模态函数集合中的中心频率相同的内禀模态函数求平均值，得到多个平均内禀模态函数，确定单元包括：确定模块，用于在多个平均内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数。本专利技术通过在获取信号集合之后，根据经验模态分解方法对信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数，在多个内禀模态函数中确定原始信号对应的特征内禀模态函数，对特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号，也即对采集到的信号去噪后的信号，解决了相关技术中的信号去噪方法的去噪效果较差的问题，通过经验模态分解方法与选取特征内禀模态函数结合的去噪方法，增强了信号去噪方法的去噪效果。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术第一实施例的信号去噪方法的流程图；图2是根据本专利技术第二实施例的信号去噪方法的流程图；图3是根据本专利技术实施例的局部放电信号集合的示意图；图4是根据本专利技术实施例的局部放电信号集合的内禀模态函数的示意图；图5是根据本专利技术实施例的目标局部放电信号的时频分析图谱的示意图；图6是根据本专利技术实施例的局部放电信号集合的时频分析图谱的示意图；以及图7是根据本专利技术实施例的信号去噪装置的示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种信号去噪方法，其特征在于，包括：获取信号集合，其中，所述信号集合为通过采集原始信号得到的信号集合；根据经验模态分解方法对所述信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数；在所述多个内禀模态函数中确定所述原始信号对应的特征内禀模态函数；以及对所述特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号。
【技术特征摘要】
1.一种信号去噪方法，其特征在于，包括：获取信号集合，其中，所述信号集合为通过采集原始信号得到的信号集合；根据经验模态分解方法对所述信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数；在所述多个内禀模态函数中确定所述原始信号对应的特征内禀模态函数；以及对所述特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征内禀模态函数为多个特征内禀模态函数，对所述特征内禀模态函数执行合成处理，得到目标信号包括：对所述多个特征内禀模态函数执行Cohen类时频分布，得到所述多个特征内禀模态函数的时频分析图谱；叠加所述多个特征内禀模态函数的时频分析图谱，得到所述目标信号的时频分析图谱。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个内禀模态函数的中心频率各不相同，在所述多个内禀模态函数中确定所述原始信号对应的特征内禀模态函数之前，所述方法还包括：在所述信号集合中分别添加多个互相独立的白噪声信号，得到多个带噪信号集合，根据经验模态分解方法对所述信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数包括：根据所述经验模态分解方法分别对所述多个带噪信号集合执行分解，得到多个内禀模态函数集合，其中，所述多个内禀模态函数集合中的每个内禀模态函数集合均包括所述多个内禀模态函数，其中，在得到所述多个内禀模态函数集合之后，所述方法还包括：对所述多个内禀模态函数集合中的中心频率相同的内禀模态函数求平均值，得到多个平均内禀模态函数，在所述多个内禀模态函数中确定所述原始信号对应的特征内禀模态函数包括：在所述多个平均内禀模态函数中确定所述原始信号对应的特征内禀模态函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据经验模态分解方法对所述信号集合执行分解处理之前，所述方法还包
\t括：根据延拓规则对所述信号集合执行延拓处理，得到信号延拓集合，根据经验模态分解方法对所述信号集合执行分解处理，得到多个内禀模态函数包括：根据所述经验模态分解方法对所述信号延拓集合执行分解处理，得到多个延拓内禀模态函数；根据所述延拓规则对所述多个延拓内禀模态函数执行截断处理，得到所述多个内禀模态函数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多个内禀模态函数中确定所述原始信号对应的特征内禀...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶诗洋，段大鹏，程序，任志刚，宋辉，盛戈皞，李伟，王文山，徐绍军，高彦龙，张天辰，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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