一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理方法

本发明公开了一种基于CEEMDAN的变压器声音信号处理方法，收集含噪声的变压器声音信号进行处理，得到信号矩阵并进行预处理，得到预处理信号，利用相关系数和排列熵算法对预处理信号进行筛选，将筛选后的信号输入CEEMDAN模型进行去噪处理，将去噪后的信号输入到Deep Focusing U‑Net模型中进行处理，得到目标源信号，构建变压器目标声纹库，并对目标声源信号进行注册与ResNet34模型训练，训练后的模型用于处理目标源信号并与注册信号比较，当比较结果高于判断阈值，则将目标源信号输入声纹库识别，输出变压器目标声源的类别。本方法结合相关系数与排列熵筛选信号分量，提升声纹识别的准确率。