信号奇异性计算方法在电噪声信号中的应用_赵健 (1)
基于小波变换的信号奇异性指数计算方法及其应用
换模极大值沿尺度具有不同的传播行为 , 使得小波
变换具有去噪能力 。
2 信号奇异性指数的计算方法
由奇异信号的小波变换特性可知 , 在小波变换
域 ,信号的光滑程度能够由不同尺度上小波系数绝
对值的衰减来估计 , 其定量指标即是信号的奇异性
指数 (Lipschitz 指数 α) ,它包括全局奇异性指数和局
述信号局部奇异性大小 。可以证明 ,对于调和分布 , 其小波变换具有相似的性质[7] ( - 1 ≤α < 0) 。另
外 ,白噪声是一个几乎处处奇异的随机分布的噪声 , 它具有负的 Lipschitz 指数 α= - 1/ 2 - ε, Πε> 0 , 白
噪声引起的小波变换模极大值与信号引起的小波变
2 j - ( N - M) l + 2 j - ( N - M)
3 电力设备故障检测
实测电力系统及设备故障时 , 其电流或电压一 般是包含工频基波分量 、各次谐波分量 、突变暂态分 量和一些噪声的混合信号 。因此 , 为了研究信号奇
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定理 2[7 ] 对ε> 0 , 定义 S ( x0 , j ,ε) = { k ∈Z ;
sup p (ψ j , k ) ∩( x0 - ε, x0 +ε) ≠ψ} , 若对某一ε> 0
及 α> 0 ,存在
max| k ∈S
W2jf ( k) |
≤c2 - j (1/ 2 +α)
(2)
则 f ( x) ∈Cαx0 ( R) 。
噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术
式中， ≥Ａ Ａ ≥Ａ ≥ … ≥Ａ ０ ３ ＞ 称为矩阵Ａ的奇异值。矩阵 Ａ的秩为Ｐ 且Ｐ≤ｒｎ（ ｎ 。Ｕ， 分 ， ａ ｍ，） ｉ ’ ，
别 称 为矩 阵 Ａ 的左 ， 奇异矩 阵 。 右
２ ２ 时间序 列重构 的吸引子 轨迹矩 阵 ．
假设具有含故障齿轮箱的某通道 的振动信号 为 ＝ ［ ， ， 一 ］， ， 并且其故 障信号是调制型
上， 进一步 发展 了该 方法 ， 通过 奇异值 分解技 术 同时降低 了光滑 信号 和 噪声 信号 的影 响 ， 在强 噪 声背 景下 检测 突变信 息更 为有效 。 但是 ， 现有研 究都存 在一些 问题 ： 时问序列 重构 的延 时步 长没 有 给 出定量 的计 算 方法 ； 构特 征值 的 重 选取 要么 只选取前 一部分 ， 么只选取 后 一 部分 或 者选 取 其 中一 个 ， 对 于提 取 调 制信 息 并 不 可取 。 因 要 这
维普资讯
第 ４期
吴 勇 军等 ： 噪声背 景下 提取调 制信 息 的改进 奇异值 分解技 术
２ ５
Ｄ
（） ２
式 中 ，ｎ ＋ｎ一 １ ＝ Ｎ 。 ，
但是 ， 由于能否成 功进 行重 构 吸引子轨 迹矩 阵奇 异值 分解 的关 键 在于选 择恰 当 的延 迟步 长 ： 过 若 小 ， 重构 矩阵 各行几 乎相 同 ， 是独 立坐 标 ； 则 不 而若 过 大 ， 然各 行 之问 相关 性减 小 ， 虽 但重 构 矩 阵时需 要
１ 引 言
调制现象 是 齿轮 故 障的一类典 型特 征 。在 故 障信 号 频谱 图 中 出现形 式 各 异 的调 制 边频 带 。这 些 调 制边频 带 的特 点包含 了很 多有用 的齿轮故 障信 息 。如何 有效 地提 取不 同调 制 型故 障 的振 动特 征 ， 识别 边 频 带特征 ， 在很 大程度 上决定 了齿轮 箱 故 障诊 断 的成 败 。所 以 ， 调 制 现象 及 其边 频 带 分 布特 点 进 行研 对
基于噪声奇异性的光耦器件爆裂噪声检测新法
０ 引言
光电耦合器大多由ＧａＡｓ类ＬＥＤ和ｓｉ光电晶体 管构成。．通过电．光．电的转化在电路中完成信号的 单向传输。在导航、卫星通信等一些高可靠性领 域，光电耦合器件的可靠性是一个很重要的课题。
基金项目：陕西省自然科学基金资助项目（２００６Ｆ４２． ２００７Ｆ３８）；中国博士后科学基金资助项目（２００６０４０１００７）
ｓｃ切掰ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ’ａｎ Ｓｈｉｙｏｕ Ｕｎｉｔｅｒｓ妇；Ｘ／’ａｎ ７１００６５，Ｃ／ｔ／ｈａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｄｅｔｅｃｔ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ ｂｕｒｓｔ ｎｏｉｓｅ ｉｎ ｏｐｔｏｅｏｕｐｌｅｒ ｄｅｖｉｃｅ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ａｎｄ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ， ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ＷａＳ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｎｏｉｓｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｏｐｔｏｃｏｕｐｌｅｒ
基于噪声奇异性的光耦器件爆裂噪声检测新法
谢端１，赵健２，王党会３，郭秀梅２
（１．西安邮电学院计算机科学与技术系，西安７１０１２１；２．西北大学信患科学与技术学院， 西安７１００６９；３．西安石油大学材料科学与工程学院，西安７１００６５）
摘要：为了准确客观地检测出爆裂噪声的存在，提出了基于噪声信号奇异性的光耦器件爆裂
ｎｏｉｓｅ ｓａｍｐｌｅｓ，ｉｔ Ｗ８８ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅａｎ ＨＳｌｄｅｒ ｅｘｐｏｎｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅｓ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ａ ｇｒｅａｔ ｄｅａｌ ｏｆ ｂｕｒｓｔ
ｎｏｉｓｅ ＷａＳ ｎｅａｒ ｚｅｒｏ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｉｇｌｌ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｔｏ Ｈｏｌｄｅｒ ｅｘｐｏｎｅｎｔ（ｈ ｖａｌｕｅ）ＷＳ．Ｓ ａｌｓｏ ａｒｏｕｎｄ ｚｅｒｏ
短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制
中国博士后科学基金资助项目（2015T80976）。 收稿日期 2018-05-10 改稿日期 2018-09-28
2436
电工技术学报
2019 年 6 月
0 引言
电缆终端是电缆线路的重要组成部分，集绝缘、 电 场 应 力 控 制 、屏 蔽 等 功 能 于 一 体 ，内 部 结 构 复 杂 ， 因 而 运 行 故 障 多 发 [1] 。 其 中 局 部 放 电 （ Partial Discharge, PD, 简称“局放”）检测是电缆终端绝缘 老化诊断的重要手段之一[2]。然而在电缆终端的局 放检测过程中，由于现场电磁环境极其复杂，而实 际的局放信号又极其微弱，因此实际检测得到的局 放信号常常被湮没在强烈的噪声之中，从而降低局 放检测系统的检测灵敏度，影响检测结果[3]。因此， 有效抑制局放中存在的噪声干扰是提高局放信号检 出率的重要步骤之一。
关键词：电缆终端 局部放电 周期性窄带干扰 白噪声 短时奇异值分解 中图分类号：TM855
Mixed Noises Suppression of Partial Discharge Signal Employing Short-Time Singular Value Decomposition
Zhou Kai1 Huang Yonglu1 Xie Min1 He Min2 Zhao Shilin3 （1. School of Electrical Engineering and Information Sichuan University Chengdu 610065 China
ITD改进信号子空间超声检测信号去噪
场 的超 声 波 金 属探 伤过 程 中 ，南于 金 属材 料 的特 殊 音增 强算 法 对带 噪超 声 检测 信号 进行 去 噪 处理 是现
性 、探 伤设 备 的 自身 干扰 和 实际检 测 环境 的复 杂 性 ， 阶 段 超声 检 测 信号 研 究 的 最 为深 入 的方 法 之 一 ，也
２．Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｅ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇ ｎｏｉｓｅ ｉｎ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｔｅｓｔｉｎｇ ｓｉｇｎａｌｓ ｏｆ ｓｔｅｅｌ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ｈａｓ ｓｅｒｉｏｕｓｌｙ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｔｈｅ ｔｅｓｔｉｎｇ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ａｃｔｕａｌ ｄｅｆｅｃｔｓ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｉｎ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｔｅｓｔｉｎｇ ｓｉｇｎａｌｓ ｍｕｓｔ ｂｅ ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ． Ａ ｎｏｉｓｅ－ｒｅｍｏｖｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ
Ｉｍ ｐｒｏｖｅｄ ｓｉｇｎａｌ ｓｕｂｓｐａｃｅ ｍ ｅｔｈｏｄ ｏｆ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｔｅｓｔ ｓｉｇｎａｌ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＩＴＤ
ＬＩ Ｄａｚｈｏｎｇ ，ＺＨＡＯ Ｊｉｅ ， ＬＩＵ Ｊｉａｎｐｉｎｇ。， ＣＡＩ Ｗ ｅｎｈｅ ， ＭＡ Ｙａｎｈｕｉ （１．Ｄｅｐｔ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｄｉｎｇ ０７ １００３，Ｃｈｉｎａ；
ｔｒａｄｉｔｉ（ｍａｌ ｓｉｇｎａｌ ｓｕｂｓｐａｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｔｉｍｅ－ｓｃａｌｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ （ＩＴＤ） ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｉｇｎａｌ
27453991_基于奇异值分解的电能质量信号去噪
第38卷第2期电力系统保护与控制Vol.38 No.2 2010年1月16日 Power System Protection and Control Jan.16, 2010 基于奇异值分解的电能质量信号去噪胡卫红1，舒 泓2，栾宇光3（1.广东电网公司惠州供电局，广东 惠州 516000；2.北京交通大学，北京 100044；3.北京科瑞配电自动化公司，北京 100090）摘要：提出了一种基于奇异值分解的电能质量扰动信号去噪算法。
算法重构采集信号时间序列的吸引子轨迹矩阵，根据轨迹矩阵奇异值的加权能量贡献率（PCTE）选择奇异值进行扰动信号重建，重建信号即为去除噪声后的电能质量扰动信号。
仿真试验结果表明奇异值分解能够有效地提高扰动信号的信噪比，保持原始电能质量信号的扰动特征,此算法理论基础完善，易于实现，有良好的发展前景。
关键词：去噪；奇异值分解；能量贡献率；电压降落；信号突变点Power quality signals’ de-noising method based on singular value decomposition (SVD)HU Wei-hong1，SHU Hong2，LUAN Yu-guang3（1.Huizhou Power Supply Company，Huizhou 516000，China；2.Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China；3.Beijing Creat Auto-distribution Company，Beijing 100090，China）Abstract：A power quality signals’ de-noising method based on singular value decomposition（SVD）is proposed in this paper．A track matrix of attractor is reconstructed based on time series，then according to the singular values’ percent of contribution to total energy（PCTE），disturbance signal is reconstructed，which is the de-noised power quality signal．Simulation results indicate that SVD can improve SNR and keep original disturbances’ characters．The proposed algorithm’s theory foundation is consummate and is easy to be carried out，so it has nice developmental foreground．Key words：de-noising；singular value decomposition（SVD）；percent of contribution to total energy（PCTE）；voltage sag；signals’ break point中图分类号： TM71 文献标识码：A 文章编号： 1674-3415(2010)02-0030-040 引言近年来，随着现代工业技术的发展和城乡居民生活水平的提高，电网中的谐波，电压波动和闪变，三相电压不平衡和电压暂态等电能质量问题越来越受到重视。
一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法[发明专利]
![一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8f5b24d1a32d7375a5178067.png)
专利名称：一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法
专利类型：发明专利
发明人：邢砾云,杨淼,金基良
申请号：CN202011395928.6
申请日：20201203
公开号：CN112737636A
公开日：
20210430
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于电力线信号的压缩与去噪领域，涉及一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法。
包括以下步骤：搭建低压三相电力传输线路模型；采集各相线路的电力线的电压数据；对采集的电压数据加入噪声；选择合适的小波基；利用二进制小波变换对加入噪声的的电压数据进行分解，得到电压信号各层的模极大值；根据李氏指数对有用信号的模极大值与噪声的模极大值进行判别，去掉噪声的模极大值，提升信号模极大值的稀疏度；利用OMP算法对去噪之后保留下来的模极大值进行压缩和感知；在接收端利用接收到的OMP算法恢复的保留下来的信号模极大值重构信号。
有效提高了电力信号传输的准确性。
既克服了常用的给定阈值法去噪效果不稳定的缺点又结合了压缩感知计算量小的优势。
申请人：北华大学
地址：130000 吉林省吉林市滨江东路3999号
国籍：CN
代理机构：沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：屈芳
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利用奇异值分解的信号降噪方法
利用奇异值分解的信号降噪方法
钱征文;程礼;李应红
【期刊名称】《振动、测试与诊断》
【年(卷),期】2011(031)004
【摘要】为了提高测试信号的信噪比,针对奇异值分解降噪法中有效秩阶次的选择以及重构矩阵结构的确定两个关键问题,提出了一种基于信号频率成分的奇异值降噪方法.该方法利用信号快速傅里叶变换结果中主频率个数来确定有效秩阶次,通过降噪信号的信噪比和均方差大小确定重构矩阵结构,并采用不同频率成分的几组信号对该方法进行了验证.结果表明,有效秩的阶次是源信号主频个数的2倍,并且这种倍数关系不随重构矩阵行列数的变化而变化；在工程应用中,重构矩阵的最佳行数取信号数据长度的一半,可以得到较好的降噪效果；除傅里叶变换结果中有用信号频率与噪声频率难以区分的情形外,无论是白噪声还是色噪声,该方法都十分有效.【总页数】5页(P459-463)
【作者】钱征文;程礼;李应红
【作者单位】空军工程大学工程学院西安710038;空军工程大学工程学院西安710038;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049;空军工程大学工程学院西安710038
【正文语种】中文
【中图分类】TH911;TH165
【相关文献】
1.基于奇异值分解的自混合干涉信号降噪方法 [J], 郭晴;叶会英
2.奇异值分解和EEMD的非线性振动信号降噪方法 [J], 刘树聃;陈知行
3.基于S变换与奇异值分解的大型起重机减速箱故障信号降噪方法 [J], 沈科宇; 严华; 申雨
4.多级奇异值分解和SG的通信雷达信号降噪方法 [J], 位秀雷;刘树勇
5.自适应奇异值分解局放信号降噪方法 [J], 孙传铭;魏隆;张梦楠;刘凯;潘贵翔;高国强
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的典型仿真信号, 它们 的 HÊ lder指 数 h 的值 分别 为 - 0. 5, 0,
0. 5。其中 h 的值为 - 0. 5和 0. 5的 信号就 是通常所 说的白 噪 声和分数布朗运动信号。这 三种信 号可以 利用傅里 叶滤波 法
产生 [ 7] 。对这 三种信 号的 局部 奇异 值进 行计 算, 最后 将各 个
-
h (x0, sl ) = { log( Wf ( sl, t0 ) ) - [ h log(N ) + c] } /
[ log( sl ) - log(N ) ]
( 6)
式 ( 6) 类 似 于 两 点 间 的 斜 率 公 式, 其 斜 率 值 即 为 HÊ lder 指
数值。
为了验证算法与程序的准确性, 分别产生三种奇异值确定
指数也不同 (如尖峰 点其 HÊ lder 指数 值为 0. 5, 阶 跃点 HÊ lder
指数值为 0)。局部 HÊ lder指数可利用 S truzik[5] 提出的计算方
法来确定。其计算方法如下:
首先要确定平均 HÊ lder指数 h的 值。平均 HÊ lde r指数计
收稿日期: 2009-02-06; 修回日期: 2009-03- 22 基金项目: 陕西省自然科学基础研究资 助项目 ( 2006F42, 2007F38 ) ; 中国博士后 科学基 金资助项目 ( 20060401007)
实际电子器件噪声信号几乎处处奇异, 因此它的图谱可以 看做是一段不光滑的曲线, 这种不光滑性可以用奇异性指数的 强度 (大 小 ) 来 度量。通 过 计算 这些 局 部奇 异 点的 奇异 性 强 度, 噪声信号内在的许多 复杂细 节就被 提取出 来, 这 就为进 一 步分析不同噪声信号的不同特点提供依据。
作者简介: 赵健 ( 1973- ) , 男, 河 北 河间 人, 副 教授, 博 士, 双 博士 后, 主要 研究 方向 为信 号 处理、信 息安 全 等 ( zjctec@ nwu. edu. cn ); 谢 端 ( 1979- ) , 男, 安徽灵璧人, 博士研究生, 主要研究方向为信号处理; 肖云 ( 1978- ), 女, 陕西咸 阳人, 讲师, 博士 后, 主要研究方 向为信号处理; 彭进业 ( 1964- ) , 男, 湖南娄底人, 教授, 博导, 主要研究方向为信号处理、信息安全等; 谢瑜 ( 1974-) , 女, 安徽灵璧人, 工程师, 主要研究方向为语音处理.
摘 要: 为了快速准确地计算电噪声奇异性, 在介绍信号奇异性计算方法的基础上, 将其引入到电噪声信号分
析中, 提出一种新的基于多重分形奇异性指数计算信号电噪声的方法。新方法利用多重分形来提取电噪声中可 以表达信号内在细节特征的奇异点 H Ê lder指数, 通过计算电噪声中 H Ê lder指数的差异来进行噪声分析。通过
第 10期
赵 健, 等: 信号奇异性计算方法在电噪声信号中的应用
# 3825#
算式为
log[M ( s) ] = h log( s) + c
( 2)
式中: s 为子波变换的尺度; 函数 M ( s)可由式 ( 3) 得到
M ( s) = z( s, 2 ) / z( s, 0)
( 3)
式中 z ( s, 2) 和 z ( s, 0)分别为 q = 2和 q = 0时的配分函数值 [ 6],
ZHAO J ian1, X IE Duan2, X IAO Y un1, PENG Jin-ye1, 2, X IE Y u1 ( 1. School of Inf orm ation Science & Technology, N orthw est Universi ty, X i. an 710069, Ch ina; 2. S ch ool of E lectron ics& Inf orm at ion, N orthw estern P oly technical Un iversity, X i. an 710072, China )
Abstract: In order to com puting e lectr ica l no ise singu la rity fast and reliable, propo sed a new m ult-i fracta l based e lec trical no ise s ingular com putationa lm e thod. U sed new m ethods to ex trac tmu lt-i fractal no ise, cou ld be exp ressed in the signa l cha racter istics of the interna l de ta ils o f singu la r po in tsH Ê lder index by ana ly zing e lec trica l no ise inH Ê lder index for the difference in no ise ana lys is. Th is m ethod o fm ig ration and optocoupler electrical no ise analysis show s thatm ig ra tion, the late singu larity index w ill happen and m utation w ill be a fter the opening o f alum inum; good optocoupler devices and faulty dev ices in the average no ise H Ê lder index significant d ifference. T he expermi enta l resu lts show that th ism ethod in the e lectrical no ise signa ls in the com putation and ana lys is o f very practica .l It is a fast and re liab le electr ica l no ise singu la rity com puta tiona lm ethod. K ey word s: electrica l no ise; mu lt-i fracta;l singu la rity; HÊ lde r index
噪声信号的时域图形可 看做是 一段不 光滑且 不连续的 曲
线, 处处存在着奇异性 。这些奇 异点蕴藏着噪声信号内在丰富
的信息。在某一奇异点 t0, 当 t趋近于 t0时, 它可以表示为如下 的函数 [ 4] :
f ( t) t0 = a0 + a1 ( t- t0 ) + , + an ( t - t0 )n +
以往的研究依据电阻的 变化把 电迁移 过程大 致分为三 个 阶段:
a)电迁移早期阶段。这 是电迁 移从开 始以后 到空洞成 核 之前的阶段, 该阶段金 属薄膜中的主要变化是晶粒边界处新空 位产生、扩散和聚集。 空位散射 是晶粒 边界电 阻的主 要来源, 这一阶段的电阻增加缓慢。
b)空洞成核阶段。这一阶段的 特点是 空位聚 集刚刚形 成 空洞, 空洞的线度远 远小于 导电带 的宽度。这 时, 除 了空位 散 射之外, 又增加了空洞 边缘离子的散射。由于散射源性质的变 化, 电阻往往会有一个 突变。
文献标志码: A
文章编号: 1001- 3695( 2009) 10- 3824- 03
do:i 10. 3969 / .j issn. 1001-3695. 2009. 10. 064
Com putationalm ethod of s ignals s ingu larity in electrical no ise
0. 190 7]
h= 0. 5的分数 布朗运动
0. 530 9
[ 0. 390 7, 0. 790 2]
2 电迁移噪声信号分析与应用
实测电子器件噪声也是非光滑且处处充满奇异的信号, 计 算这些信号的局部奇异值会给分析研究器件的状态提供帮助。
金属互连电迁移是由于 电流作 用下互 连薄膜 中金属原 子 受到运 动 的 电 子 作 用 引 起 的 物 质 输 运 现 象。自 从 1968 年 R osenberg 等人 [ 8]第 一次借助电 阻测 量研究 电迁 移过 程以来, 电阻变化已成为常用的表征金属互连电迁移损伤的标准参量。
第 26 卷第 10期 2009年 10月
计算机应用研究 A pp lication Research of Com pu ters
V o.l 26 No. 10 O c.t 2009
信号奇异性计算方法在电噪声信号中的应用*
赵 健 1, 谢 端 2, 肖 云 1, 彭进业 1, 2, 谢 瑜 1
( 1. 西北大学 信息科学与技术学院, 西安 710069; 2. 西北工业大学 电子信息学院, 西安 710072)
确定 h 和 c的值 后, 再将 h 和 c 以 及 sh = N 代入 式 ( 2), 得到
-
log[ M (N ) ] = log( |W f (N, t) | ) = h log(N ) + c
( 5)
这样在较小尺度 sl 下, 子波 变换 所得 的某 个奇 异点 t0的
HÊ lder指数值可由式 ( 6)算得
对实测电迁移和光耦电噪声的计算分析表明, 电迁移后期奇异性指数会发生突变; 而良品光耦器件和次品光耦 器件在信号噪声的平均 H Ê lder指数方面差异明显。实验结果证明本方法是一种快速可靠的电噪声奇异性计算 方法。
关键词: 电噪声; 多重分形; 奇异性; H Ê lder指数
中图分类号: TN911; TP391