【技术实现步骤摘要】
一种信息奇异值分解重构与语义信息误差矩阵验证系统
[0001]本专利技术涉及电网信息
,尤其涉及一种信息奇异值分解重构与语义信息误差矩阵验证系统。
技术介绍
[0002]在电网规模不断扩大的大环境下,新变电站、改变电站和扩变电站投运设备不断增加,电网技术日新月异,智能化、网络化等技术已应用到众多专业,急需研发一套自动化检测系统来解决站端与主站端信息核对工作弊端,提高保护检修人员的工作效率。
[0003]研究条件随机场模型语义分析识别方法,研究信息奇异值分解重构技术,研究语义信息误差矩阵验证技术,实现自动化系统信息智能识别判断,信息智能识别是调度端与厂站端信息比对的基础,只有顺利完成了告警信息的智能识别,才能进行下一步的信息比对。
[0004]因此,本专利技术提出了一种信息奇异值分解重构与语义信息误差矩阵验证系统。
技术实现思路
[0005]针对现有技术的不足,本专利技术提供了一种信息奇异值分解重构与语义信息误差矩阵验证系统,解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了实现上述目的,本专利技术采用了如下技术方案:
[0007]一种信息奇异值分解重构与语义信息误差矩阵验证系统,包括奇异值的矩阵建模与分解:将SVD(奇异值分解)应用于信号处理,将一维时间序列信号构造成二维空间矩阵形式;
[0008]包括Hankel矩阵构造方式下的奇异值分解方法:
[0009]假设有一长度为L的原始理想信号x=[x(1),x(2),
…
,x(L)] ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息奇异值分解重构与语义信息误差矩阵验证系统,其特征在于,包括奇异值的矩阵建模与分解:将SVD(奇异值分解)应用于信号处理,将一维时间序列信号构造成二维空间矩阵形式;包括Hankel矩阵构造方式下的奇异值分解方法:假设有一长度为L的原始理想信号x=[x(1),x(2),
…
,x(L)]对此信号叠加噪声w=[w(1),w(2),
…
,w(L)],得到含噪信号y=[y(1),y(2),
…
,y(L)]它们的关系如下:y=x+w根据含噪信号y构造的Hankel矩阵Y如下:其中X和W分别为理想信号x和噪声w所构成的Hankel矩阵,且L=m+n
‑
1,m≤n且当m与n越接近时,对信号的处理效果越好。因此,当L为偶数时,取m=L/2,n=L/2+1;当L为奇数时,则取m=(L+1)/2,n=(L+1)/2设矩阵Y行数为m,列数为n,且有m≤n,对矩阵Y进行SVD分解,有其中S
m
=diag(σ1,σ2,
…
,σ
m
),O∈R
m
×
(n
‑
m)
表示零矩阵,因此也可以写成将Y写成分量组合形式如下:令则可得到矩阵Y经过SVD分解后的分量矩阵,其形式如下:可以通过定义一个函数来将信号转换成Hankel矩阵,函数如下:
2.根据权利要求1所述的一种信息奇异值分解重构与语义信息误差矩阵验证系统,其特征在于,包括分量矩阵选取:对矩阵Y进行SVD分解后得到各分量矩阵iY,选取合适的分量矩阵来重构矩阵,运用SVD进行信号处理,根据奇异值分解的定义可知,奇异值代表了分量矩阵占原始矩阵的比重,因此分量矩阵的选取实际上也就是奇异值的选取,由理想信号x构造的Hankel矩阵X相邻两行只有一个数据不同,整个矩阵是一个病态矩阵,病态矩阵的特点就是前l个奇异值较大,能量主要分布在前几个分量矩阵,而之后的奇异值则趋于零,l就是矩阵阵X的秩。由噪声w构造的Hankel矩阵W相邻两行虽然也只有一个数据不同,但它们之间却不相关,因此矩阵是一个满秩矩阵。噪声w的自相关函数满足:其中d为噪声序列w的标准差。当理想噪声严格满上面等式时,所构造的Hankel矩阵的奇异值大小相等,且一般要比理想信号矩阵的奇异值小。由含噪信号声y构造的Hankel矩阵Y的奇异值σ
i
(Y)与矩阵X的奇异值σ
i
(X)和矩阵W的奇异值σ
i
(W)满足如下关系:σ
i
(X)≤σ
i
(Y)≤σ
i
(X)+σ
i
(W)上式表明对含噪信号y构造的Hankel矩阵Y,其奇异值分布规律类似于矩阵X的奇异值分布规律,其前r个奇异值要远大于后面的m
‑
r个奇异值,由此可通过选取前r个奇异值进行重构。假设矩阵Y的奇异值构成的序列为s=(σ1,σ2,
…
,σ
m
),定义b
i
=σ
i
‑
σ
i+1
...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴英,靳强,解旭通,房钊,荀之,
申请(专利权)人:国网山西省电力公司临汾供电公司,
类型:发明
国别省市:
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