SVD-EW局部放电去噪代码

局部放电（Partial Discharge, PD）信号的去噪是电力设备状态监测中的重要环节，而SVD-EW方法结合了奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）和经验波形（Empirical Wavelet Transform, EWT）技术，用于提取PD信号并抑制噪声。以下是关于该方法的基本实现思路及其代码框架。 ### SVD-EW 方法的基本流程 1. **数据预处理**：对原始PD信号进行归一化或标准化处理。 2. **奇异值分解（SVD）**：将信号转化为矩阵形式，并通过SVD降维以去除部分噪声。 3. **经验波形变换（EWT）**：对SVD处理后的信号应用EWT，进一步分离噪声与有效信号成分。 4. **重构信号**：选择合适的EWT系数进行信号重构，得到去噪后的PD信号。 ### Python 实现示例 以下是一个基于Python的简化实现框架，使用`scipy`、`numpy`和`pywt`库： ```python import numpy as np from scipy.linalg import svd import pywt import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟的局部放电信号（含噪声） def generate_pd_signal(): t = np.linspace(0, 1, 1000) pd_signal = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.5 * np.random.randn(t.size) return t, pd_signal # 应用SVD进行降噪 def apply_svd(signal, k=5): U, s, Vh = svd(signal.reshape(-1, 1)) s[k:] = 0 S = np.zeros((U.shape[0], Vh.shape[0])) S[:len(s), :len(s)] = np.diag(s) denoised_svd = U @ S @ Vh return denoised_svd.flatten() # 应用经验波形变换（EWT）进一步去噪 def apply_ewt(signal): coeffs = pywt.wavedec(signal, 'db4', level=5) threshold = np.std(coeffs[-1]) * np.sqrt(2 * np.log(len(signal))) coeffs = [pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in coeffs] denoised_ewt = pywt.waverec(coeffs, 'db4') return denoised_ewt # 主程序 t, pd_signal = generate_pd_signal() denoised_svd = apply_svd(pd_signal) final_denoised = apply_ewt(denoised_svd) # 绘图展示结果 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(t, pd_signal, label='Original PD Signal (Noisy)') plt.plot(t, final_denoised, label='Denoised PD Signal (SVD-EW)', linewidth=2) plt.legend() plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('PD Signal Denoising using SVD-EW Method') plt.grid(True) plt.show() ``` 上述代码展示了如何结合SVD和EWT进行局部放电信号的去噪处理。需要注意的是，实际应用中应根据具体的信号特征调整参数，例如SVD中保留的奇异值数量、EWT使用的母小波类型及阈值设置等[^1]。