CN112307924A - 一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法和*** - Google Patents

一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法和*** Download PDF

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CN112307924A CN202011151369.4A CN202011151369A CN112307924A CN 112307924 A CN112307924 A CN 112307924A CN 202011151369 A CN202011151369 A CN 202011151369A CN 112307924 A CN112307924 A CN 112307924A
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翟明岳
朱校汲
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Abstract

本发明的实施例公开一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法和***，所述方法包括：步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；步骤102求取信号分段段数；步骤103求取分段序列；步骤104求取稀疏转换控制因子；步骤105初始化迭代过程参数；步骤106更新迭代过程参数；步骤107判断迭代控制参数的值并结束迭代过程；步骤108求取滤波后的信号序列。

Description

一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法和***
技术领域
本发明涉及电力领域，尤其涉及一种功率信号的滤波方法和***。
背景技术
随着智能电网的发展，家庭用电负荷的分析变得越来越重要。通过用电负荷的分析，家庭用户可以及时获得每个电器的用电信息，以及电费的精细化清单；电力部门可以获得更详尽的用户用电信息，并可以提高用电负荷预测的准确度，为电力部门提供统筹规划的依据。同时，利用每个电器的用电信息，可获知用户的用电行为，这对于家庭能耗评估和节能策略的研究具有指导意义。
当前用电负荷分解主要分为侵入式负荷分解和非侵入式负荷分解两种方法。非侵入式负荷分解方法不需要在负荷的内部用电设备上安装监测设备，只需要根据用电负荷总信息即可获得每个用电设备的负荷信息。非侵入式负荷分解方法具有投入少、方便使用等特点，因此，该方法适用于家庭负荷用电的分解。
非侵入式负荷分解算法中，电气设备的开关事件检测是其中最重要的环节。最初的开关事件检测以有功功率P的变化值作为开关事件检测的判断依据，方便且直观。这是因为任何一个用电设备的运行状态发生变化，其所消耗的功率值也必然发生改变，并且该改变也将会在所有电器所消耗的总功率中体现出来。这种方法除了需要设置功率变化值的合理阈值，还需要解决事件检测方法在实际应用中存在的问题，例如某些电器启动时刻的瞬时功率值会出现较大的尖峰(马达启动电流远大于额定电流)，会造成电器稳态功率变化值不准确，从而影响对开关事件检测的判断；而且不同家用电器的暂态过程或长或短(脉冲噪声的持续时间和发生频率相差较大)，因此功率变化值的确定变得较为困难；由于电能质量的变化(如电压突降)有功功率会出现突变的情况，这样很可能会出现误判。
因此，开关事件检测过程中，所使用的实测功率信号常常受到噪声的影响，利用这些不完善的功率信号是不能正确地进行开关事件检测的。因此如何有效地重构不完整的功率信号，滤除噪声的影响，是此方法能否成功的关键。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
发明内容
开关事件检测过程中，所使用的实测功率信号常常受到噪声的影响，利用这些不完善的功率信号是不能正确地进行开关事件检测的。因此如何有效地重构不完整的功率信号，滤除噪声的影响，是此方法能否成功的关键。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
本发明的目的是提供一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法和***，所提出的方法利用了功率信号与噪声在发生机制方面的差异，根据转换学习算法性质，实现功率信号的滤波。所提出的方法具有较好的鲁棒性，计算也较为简单。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法，包括：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S
步骤102求取信号分段段数，具体为：信号分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000021
其中：
ΔS＝[0，s2-s1，s3-s2，…，sN-sN-1]为信号差分序列，
s1为所述信号序列S的第1个元素，
s2为所述信号序列S的第2个元素，
s3为所述信号序列S的第3个元素，
sN-1：所述信号序列S的第N-1个元素，
sN为所述信号序列S的第N个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号序列S的均方差，
||ΔS||F表示对ΔS求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741414790000022
表示对
Figure BDA0002741414790000023
下取整；
步骤103求取分段序列，具体为：第i个分段序列记为Gi，所用求取公式为：
Figure BDA00027414147900000210
其中：
Figure BDA0002741414790000024
为所述分段序列Gi的长度，
Figure BDA0002741414790000025
表示对
Figure BDA0002741414790000026
上取整，
Figure BDA00027414147900000212
为所述信号序列S的第(i-1)M0+1个元素，
Figure BDA00027414147900000213
为所述信号序列S的第(i-1)M0+2个元素，
Figure BDA00027414147900000211
为所述信号序列S的第iM0个元素；
步骤104求取稀疏转换控制因子，具体为：稀疏转换控制因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000027
其中：
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
Figure BDA0002741414790000028
表示对
Figure BDA0002741414790000029
下取整；
步骤105初始化迭代过程参数，具体为：稀疏矩阵记为D，迭代控制参数记为k，已选序号集合记为Ω，可选序号集合记为O，所用求取公式为：
DO＝0N×N
Figure BDA0002741414790000031
O0＝{1，2，…，N2}
k＝0；
步骤106更新迭代过程参数，具体为：所述迭代控制参数k的值加1；并按照下列公式更新迭代过程参数：
ik＝rand「Ok-1]
Ok＝Ok-1-{ik}
Ωk＝Ωk-1+{ik}
Figure BDA0002741414790000032
其中：
ik表示选中序号，
rand[Ok-1]表示在集合Ok-1中随机选择一个元素，
Ok-1为可选序号集合O的第k-1步值，
Ok为可选序号集合O的第k步值，
Ωk为已选序号集合Ω的第k步值，
Ωk-1为已选序号集合Ω的第k-1步值，
Dk表示稀疏矩阵D的第k步值，
Dk-1表示稀疏矩阵D的第k-1步值，
randn[m0，σ]表示均值为m0均方差为σ的高斯函数，
m0为信号序列S的均值；
步骤107判断迭代控制参数的值并结束迭代过程，具体为：如果所述迭代控制参数k小于所述稀疏转换控制因子λ，则返回所述步骤106和所述步骤107重新迭代更新；否则，迭代更新过程结束，并得到归一化稀疏转换矩阵W的值为
Figure BDA0002741414790000033
步骤108求取滤波后的信号序列，具体为：滤波的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000034
一种利用转换学习算法的功率信号滤波***，包括：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S
模块202求取信号分段段数，具体为：信号分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000041
其中：
ΔS＝[0,s2-s1,s3-s2,…,sN-sN-1]为信号差分序列，
s1为所述信号序列S的第1个元素，
s2为所述信号序列S的第2个元素，
s3为所述信号序列S的第3个元素，
sN-1：所述信号序列S的第N-1个元素，
sN为所述信号序列S的第N个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号序列S的均方差，
||ΔS||F表示对ΔS求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741414790000042
表示对
Figure BDA0002741414790000043
下取整；
模块203求取分段序列，具体为：第i个分段序列记为Gi，所用求取公式为：
Figure BDA00027414147900000410
其中：
Figure BDA0002741414790000044
为所述分段序列Gi的长度，
Figure BDA0002741414790000045
表示对
Figure BDA0002741414790000046
上取整，
Figure BDA00027414147900000412
为所述信号序列S的第(i-1)M0+1个元素，
Figure BDA00027414147900000413
为所述信号序列S的第(i-1)M0+2个元素，
Figure BDA00027414147900000411
为所述信号序列S的第iM0个元素；
模块204求取稀疏转换控制因子，具体为：稀疏转换控制因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000047
其中：
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
Figure BDA0002741414790000048
表示对
Figure BDA0002741414790000049
下取整；
模块205初始化迭代过程参数，具体为：稀疏矩阵记为D，迭代控制参数记为k，已选序号集合记为Ω，可选序号集合记为O，所用求取公式为：
D0＝0N×N
Figure BDA0002741414790000051
O0＝{1，2，…，N2}
k＝0；
模块206更新迭代过程参数，具体为：所述迭代控制参数k的值加1；并按照下列公式更新迭代过程参数：
ik＝rand「Ok-1]
Ok＝Ok-1-{ik}
Ωk＝Ωk-1+{ik}
Figure BDA0002741414790000052
其中：
ik表示选中序号，
rand[Ok-1]表示在集合Ok-1中随机选择一个元素，
Ok-1为可选序号集合O的第k-1步值，
Ok为可选序号集合O的第k步值，
Ωk为已选序号集合Ω的第k步值，
Ωk-1为已选序号集合Ω的第k-1步值，
Dk表示稀疏矩阵D的第k步值，
Dk-1表示稀疏矩阵D的第k-1步值，
randn[m0，σ]表示均值为m0均方差为σ的高斯函数，
m0为信号序列S的均值；
模块207判断迭代控制参数的值并结束迭代过程，具体为：如果所述迭代控制参数k小于所述稀疏转换控制因子λ，则返回所述模块206和所述模块207重新迭代更新；否则，迭代更新过程结束，并得到归一化稀疏转换矩阵W的值为
Figure BDA0002741414790000053
模块208求取滤波后的信号序列，具体为：滤波的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000054
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
开关事件检测过程中，所使用的实测功率信号常常受到噪声的影响，利用这些不完善的功率信号是不能正确地进行开关事件检测的。因此如何有效地重构不完整的功率信号，滤除噪声的影响，是此方法能否成功的关键。现在常用的方法，对此问题重视不够，还未采取有效的措施解决此问题。
本发明的目的是提供一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法和***，所提出的方法利用了功率信号与噪声在发生机制方面的差异，根据转换学习算法性质，实现功率信号的滤波。所提出的方法具有较好的鲁棒性，计算也较为简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的***流程示意图；
图3为本发明的具体实施案例流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法的流程示意图
图1为本发明一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法的流程示意图。如图1所示，所述的一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法具体包括以下步骤：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S
步骤102求取信号分段段数，具体为：信号分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000061
其中：
ΔS＝[0,s2-s1,s3-s2,…,sN-sN-1]为信号差分序列，
s1为所述信号序列S的第1个元素，
s2为所述信号序列S的第2个元素，
s3为所述信号序列S的第3个元素，
sN-1：所述信号序列S的第N-1个元素，
sN为所述信号序列S的第N个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号序列S的均方差，
||ΔS||F表示对ΔS求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741414790000071
表示对
Figure BDA0002741414790000072
下取整；
步骤103求取分段序列，具体为：第i个分段序列记为Gi，所用求取公式为：
Figure BDA00027414147900000711
其中：
Figure BDA0002741414790000073
为所述分段序列Gi的长度，
Figure BDA0002741414790000074
表示对
Figure BDA0002741414790000075
上取整，
Figure BDA00027414147900000713
为所述信号序列S的第(i-1)M0+1个元素，
Figure BDA00027414147900000714
为所述信号序列S的第(i-1)M0+2个元素，
Figure BDA00027414147900000712
为所述信号序列S的第iM0个元素；
步骤104求取稀疏转换控制因子，具体为：稀疏转换控制因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000076
其中：
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
Figure BDA0002741414790000077
表示对
Figure BDA0002741414790000078
下取整；
步骤105初始化迭代过程参数，具体为：稀疏矩阵记为D,迭代控制参数记为k，已选序号集合记为Ω，可选序号集合记为O，所用求取公式为：
D0＝0N×N
Figure BDA0002741414790000079
O0＝{1,2,…,N2}
k＝0；
步骤106更新迭代过程参数，具体为：所述迭代控制参数k的值加1；并按照下列公式更新迭代过程参数：
ik＝rand[Ok-1]
Ok＝Ok-1-{ik}
Ωk＝Ωk-1+{ik}
Figure BDA00027414147900000710
其中：
ik表示选中序号，
rand[Ok-1]表示在集合Ok-1中随机选择一个元素，
Ok-1为可选序号集合O的第k-1步值，
Ok为可选序号集合O的第k步值，
Ωk为已选序号集合Ω的第k步值，
Ωk-1为已选序号集合Ω的第k-1步值，
Dk表示稀疏矩阵D的第k步值，
Dk-1表示稀疏矩阵D的第k-1步值，
randn[m0,σ]表示均值为m0均方差为σ的高斯函数，
m0为信号序列S的均值；
步骤107判断迭代控制参数的值并结束迭代过程，具体为：如果所述迭代控制参数k小于所述稀疏转换控制因子λ，则返回所述步骤106和所述步骤107重新迭代更新；否则，迭代更新过程结束，并得到归一化稀疏转换矩阵W的值为
Figure BDA0002741414790000081
步骤108求取滤波后的信号序列，具体为：滤波的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000082
图2一种利用转换学习算法的功率信号滤波***的结构意图
图2为本发明一种利用转换学习算法的功率信号滤波***的结构示意图。如图2所示，所述一种利用转换学习算法的功率信号滤波***包括以下结构：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S
模块202求取信号分段段数，具体为：信号分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000083
其中：
ΔS＝[0,s2-s1,s3-s2,…,sN-sN-1]为信号差分序列，
s1为所述信号序列S的第1个元素，
s2为所述信号序列S的第2个元素，
s3为所述信号序列S的第3个元素，
sN-1：所述信号序列S的第N-1个元素，
sN为所述信号序列S的第N个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号序列S的均方差，
||ΔS||F表示对ΔS求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741414790000091
表示对
Figure BDA0002741414790000092
下取整；
模块203求取分段序列，具体为：第i个分段序列记为Gi，所用求取公式为：
Figure BDA00027414147900000911
其中：
Figure BDA0002741414790000093
为所述分段序列Gi的长度，
Figure BDA0002741414790000094
表示对
Figure BDA0002741414790000095
上取整，
Figure BDA00027414147900000913
为所述信号序列S的第(i-1)M0+1个元素，
Figure BDA00027414147900000914
为所述信号序列S的第(i-1)M0+2个元素，
Figure BDA00027414147900000912
为所述信号序列S的第iM0个元素；
模块204求取稀疏转换控制因子，具体为：稀疏转换控制因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000096
其中：
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
Figure BDA0002741414790000097
表示对
Figure BDA0002741414790000098
下取整；
模块205初始化迭代过程参数，具体为：稀疏矩阵记为D,迭代控制参数记为k，已选序号集合记为Ω，可选序号集合记为O，所用求取公式为：
D0＝0N×N
Figure BDA0002741414790000099
O0＝{1,2,…,N2}
k＝0；
模块206更新迭代过程参数，具体为：所述迭代控制参数k的值加1；并按照下列公式更新迭代过程参数：
ik＝rand[Ok-1]
Ok＝Ok-1-{ik}
Ωk＝Ωk-1+{ik}
Figure BDA00027414147900000910
其中：
ik表示选中序号，
rand[Ok-1]表示在集合Ok-1中随机选择一个元素，
Ok-1为可选序号集合O的第k-1步值，
Ok为可选序号集合O的第k步值，
Ωk为已选序号集合Ω的第k步值，
Ωk-1为已选序号集合Ω的第k-1步值，
Dk表示稀疏矩阵D的第k步值，
Dk-1表示稀疏矩阵D的第k-1步值，
randn[m0,σ]表示均值为m0均方差为σ的高斯函数，
m0为信号序列S的均值；
模块207判断迭代控制参数的值并结束迭代过程，具体为：如果所述迭代控制参数k小于所述稀疏转换控制因子λ，则返回所述模块206和所述模块207重新迭代更新；否则，迭代更新过程结束，并得到归一化稀疏转换矩阵W的值为
Figure BDA0002741414790000101
模块208求取滤波后的信号序列，具体为：滤波的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000102
下面提供一个具体实施案例，进一步说明本发明的方案
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。如图3所示，具体包括以下步骤：
步骤301获取按时间顺序采集的信号序列S
步骤302求取信号分段段数，具体为：信号分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000103
其中：
ΔS＝[0,s2-s1,s3-s2,…,sN-sN-1]为信号差分序列，
s1为所述信号序列S的第1个元素，
s2为所述信号序列S的第2个元素，
s3为所述信号序列S的第3个元素，
sN-1：所述信号序列S的第N-1个元素，
sN为所述信号序列S的第N个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号序列S的均方差，
||ΔS||F表示对ΔS求取Frobenus范数，
Figure BDA0002741414790000111
表示对
Figure BDA0002741414790000112
下取整；
步骤303求取分段序列，具体为：第i个分段序列记为Gi，所用求取公式为：
Figure BDA00027414147900001111
其中：
Figure BDA0002741414790000113
为所述分段序列Gi的长度，
Figure BDA0002741414790000114
表示对
Figure BDA0002741414790000115
上取整，
Figure BDA00027414147900001113
为所述信号序列S的第(i-1)M0+1个元素，
Figure BDA00027414147900001114
为所述信号序列S的第(i-1)M0+2个元素，
Figure BDA00027414147900001112
为所述信号序列S的第iM0个元素；
步骤304求取稀疏转换控制因子，具体为：稀疏转换控制因子记为λ，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000116
其中：
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
Figure BDA0002741414790000117
表示对
Figure BDA0002741414790000118
下取整；
步骤305初始化迭代过程参数，具体为：稀疏矩阵记为D,迭代控制参数记为k，已选序号集合记为Ω，可选序号集合记为O，所用求取公式为：
D0＝0N×N
Figure BDA0002741414790000119
O0＝{1,2,…,N2}
k＝0；
步骤306更新迭代过程参数，具体为：所述迭代控制参数k的值加1；并按照下列公式更新迭代过程参数：
ik＝rand[Ok-1]
Ok＝Ok-1-{ik}
Ωk＝Ωk-1+{ik}
Figure BDA00027414147900001110
其中：
ik表示选中序号，
rand[Ok-1]表示在集合Ok-1中随机选择一个元素，
Ok-1为可选序号集合O的第k-1步值，
Ok为可选序号集合O的第k步值，
Ωk为已选序号集合Ω的第k步值，
Ωk-1为已选序号集合Ω的第k-1步值，
Dk表示稀疏矩阵D的第k步值，
Dk-1表示稀疏矩阵D的第k-1步值，
randn[m0,σ]表示均值为m0均方差为σ的高斯函数，
m0为信号序列S的均值；
步骤307判断迭代控制参数的值并结束迭代过程，具体为：如果所述迭代控制参数k小于所述稀疏转换控制因子λ，则返回所述步骤306和所述步骤307重新迭代更新；否则，迭代更新过程结束，并得到归一化稀疏转换矩阵W的值为
Figure BDA0002741414790000121
步骤308求取滤波后的信号序列，具体为：滤波的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure BDA0002741414790000122
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述较为简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (2)

1.一种利用转换学习算法的功率信号滤波方法，其特征在于，包括：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S
步骤102求取信号分段段数，具体为：信号分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure FDA0002741414780000011
其中：
ΔS＝[0,s2-s1,s3-s2,…,sN-sN-1]为信号差分序列，
s1为所述信号序列S的第1个元素，
s2为所述信号序列S的第2个元素，
s3为所述信号序列S的第3个元素，
sN-1：所述信号序列S的第N-1个元素，
sN为所述信号序列S的第N个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号序列S的均方差，
||ΔS||F表示对ΔS求取Frobenus范数，
Figure FDA0002741414780000012
表示对
Figure FDA0002741414780000013
下取整；
步骤103求取分段序列，具体为：第i个分段序列记为Gi，所用求取公式为：
Figure FDA0002741414780000014
其中：
Figure FDA0002741414780000015
为所述分段序列Gi的长度，
Figure FDA0002741414780000016
表示对
Figure FDA0002741414780000017
上取整，
Figure FDA0002741414780000018
为所述信号序列S的第(i-1)M0+1个元素，
Figure FDA0002741414780000019
为所述信号序列S的第(i-1)M0+2个元素，
Figure FDA00027414147800000110
为所述信号序列S的第iM0个元素；
步骤104求取稀疏转换控制因子，具体为：稀疏转换控制因子记为λ，所用求取公式为：
Figure FDA00027414147800000111
其中：
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
Figure FDA00027414147800000112
表示对
Figure FDA00027414147800000113
下取整；
步骤105初始化迭代过程参数，具体为：稀疏矩阵记为D,迭代控制参数记为k，已选序号集合记为Ω，可选序号集合记为O，所用求取公式为：
D0＝0N×N
Figure FDA0002741414780000021
O0＝{1,2,…,N2}
k＝0；
步骤106更新迭代过程参数，具体为：所述迭代控制参数k的值加1；并按照下列公式更新迭代过程参数：
ik＝rand[Ok-1]
Ok＝Ok-1-{ik}
Ωk＝Ωk-1+{ik}
Figure FDA0002741414780000022
其中：
ik表示选中序号，
rand[Ok-1]表示在集合Ok-1中随机选择一个元素，
Ok-1为可选序号集合O的第k-1步值，
Ok为可选序号集合O的第k步值，
Ωk为已选序号集合Ω的第k步值，
Ωk-1为已选序号集合Ω的第k-1步值，
Dk表示稀疏矩阵D的第k步值，
Dk-1表示稀疏矩阵D的第k-1步值，
randn[m0,σ]表示均值为m0均方差为σ的高斯函数，
m0为信号序列S的均值；
步骤107判断迭代控制参数的值并结束迭代过程，具体为：如果所述迭代控制参数k小于所述稀疏转换控制因子λ，则返回所述步骤106和所述步骤107重新迭代更新；否则，迭代更新过程结束，并得到归一化稀疏转换矩阵W的值为
Figure FDA0002741414780000023
步骤108求取滤波后的信号序列，具体为：滤波的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure FDA0002741414780000024
2.一种利用转换学习算法的功率信号滤波***，其特征在于，包括：
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S
模块202求取信号分段段数，具体为：信号分段段数记为N0，所用求取公式为：
Figure FDA0002741414780000031
其中：
ΔS＝[0,s2-s1,s3-s2,…,sN-sN-1]为信号差分序列，
s1为所述信号序列S的第1个元素，
s2为所述信号序列S的第2个元素，
s3为所述信号序列S的第3个元素，
sN-1：所述信号序列S的第N-1个元素，
sN为所述信号序列S的第N个元素，
N为所述信号序列S的长度，
σ为所述信号序列S的均方差，
||ΔS||F表示对ΔS求取Frobenus范数，
Figure FDA0002741414780000032
表示对
Figure FDA0002741414780000033
下取整；
模块203求取分段序列，具体为：第i个分段序列记为Gi，所用求取公式为：
Figure FDA0002741414780000034
其中：
Figure FDA0002741414780000035
为所述分段序列Gi的长度，
Figure FDA0002741414780000036
表示对
Figure FDA0002741414780000037
上取整，
Figure FDA0002741414780000038
为所述信号序列S的第(i-1)M0+1个元素，
Figure FDA0002741414780000039
为所述信号序列S的第(i-1)M0+2个元素，
Figure FDA00027414147800000310
为所述信号序列S的第iM0个元素；
模块204求取稀疏转换控制因子，具体为：稀疏转换控制因子记为λ，所用求取公式为：
Figure FDA00027414147800000311
其中：
SNR为所述信号序列S的信噪比，
||Gi||∞表示Gi的L∞模；
Figure FDA00027414147800000312
表示对
Figure FDA00027414147800000313
下取整；
模块205初始化迭代过程参数，具体为：稀疏矩阵记为D,迭代控制参数记为k，已选序号集合记为Ω，可选序号集合记为O，所用求取公式为：
D0＝0N×N
Figure FDA0002741414780000041
O0＝{1,2,…,N2}
k＝0；
模块206更新迭代过程参数，具体为：所述迭代控制参数k的值加1；并按照下列公式更新迭代过程参数：
ik＝rand[Ok-1]
Ok＝Ok-1-{ik}
Ωk＝Ωk-1+{ik}
Figure FDA0002741414780000042
其中：
ik表示选中序号，
rand[Ok-1]表示在集合Ok-1中随机选择一个元素，
Ok-1为可选序号集合O的第k-1步值，
Ok为可选序号集合O的第k步值，
Ωk为已选序号集合Ω的第k步值，
Ωk-1为已选序号集合Ω的第k-1步值，
Dk表示稀疏矩阵D的第k步值，
Dk-1表示稀疏矩阵D的第k-1步值，
randn[m0,σ]表示均值为m0均方差为σ的高斯函数，
m0为信号序列S的均值；
模块207判断迭代控制参数的值并结束迭代过程，具体为：如果所述迭代控制参数k小于所述稀疏转换控制因子λ，则返回所述模块206和所述模块207重新迭代更新；否则，迭代更新过程结束，并得到归一化稀疏转换矩阵W的值为
Figure FDA0002741414780000043
模块208求取滤波后的信号序列，具体为：滤波的信号序列记为Snew，所用求取公式为：
Figure FDA0002741414780000044
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150088953A1 (en) * 2013-09-23 2015-03-26 Infosys Limited Methods, systems and computer-readable media for distributed probabilistic matrix factorization
US20150263701A1 (en) * 2013-04-10 2015-09-17 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Adaptive filter for system identification
CN111664933A (zh) * 2020-06-10 2020-09-15 广东石油化工学院 一种利用静态矢量优化的振声检测信号滤波方法和***
CN111680590A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 广东石油化工学院 一种利用收缩梯度的功率信号滤波方法和***

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150263701A1 (en) * 2013-04-10 2015-09-17 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Adaptive filter for system identification
US20150088953A1 (en) * 2013-09-23 2015-03-26 Infosys Limited Methods, systems and computer-readable media for distributed probabilistic matrix factorization
CN111680590A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 广东石油化工学院 一种利用收缩梯度的功率信号滤波方法和***
CN111664933A (zh) * 2020-06-10 2020-09-15 广东石油化工学院 一种利用静态矢量优化的振声检测信号滤波方法和***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHAI,MY: "The PLC Signals\' Noise Mitigating Algorithm with PCA", ADVANCES IN INTELLIGENT SYSTEMS RESEARCH, vol. 156, pages 374 - 379 *
王可青;陈建忠;: "基于自适应滤波的压缩感知重构方法", 无线通信技术, no. 02, pages 7 - 11 *

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