技术领域本发明涉及一种传导电磁干扰噪声软件分离方法，尤其是一种单通道传导电磁干扰噪声分离方法。
背景技术：
传导性电磁干扰(EMI)噪声分为差模(DM)干扰噪声和共模(CM)干扰噪声，前者主要与电子机械开关动作有关；后者主要源于电压脉动。线性阻抗稳定网络只能检测噪声混合信号，故当设备不满足传导电磁干扰标准时，需对EMI噪声实施模态分离，以便噪声抑制。EMI噪声分离分为硬件分离和软件分离。前者依赖于射频变压器、功率分配/合成器等核心器件，后者则借助数值计算方法来提取不同的独立分量。但是射频变压器分离网络只能测量单模态信号，且机械式开关使得分离不平衡，降低高频噪声识别能力；单变压器分离电路没有考虑工业输入阻抗，故会影响差共模噪声分离性能，且硬件网络在高频条件下会产生明显的模态信号抑制性能衰退，成本昂贵，不易推广。利用软件分离将单模态硬件分离得到的CM或DM信号输入计算机，并根据检测到的实际干扰信号，通过组合计算，得到新的模态干扰信号，能够有效降低硬件成本，且算法噪声分离性能可控。但是，传统基于射频电流叠加的软件分离网络存在环境噪声对性能干扰大、两路信号同步困难等缺陷，限制了其进一步应用。
技术实现要素：
为了克服现有传导EMI电磁噪声差共模分离网络的不足，本发明提供了一种基于盲源分离理论的软件分离方法，所述方法具体采用以下技术方案：一种单通道传导电磁干扰噪声分离方法，包括如下步骤：步骤A：利用连续小波变换实施虚拟通道扩展，将传导电磁干扰噪声的一路火(L)线或中(N)线观测信号作为输入，输入量经小波变换得到的小波特征作为虚拟扩展通道，与原观测信号构成多通道观测信号X；步骤B：将X作为输入量，利用改进快速独立成分分析算法：Y＝WTX实施盲源分离，得到分离信号矩阵Y＝[y1,y2]T和解混矩阵W；式中，y1、y2表示算法得到的两路分离信号，[·]T表示转置运算；步骤C：建立分离信号的差共模噪声分离能力的评判标准，并通过多次试验得到幅值失真与频率变化的分布，利用最小二乘法则拟合对步骤B中分离信号矩阵Y输出进行幅值修正。所述步骤A中利用连续小波变换实施虚拟通道扩展，包括如下：A1，连续小波变换。对于L线或N线观测信号f(t)，其连续小波变换为：其中，s、τ为小波尺度因子和平移因子；f(t)为源观测信号，即L或N线信号；t为时间；ψs,τ为小波基函数；*为共轭；γ(s,τ)为f(t)经小波变换后的扩展观测信号。小波基函数选取不同，得到的γ(s,τ)也不同，用γ1(s,τ)、γ2(s,τ)、…、γn(s,τ)表示，其中n为选取小波基函数个数；ψs,τ选择db2和Morlet小波函数，该函数与传导电磁噪声波形具有匹配性，得到小波信号γdb2，γMorlet；小波分解层数为4；A2，构建虚拟通道。考虑如下三种虚拟通道构建方法：I、时域信号和一路小波信号构建双通道，即时域信号作为一路观测通道，一组小波信号作为另一路观测通道：X＝[f(t),γdb2]T或X＝[f(t),γMorlet]T；II、两路小波信号构建双通道，即选择小波信号作为两路观测通道，X＝[γdb2,γMorley]T；III、时域信号和两路小波信号构建三通道，即时域信号作为一路观测通道，两路小波信号作为扩展观测通道：X＝[f(t),γdb2,γMorlet]T；所述步骤B中改进快速独立成分分析的盲源分离方法，包括如下B1，构造基于负熵的目标函数J(Y)：J(Y)＝[E{G(Y)-G(Ygauss)