摘要
本发明公开了一种高压断路器机械故障声信号降噪与特征提取方法;包括有以下步骤:S1、采集高压断路器的操动过程声音;S2、对采集的操动过程声音预处理;S3、对预处理后的操动声音进行滤波降噪;S4、对降噪后的操动声音信号进行提取特征;S5、对提取的特征进行降维分析;本发明基于平滑滤波的声纹信号去噪和基于模态分解声纹信号去噪,即平滑滤波的声纹信号去噪可以在滤波处理的时候,能够对信号进行平滑处理,以及基于模态分解声纹信号去噪能够对信号进行分成信息成分和噪声成分,提高提高信号的信噪比,获取高质量的声纹信号;使用特征提取算法对已提取的特征进行特征提取,降低数据维数,降低冗余,提高后续的计算分析效率。
技术关键词
特征提取方法
信号降噪
特征值
离散余弦变换
MFCC特征
贡献率
矩阵
频率
高压断路器
信号概率密度
噪声
通滤波器组
数据
信号特征提取
特征提取算法
无量纲参数
系统为您推荐了相关专利信息
温度预测模型
锂离子电池
集成极限学习机
锂电池
广义逆矩阵
岩性识别方法
BP神经网络
定量分析模型
激光诱导击穿光谱
变量
环境数据采集单元
人体生理数据采集
多模态
评价装置
数据采集模块
安防监控信息
安防监控视频
存储服务器
大数据
特征提取算法