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公开(公告)号：CN103914812A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410093914.7
申请日：2014-03-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双变量收缩函数的电缆瓷套终端红外图像去噪方法，包括以下步骤：(1)输入待去噪的电缆瓷套终端红外图像；(2)得到最高分解层数上的近似系数和不同分解层数上三个方向上的小波系数；(3)计算小波系数的尺度间相关系数绝对值；(4)把每个尺度上的小波系数分为有效小波系数和无效小波系数两类；(5)对步骤(4)得到的无效小波系数，直接置零；对步骤(4)得到的有效小波系数，使用双变量收缩函数进行处理，得到真实图像小波系数的估计值；(6)进行二维小波重构，得到去噪后红外图像。本发明具有方法能更有效地去除噪声，并完整保留图像细节等优点。
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公开(公告)号：CN103630808A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310556947.6
申请日：2013-11-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明一种基于提升小波变换的局部放电信号去噪方法，包括下述步骤:(1)输入待去噪的局部放电信号；(2)对局部放电信号进行提升小波分解处理，获得不同分解尺度的高频系数分量和最高尺度的低频系数分量；(3)采用基于小波熵的分层阈值及软阈值函数，对高频系数分量进行量化处理以去除噪声分量，并保存为新的高频系数分量；(4)利用新的高频系数分量和步骤(3)所得的最高尺度的低频系数分量组成进行信号重构的系数分量，对系数进行信号重构，获得去噪后的局部放电信号。本发明提升小波完全在时（空）域进行变换，将高、低通滤波器转化成一系列的相对简单的预测和更新步骤。故提升小波变换的去噪速度快，设计灵活简单，易于实现。
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公开(公告)号：CN103839239A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410071698.6
申请日：2014-02-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种电缆瓷套终端红外图像自适应去噪方法，包括以下步骤：(1)输入待去噪的电缆瓷套终端红外图像；(2)将图像分解为R颜色分量图像、G颜色分量图像和B颜色分量图像；(3)得到最高分解层数上的近似小波系数和不同分解层数上三个方向上的细节小波系数；(4)得到图像的细节小波系数的Bayes最优估计；(5)得到去噪后的图像；(6)得到去噪后的结果图像。具有可以在不知红外图像先验信息的情况下，自适应逐层选择每一尺度上的能量最优基小波等优点。
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公开(公告)号：CN106599777A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610943645.8
申请日：2016-11-02
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06K9/00516 , G01R31/1272 , G06K9/00536 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于能量百分比的电缆局部放电信号识别方法，包括以下步骤：获取已知来源的若干种局部放电信号；对已知来源的各个局部放电信号进行小波分解，得到最高分解尺度的近似系数和各个分解尺度的细节系数，并计算最高分解尺度的近似系数和各个分解尺度的细节系数的能量百分比，建立局部放电信号特征样本库；以最高分解尺度的近似系数和各个分解尺度的细节系数的能量百分比为输入，构建预设层数的BP神经网络；将已知来源的局部放电信号作为样本，对BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；将待识别的局部放电信号输入到训练好的BP神经网络后快速检测出其来源。该发明具有检测步骤简单，检测速度快，检测精度高等特点。
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公开(公告)号：CN104299034B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201410514032.3
申请日：2014-09-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的三芯电缆导体暂态温度计算方法，包括以下步骤：1、训练样本选取；选取载流量数据，所述载流量数据包括：电缆导体电流、电缆外皮温度和电缆导体温度；2、网络训练；构建一个四层BP神经网络，采用粒子群算法先进行一次优化，后使用BP算法进行二次优化方法训练网络；3、电缆导体暂态温度计算；将实时采集到的电缆导体电流和电缆外皮温度输入到步骤2中训练好的网络，即可计算出电缆的导体温度。具有无需考虑电缆本身的物性参数，即可准确地动态计算电缆的导体温度等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103576060B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310473326.1
申请日：2013-10-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于小波自适应阈值的局部放电信号去噪方法，包括以下步骤：S1、输入待去噪的局部放电信号；S2、对局部放电信号进行小波多尺度分解，得到各分解尺度的高频系数和最高分解尺度的低频系数；S3、采用non‐negative garrote阈值函数及基于粒子群优化的自适应阈值选取方法，对步骤S2所得的高频系数分量进行量化处理以去除噪声分量，并保存为新的高频系数分量；S4、利用新的高频系数分量和步骤S2所得的最高分解尺度的低频系数分量，进行信号重构，获得去噪后的局部放电信号；S5、输出去噪后的局部放电信号。本发明实现了在没有任何先验知识前提下小波系数阈值自适应选取，适应于多种实际局部放电情况，去除白噪声效果好，能够获得更高质的去噪后的局部放电信号。
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公开(公告)号：CN103630808B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310556947.6
申请日：2013-11-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明一种基于提升小波变换的局部放电信号去噪方法，包括下述步骤:(1)输入待去噪的局部放电信号；(2)对局部放电信号进行提升小波分解处理，获得不同分解尺度的高频系数分量和最高尺度的低频系数分量；(3)采用基于小波熵的分层阈值及软阈值函数，对高频系数分量进行量化处理以去除噪声分量，并保存为新的高频系数分量；(4)利用新的高频系数分量和步骤(3)所得的最高尺度的低频系数分量组成进行信号重构的系数分量，对系数进行信号重构，获得去噪后的局部放电信号。本发明提升小波完全在时（空）域进行变换，将高、低通滤波器转化成一系列的相对简单的预测和更新步骤。故提升小波变换的去噪速度快，设计灵活简单，易于实现。
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公开(公告)号：CN104299034A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410514032.3
申请日：2014-09-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的三芯电缆导体暂态温度计算方法，包括以下步骤：1、训练样本选取；选取载流量数据，所述载流量数据包括：电缆导体电流、电缆外皮温度和电缆导体温度；2、网络训练；构建一个四层BP神经网络，采用粒子群算法先进行一次优化，后使用BP算法进行二次优化方法训练网络；3、电缆导体暂态温度计算；将实时采集到的电缆导体电流和电缆外皮温度输入到步骤2中训练好的网络，即可计算出电缆的导体温度。具有无需考虑电缆本身的物性参数，即可准确地动态计算电缆的导体温度等优点。
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公开(公告)号：CN104008529A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410238813.4
申请日：2014-05-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种改进混合傅里叶-小波的电缆瓷套式终端红外图像降噪方法，包括以下步骤：(1)输入待降噪的电缆瓷套式终端红外图像；(2)对每一个傅里叶系数估计出其功率谱密度；(3)对所得红外图像进行滤波处理，并进行傅里叶逆变换，得到傅里叶域中降噪后的红外图像；(4)在傅里叶域中所得的红外图像进行二位小波变换得到含噪小波系数；(5)采用拉普拉斯模型对所得含噪小波系数进行建模，然后估计真实图像的小波系数；(6)对所得的小波系数进行二维小波重构，得到小波域中降噪后的红外图像。具有能有效地去除噪声，并完整地保留图像的细节等优点。
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公开(公告)号：CN103576060A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310473326.1
申请日：2013-10-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于小波自适应阈值的局部放电信号去噪方法，包括以下步骤：S1、输入待去噪的局部放电信号；S2、对局部放电信号进行小波多尺度分解，得到各分解尺度的高频系数和最高分解尺度的低频系数；S3、采用non‐negative garrote阈值函数及基于粒子群优化的自适应阈值选取方法，对步骤S2所得的高频系数分量进行量化处理以去除噪声分量，并保存为新的高频系数分量；S4、利用新的高频系数分量和步骤S2所得的最高分解尺度的低频系数分量，进行信号重构，获得去噪后的局部放电信号；S5、输出去噪后的局部放电信号。本发明实现了在没有任何先验知识前提下小波系数阈值自适应选取，适应于多种实际局部放电情况，去除白噪声效果好，能够获得更高质的去噪后的局部放电信号。
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