【摘 要】
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超声检测作为一种电力设备检测的方法,其回波常常受到噪声的干扰,为了提高检测的精准度,需要对回波信号进行去噪,以提高信号的质量。提出了一种基于自适应完备集合经验模态分
【机 构】
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国网四川省电力公司广安供电公司,上海交通大学电工与电子技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673268)
论文部分内容阅读
超声检测作为一种电力设备检测的方法,其回波常常受到噪声的干扰,为了提高检测的精准度,需要对回波信号进行去噪,以提高信号的质量。提出了一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)算法结合的去噪算法,应用于变压器套管引线的超声检测中。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF),以满足独立分量分析对信号正定或超定要求,再用FastICA对IMF构建多维源信号,最后利用赫斯特(Hurst)指数阈值区分多维信号中的噪声,完成滤波并重构超声信号。通过仿真和试
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