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题名基于峰度ICA和本征图像滤波的超高斯信号去噪方法
被引量：3
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作者
孙婷婷
崔少华
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机构
淮北职业技术学院计算机系
淮北师范大学物理与电子信息学院
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出处
《河北师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第3期209-214,共6页
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基金
安徽省质量工程项目(2015zy094)
安徽省大学生创客实验室项目(2016ckjh182)。
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文摘
针对超高斯信号的分析领域中,传统独立分量分析法(ICA)提取的独立分量信噪比低、耗时长的问题,提出了基于峰度的ICA算法,以混合超高斯信号的统计特性为基础,采用峰度作为超高斯性的唯一判断依据,首先经过本征图像滤波压缩信源空间,然后经过球化消除信源的二阶相关性,最后通过迭代判断最大峰度,对应输出一个独立分量.超高斯地震信号实验表明,所提算法有效可行,与传统ICA、基于负熵的ICA相比,迭代次数更少,输出信噪比更高.
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关键词
计算机仿真
超高斯信号
ICA
峰度
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Keywords
computer simulation
super gaussian signal
ICA
kurtosis
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分类号
TN391.47
[电子电信—物理电子学]
TN911.7
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题名稳态和动态混合信号的在线低频振荡模式辨识方法
被引量：5
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作者
徐玉韬
卢继平
陈刚
刘贵富
王予疆
何潜
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机构
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
南方电网科学研究院
重庆市电力公司
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期31-35,105,共6页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB724505-1)
高等学校学科创新引智计划(“111计划”)资助项目(B08036)
重庆电力公司科技项目(20100658)~~
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文摘
针对目前自回归滑动平均(ARMA)法结合Prony方法方案存在的扰动检测和算法切换的难题,文中提出并验证了可以基于归一化峰度判断滑动窗内是否包含动态信号的方法,然后提出一种基于归一化峰度在常规ARMA法和高阶ARMA法之间自适应切换的低频振荡模式辨识方案。通过对电网实测信号的分析,将所提出方法与Prony方法和常规ARMA法分析结果进行对比,验证了此方案的可行性。
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关键词
低频振荡
振荡模式
在线辨识
高阶自回归滑动平均法
超高斯信号
归一化峰度
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Keywords
low frequency oscillation
oscillation mode
online estimation
higher order autoregressive moving average （ARMA） method
super-gaussian signal
normalization kurtosis
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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