文献

J-GLOBAL ID：201702231305320927   整理番号：17A0668001

SCAに基づく220kV変電所雑音の劣決定ブラインド信号源分離アルゴリズム【Powered by NICT】

Underdetermined blind source separation algorithm of 220kV substation noise based on SCA

著者 (5件)： Liu Han (School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China) ,  Zou Liang (School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China) ,  Wu Jiale (School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China) ,  Zhang Li (School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China) ,  Zhao Tong (School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICHVE  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高電圧変電所の建設に伴い,住宅地と変電所間の距離は近づいてくる。変電所の騒音はそれを解析することにより,より良い制御できる避けられない問題となっている。変電所における機器の運転条件は,通常運転時の信号で測定した雑音信号を比較することにより予測することができる。電気機器により発生した高電圧送電線,環境準定常音とnoumenon雑音によって放出されたコロナ雑音は,従来の方法によって独立に測定できない変電所における雑音信号の三つの主要なタイプである。スパース成分分析(SCA)に基づく劣決定ブラインド音源分離(UBSS)アルゴリズムは独立成分分析(ICA)の不足を克服するために適用できる本論文で混合220kV変電所雑音を分離するために提案した。アルゴリズムの実現可能性は,変電所雑音を分離するためにそれを用いる前にシミュレーションと実験で検証した。ウェーブレット係数最大値に基づく特徴抽出へのアプローチを分離雑音を解析するために採用した。全ての結果は,SCAが効率的に混合変電所雑音をseparatできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 太陽コロナ ,  特徴抽出 ,  *変電所 ,  宅地 ,  送電線 ,  *雑音 ,  独立成分分析 ,  騒音 ,  *音響 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ウェーブレット係数 ,  電気機器 ,  運転条件 ,  ブラインドソース分離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 変電  (NB04000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： SCA ,  変電所 ,  雑音 ,  ブラインド信号源分離 ,  アルゴリズム