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公开(公告)号：CN112737636B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011395928.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 北华大学
Abstract: 本发明属于电力线信号的压缩与去噪领域，涉及一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法。包括以下步骤：搭建低压三相电力传输线路模型；采集各相线路的电力线的电压数据；对采集的电压数据加入噪声；选择合适的小波基；利用二进制小波变换对加入噪声的的电压数据进行分解，得到电压信号各层的模极大值；根据李氏指数对有用信号的模极大值与噪声的模极大值进行判别，去掉噪声的模极大值，提升信号模极大值的稀疏度；利用OMP算法对去噪之后保留下来的模极大值进行压缩和感知；在接收端利用接收到的OMP算法恢复的保留下来的信号模极大值重构信号。有效提高了电力信号传输的准确性。既克服了常用的给定阈值法去噪效果不稳定的缺点又结合了压缩感知计算量小的优势。
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公开(公告)号：CN112818762A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110054508.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 北华大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01N21/3563 , G01N21/3586
Abstract: 本发明是一种大尺寸复合材料快速无损检测方法,其特点是，包括:依据标准件随机采样获取无缺陷参考信号样本集快速稀疏表征矢量；快速稀疏表征，参考信号和采样信号的稀疏表征均采用基于小波域模极大值的信号奇异性度量的并行降噪与稀疏表征、采用非线性支持向量机的特征聚类、相关熵的自适应观测模型及Sigmoid函数的归一化；采用相关熵自适应模型的无掩模压缩感知(Compressedsensing，CS)拓扑分布优化策略，快速表征结果与相关熵自适应模型通过加权判定信号的同质与异质性，结合结构化思想的分块随机形式，在CS理论框架下，设计结构化易存储的测量矩阵，为快速检测后的重构提供有效数据。该方法与检测对象参数紧密联系，实现方法简单易行、工程实用性强。
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公开(公告)号：CN112818762B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110054508.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 北华大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01N21/3563 , G01N21/3586
Abstract: 本发明是一种大尺寸复合材料快速无损检测方法,其特点是，包括:依据标准件随机采样获取无缺陷参考信号样本集快速稀疏表征矢量；快速稀疏表征，参考信号和采样信号的稀疏表征均采用基于小波域模极大值的信号奇异性度量的并行降噪与稀疏表征、采用非线性支持向量机的特征聚类、相关熵的自适应观测模型及Sigmoid函数的归一化；采用相关熵自适应模型的无掩模压缩感知(Compressedsensing，CS)拓扑分布优化策略，快速表征结果与相关熵自适应模型通过加权判定信号的同质与异质性，结合结构化思想的分块随机形式，在CS理论框架下，设计结构化易存储的测量矩阵，为快速检测后的重构提供有效数据。该方法与检测对象参数紧密联系，实现方法简单易行、工程实用性强。
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公开(公告)号：CN112737636A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011395928.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 北华大学
Abstract: 本发明属于电力线信号的压缩与去噪领域，涉及一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法。包括以下步骤：搭建低压三相电力传输线路模型；采集各相线路的电力线的电压数据；对采集的电压数据加入噪声；选择合适的小波基；利用二进制小波变换对加入噪声的的电压数据进行分解，得到电压信号各层的模极大值；根据李氏指数对有用信号的模极大值与噪声的模极大值进行判别，去掉噪声的模极大值，提升信号模极大值的稀疏度；利用OMP算法对去噪之后保留下来的模极大值进行压缩和感知；在接收端利用接收到的OMP算法恢复的保留下来的信号模极大值重构信号。有效提高了电力信号传输的准确性。既克服了常用的给定阈值法去噪效果不稳定的缺点又结合了压缩感知计算量小的优势。
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