一种基于听觉仿生模型的特高频传感器去噪方法

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一种基于听觉仿生模型的特高频传感器去噪方法
申请号:CN202510544278
申请日期:2025-04-28
公开号:CN120446845A
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于听觉仿生模型的特高频传感器去噪方法,该方法属于局部放电校验技术领域。针对传统方法中因S参数特高频信号(300MHz‑1.5GHz)处理受限于频谱分辨率及生物听觉模型非线性频率感知不足的问题,提出一种融合下变频技术与仿生信号增强的校验方法。包括:通过数字变频将高频信号下变频至基带;利用128通道Gammatone滤波器组进行非线性频带划分,模拟基底膜频率的分布特性,实现低频密集、高频稀疏的频段覆盖;通过希尔伯特变换提取通道信号包络;结合神经发放率模型模拟相位‑振幅耦合机制,并基于听觉注意力机制对局部放电特征频段(300MHz‑1.5GHz)施加动态增益,抑制无关噪声。本发明通过对频段重要性权重函数与信噪比自适应增益控制,实现对无关噪声的抑制,提升关键频段精度及抗干扰能力,可高效实现特高频传感器故障诊断及局部放电校验。
技术关键词
特高频传感器 数字变频技术 局部放电特征 去噪方法 频带划分方法 下变频技术 注意力机制 非线性 模拟神经元 频段 听觉模型 信号 滤波器 校验技术 耦合机制 包络 校验方法 通道
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策略 去噪系统 植入式医疗器件 优化设备 数据去噪方法
影像 计算方法 离散小波变换 小波阈值去噪方法 加性噪声
噪声特征 噪声级别 去噪方法 协方差矩阵 噪声强度
局放数据 故障预测方法 集成平台 局部放电缺陷 放电元件
图像识别方法 混合去噪方法 结构搜索方法 归一化算法 深度神经网络模型