基于SVD-HHT的低信噪环境语音信号端点检测

为了提高嘈杂、低信噪比环境中对语音信号的识别准确度,更加完善的语音信号端点检测尤为重要。本文提出了一种基于SVD-HHT的低信噪比环境语音信号端点检测算法,即将奇异值分解(SVD)算法与希尔伯特黄变化(HHT)算法相结合,用于语音信号端点检测。为验证该方法的准确性,本文在不同信噪比环境下,对相同的几组语音信号进行端点检测,并以基于小波变换降噪法语音信号端点检测作为比较对象,得出两种算法相应的检测准确率。通过实验比较与分析,本文提出的SVD-HHT端点检测算法其准确率高于小波法语音信号端点检测率,具有一定的实用意义。

基于WP_SVD降噪的OLTC振动信号特征识别

为对变压器有载分接开关机械故障进行诊断,提出一种结合奇异值分解SVD(singular value decompo-sition)消噪与小波包WP(wavelet packet)消噪的信号特征提取方法。首先对信号进行小波包消噪,然后进行SVD二次消噪,将消噪信号进行经验模态分解EMD(empirical mode decomposition),对得出的各阶固有模态分量进行希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang transform)。数值仿真表明基于WP_SVD降噪的信号特征提取比小波包或SVD单独降噪的信号特征提取方法有效,并成功地将该方法应用到分接开关实际振动信号分析中。

基于改进HHT的电能质量扰动检测新方法

为了解决传统HHT在电能质量扰动检测中EMD产生的模态混叠问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的改进HHT的电能质量扰动检测新方法。首先,将初始信号转换为Hankel矩阵进行SVD;再进行奇异值去模态混叠处理并重构信号;最后用HHT方法对重构后的去干扰扰动信号进行分析,求出扰动各固有模态分量imf对应的瞬时幅频参数,以实现扰动检测。仿真结果表明改进HHT方法比传统HHT与基于EEMD的HHT方法对带有噪声与高频间断信号的扰动信号能更好地消除模态混叠,不仅适用于单一暂态扰动检测,对复杂非平稳扰动也能取得较好效果。

采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法

配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态。对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态。