低压电力线载波信道噪声分类建模方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及电力通信技术领域，具体涉及一种低压电力线载波信道噪声分类建模方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.电力线通信技术是一种利用电力线路作为通信媒介来传输数据信息的通信方式，常规的电力线通信技术是在已有的电力线路上，加载经过调制的高频载波信号进行通信，因此，电力线通信通常称之为电力线载波通信(plc，power line carrier communication)。一般包括：借助35kv及以上电压等级的高压输电线路作为通信媒介的高压输电线载波通信；借助10kv电压等级的中压电力线作为通信媒介的中压电力线载波通信；以及借助380/220v电压等级的低压电力线作为通信媒介的低压电力线载波通信。
3.噪声特性是描述电力线载波通信信道特征的重要参数之一。中、低压电力线作为通信媒介时，不同于其它通信信道，其网络拓扑结构复杂，连接负载众多，且经常发生变化，无法通过纯粹的分析推导表达它的特征，所以中、低压电力线载波信道噪声不同于普通的高斯白噪声，且不能简单归结为某种单一来源的噪声，因此如何定量分析低压电力线中的噪声信号是目前亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种低压电力线载波信道噪声分类建模方法、装置及存储介质，以解决现有技术中缺少对低压电力线载波噪声定量分析的技术问题。
5.本发明提出的技术方案如下：
6.本发明实施例第一方面提供一种低压电力线载波信道噪声分类建模方法，包括：将外部输入的信道噪声中包含的噪声分量进行分离，得到噪声分量，所述噪声分量包括有色背景噪声分量、窄带噪声分量、工频同步噪声分量、工频异步噪声分量和脉冲噪声分量中的至少之一；基于概率密度分布函数确定噪声分量对应噪声模型的参数，得到噪声分量对应的噪声模型。
7.可选地，将外部输入的信道噪声中包含的噪声分量进行分离，得到噪声分量，包括：采用脉冲信号提取技术提取所述信道噪声中的脉冲噪声分量；将提取脉冲噪声分量之后的信道噪声通过工频带通滤波和低频分量提取，得到工频同步噪声分量和工频异步噪声分量；将提取脉冲噪声分量、工频同步噪声分量和工频异步噪声分量之后的信道噪声通过带通滤波和低通滤波分离得到窄带噪声分量和有色背景噪声分量。
8.可选地，基于概率密度分布函数确定噪声分量对应噪声模型的参数，得到噪声分量对应的噪声模型，包括：将每类噪声分量分别通过带通滤波器得到每类噪声分量对应的子频带；根据每类噪声分量对应的子频带符合的概率分布确定每类噪声分量对应的概率密度函数曲线；根据每类噪声分量对应的概率密度函数曲线确定每类噪声分量对应噪声模型的参数，得到每类噪声分量对应的噪声模型。
9.可选地，所述脉冲噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0010][0011]
式中：n
imp-pure
表示单个脉冲噪声模型，a表示脉冲幅度，τ表示时间常数，f表示衰减正弦波频率，表示相位，t表示时间。
[0012]
可选地，所述工频同步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0013]npisp-period
＝n
imp-open
+n
imp-close 0≤t≤t
[0014]
式中，t表示时间，t表示一个工频周期，n
pisp-period
表示一个可控硅器件在一个工频周期内产生的噪声，n
imp-open
和n
imp-close
分别表示该可控硅器件在导通和截止状态下引起的噪声,采用如下公式表示：
[0015][0016][0017]
式中，a
open
和a
close
分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的噪声幅度，τ
open
和τ
close
为可控硅器件在导通和截止状态下的时间常数，f表示噪声频率，t
arr-open
和t
arr-close
分别表示可控硅器件导通和截止的时间，和分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的相位。
[0018]
可选地，所述工频异步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0019][0020]
式中，i表示归一化脉冲序列的序号，ai表示幅度，t
arr,i
表示到达时间，t
w,i
表示噪声持续时间。
[0021]
可选地，所述窄带噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0022][0023]
式中，fi表示中、短波信号的频率，ai(t)表示中、短波信号的幅值，表示中、短波信号的相位，n表示所述窄带噪声分量中包括n个独立的正弦函数，i表示每个正弦函数；所述有色背景噪声分量的频谱特性和高斯白噪声经过滤波器之后的特性相同。
[0024]
本发明实施例第二方面提供一种低压电力线载波信道噪声分类建模装置，包括：噪声分离模块，用于将外部输入的信道噪声中包含的噪声分量进行分离，得到噪声分量，所述五类噪声分量包括有色背景噪声分量、窄带噪声分量、工频同步噪声分量、工频异步噪声分量和脉冲噪声分量中的至少之一；模型建立模块，用于基于概率密度分布函数确定噪声分量对应噪声模型的参数，得到噪声分量对应的噪声模型。
[0025]
可选地，噪声分离模块包括：第一提取模块，用于采用脉冲信号提取技术提取所述信道噪声中的脉冲噪声分量；第二提取模块，用于将提取脉冲噪声分量之后的信道噪声通过工频带通滤波和低频分量提取，得到工频同步噪声分量和工频异步噪声分量；第三提取
模块，用于将提取脉冲噪声分量、工频同步噪声分量和工频异步噪声分量之后的信道噪声通过带通滤波和低通滤波分离得到窄带噪声分量和有色背景噪声分量。
[0026]
可选地，模型建立模块包括：带通分离模块，用于将每类噪声分量分别通过带通滤波器得到每类噪声分量对应的子频带；分布确定模块，用于根据每类噪声分量对应的子频带符合的概率分布确定每类噪声分量对应的概率密度函数曲线；参数确定模块，用于根据每类噪声分量对应的概率密度函数曲线确定每类噪声分量对应噪声模型的参数，得到每类噪声分量对应的噪声模型。
[0027]
可选地，所述脉冲噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0028][0029]
式中：n
imp-pure
表示单个脉冲噪声模型，a表示脉冲幅度，τ表示时间常数，f表示衰减正弦波频率，表示相位，t表示时间。
[0030]
可选地，所述工频同步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0031]npisp-period
＝n
imp-open
+n
imp-close 0≤t≤t
[0032]
式中，t表示时间，t表示一个工频周期，n
pisp-period
表示一个可控硅器件在一个工频周期内产生的噪声，n
imp-open
和n
imp-close
分别表示该可控硅器件在导通和截止状态下引起的噪声,采用如下公式表示：
[0033][0034][0035]
式中，a
open
和a
close
分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的噪声幅度，τ
open
和τ
close
为可控硅器件在导通和截止状态下的时间常数，f表示噪声频率，t
arr-open
和t
arr-close
分别表示可控硅器件导通和截止的时间，和分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的相位。
[0036]
可选地，所述工频异步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0037][0038]
式中，i表示归一化脉冲序列的序号，ai表示幅度，t
arr,i
表示到达时间，t
w,i
表示噪声持续时间。
[0039]
可选地，所述窄带噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0040][0041]
式中，fi表示中、短波信号的频率，ai(t)表示中、短波信号的幅值，表示中、短波信号的相位，n表示所述窄带噪声分量中包括n个独立的正弦函数，i表示每个正弦函数；所述有色背景噪声分量的频谱特性和高斯白噪声经过滤波器之后的特性相同。
[0042]
本发明实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质
存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的低压电力线载波信道噪声分类建模方法。
[0043]
本发明实施例第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的低压电力线载波信道噪声分类建模方法。
[0044]
本发明提供的技术方案，具有如下效果：
[0045]
本发明实施例提供的低压电力线载波信道噪声分类建模方法、装置及存储介质，通过噪声的提取分离和分类建模，对信道中的噪声依次进行剥离和建模，实现电力线信道中常见的脉冲噪声、工频同步噪声、工频异步噪声、窄带噪声以及有色背景噪声等噪声的建模，可以精准描述实际信道中的噪声类型、特征等信息，模型复杂度低、与实际噪声的拟合程度好、准确性高，可为电力线载波通信关键技术研究、方案设计、现场应用分析等提供参考和依据。
附图说明
[0046]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0047]
图1是根据本发明实施例的低压电力线载波信道噪声分类建模方法的流程图；
[0048]
图2是根据本发明实施例的低压电力线载波信道噪声分类建模方法中噪声提取分离示意图；
[0049]
图3是根据本发明实施例的低压电力线载波信道噪声分类建模装置的结构框图；
[0050]
图4是根据本发明实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图；
[0051]
图5是根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0052]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0053]
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0054]
根据本发明实施例，提供了一种低压电力线载波信道噪声分类建模方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0055]
实施例1
[0056]
在本实施例中提供了一种低压电力线载波信道噪声分类建模方法，可用于电子设备，如电脑、手机、平板电脑等，图1是根据本发明实施例低压电力线载波信道噪声分类建模方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0057]
步骤s101：将外部输入的信道噪声中包含的噪声分量进行分离，得到噪声分量，所述噪声分量包括有色背景噪声分量、窄带噪声分量、工频同步噪声分量、工频异步噪声分量和脉冲噪声分量中的至少之一。具体地，对于信道噪声中包含的不同噪声分量的分离，可以采用滤波器实现。
[0058]
其中，对于噪声的采集可以采用传感器或者采用各类元器件构成的采集电路实现，本发明实施例对于噪声采集方式不作限定。具体地，该信道噪声为时域信道噪声，即采集噪声信号随时间变化的情况，由此便于后续对信道噪声的建模。
[0059]
步骤s102：基于概率密度分布函数确定噪声分量对应噪声模型的参数，得到噪声分量对应的噪声模型。其中，对于分离得到的每类噪声分量，基于相应噪声分量随时间变化的规律建立每类噪声分量对应的噪声模型；同时，对应相应噪声模型中的参数，采用相应噪声分量对应的概率密度分布函数确定，由此，最终得到每类噪声分量对应的噪声模型，实现对实际噪声拟合以及每类噪声分量的定量表示。
[0060]
对于构建的每类噪声分量对应的噪声模型，可用在后续电力线载波通信仿真过程中，仿真相应噪声注入电网以及对电网产生影响的分析，为电力线载波通信仿真奠定研究基础。本发明实施例提供的低压电力线载波信道噪声分类建模方法，通过噪声的提取分离和分类建模，对信道中的噪声依次进行剥离和建模，实现电力线信道中常见的脉冲噪声、工频同步噪声、工频异步噪声、窄带噪声以及有色背景噪声等噪声的建模，可以精准描述实际信道中的噪声类型、特征等信息，模型复杂度低、与实际噪声的拟合程度好、准确性高，可为电力线载波通信关键技术研究、方案设计、现场应用分析等提供参考和依据。
[0061]
实施例2
[0062]
在一实施方式中，将所述信道噪声中包含的噪声分量进行分离，得到噪声分量，包括：采用脉冲信号提取技术提取所述信道噪声中的脉冲噪声分量；将提取脉冲噪声分量之后的信道噪声通过工频带通滤波和低频分量提取，得到工频同步噪声分量和工频异步噪声分量；将提取脉冲噪声分量、工频同步噪声分量和工频异步噪声分量之后的信道噪声通过带通滤波和低通滤波分离得到窄带噪声分量和有色背景噪声分量。
[0063]
具体地，如图2所示，该噪声提取分离采用如下步骤实现：将采集的信道噪声通过脉冲信号提取过程，将时域上短暂存在，而在频域上占有较宽带宽的脉冲噪声分量提取出来；然后对剩余噪声数据分为两路，一路进行工频带通滤波，提取出工频同步噪声；另一路首先进行低频大能量分量的提取，分离出低频段的工频异步噪声；然后将剩余噪声数据再分为两路，一路通过带通滤波，分离出窄带噪声；另一路经过低通滤波，将有色背景噪声分离出来。
[0064]
在一实施方式中，基于概率密度分布函数确定噪声分量对应噪声模型的参数，得到噪声分量对应的噪声模型，包括：将每类噪声分量分别通过带通滤波器得到每类噪声分量对应的子频带；根据每类噪声分量对应的子频带符合的概率分布确定每类噪声分量对应的概率密度函数曲线；根据每类噪声分量对应的概率密度函数曲线确定每类噪声分量对应噪声模型的参数，得到每类噪声分量对应的噪声模型。
[0065]
具体地，将噪声分量分成子频带后，噪声在每个子频带内符合概率密度分布。在此基础上，求出每个子频带对应的概率密度分布函数，即可获取对应噪声模型的参数。其中，该概率密度分布函数采用如下公式表示：
[0066][0067]
其中，p(r)为对应于随机变量r的概率密度，γ(m)是gamma函数，r是随机变量，m是时刻的比率，ω是平均功率。对于该函数中的m、ω参数由大量数据统计计算确定。
[0068]
在一实施方式中，基于每类噪声分量随时间变化的情况进行噪声分量的建模。其中，脉冲噪声对电力线载波通信的影响较大，影响程度主要是由脉冲的幅度、脉宽和到达间隔时间决定的。而脉冲噪声是由中、低压电网上的开关事件引起的，它们的形式为衰减的正弦波或是衰减正弦波的叠加，即脉冲噪声可以分为单个脉冲或者是脉冲串。单个脉冲可以由按指数规律衰减的正弦信号来表示。因此，分离出的所述脉冲噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0069][0070]
式中：n
imp-pure
表示单个脉冲噪声模型，a表示脉冲幅度，τ表示时间常数，是与脉冲宽度相对应的参数，可由脉冲宽度得到；f表示衰减正弦波频率，表示相位，t表示时间。对于该模型中的参数如脉冲幅度a、衰减正弦波频率f等参数可以通过上述噪声分量对应的子频带符合的概率密度分布确定的概率密度函数得到对应参数的概率分布，从而确定具体参数。此外，还可以确定脉冲幅度的变化范围以及衰减正弦波频率的变化范围。
[0071]
工频同步噪声主要由家用电器中可控硅调节器件所产生。目前，可控硅器件被大量使用在调光灯、电风扇、复印机等电器中，产生大量的谐波。可控硅器件本身为非线性元件，它在每一个工频周期内产生2次冲击电压，其中可控硅导通一次，截止又一次。所述工频同步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0072]npisp-period
＝n
imp-open
+n
imp-close 0≤t≤t
[0073]
式中，t表示时间，t表示一个工频周期，n
pisp-period
表示一个可控硅器件在一个工频周期内产生的噪声，n
imp-open
和n
imp-close
分别表示该可控硅器件在导通和截止状态下引起的噪声,采用如下公式表示：
[0074][0075][0076]
式中，a
open
和a
close
分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的噪声幅度，τ
open
和τ
close
为可控硅器件在导通和截止状态下的时间常数，f表示噪声频率，t
arr-open
和t
arr-close
分
别表示可控硅器件导通和截止的时间，和分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的相位。其中，和脉冲噪声模型类似，工频同步噪声模型中的幅度和频率参数也可以通过概率分布确定的概率密度分布函数确定。
[0077]
工频异步噪声的主要来源有两方面，一是由电视机与计算机显示器的行频扫描及其谐波造成；二是由用电器开关电源产生的周期性脉冲噪声所造成的。可以用单位幅度和单位宽度的归一化脉冲序列imp(t)来描述工频异步噪声。所述工频异步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0078][0079]
式中，i表示归一化脉冲序列的序号，ai表示幅度，t
arr,i
表示到达时间，t
w,i
表示噪声持续时间。其中，和脉冲噪声模型类似，工频异步噪声模型中的幅度参数也可以通过概率分布确定的概率密度分布函数确定。
[0080]
窄带噪声主要是由中、短波无线电信号造成的，窄带噪声部分可通过如下n个独立的正弦函数叠加来描述。所述窄带噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0081][0082]
式中，fi表示中、短波信号的频率，ai(t)表示中、短波信号的幅值，表示中、短波信号的相位，n表示所述窄带噪声分量中包括n个独立的正弦函数，i表示每个正弦函数。其中，表示各fi所对应的正弦波的相位，ai(t)表示各fi所对应的正弦波的幅度。幅值ai(t)在时间上既可以是常数，也可以是对调幅广播信号更好近似的调制幅值。载波相位可以在区间[0，2π]上用随机数选择，并与时间相互独立。
[0083]
有色背景噪声分量的频谱特性和高斯白噪声经过滤波器之后的特性相同。因此，有色背景噪声模型的建立可以转化为滤波器的建模。其中，滤波器模型采用如下公式表示：
[0084][0085]
式中，分子b(z)表示的是移动平均部分，其分母a(z)表示的是自回归部分，模型参数由噪声源的方差σ2、滤波器系数ai和bi组成。
[0086]
实施例3
[0087]
本发明实施例还提供一种低压电力线载波信道噪声分类建模装置，如图3所示，该装置包括：
[0088]
噪声分离模块，用于将外部输入的信道噪声中包含的噪声分量进行分离，得到噪声分量，所述噪声分量包括有色背景噪声分量、窄带噪声分量、工频同步噪声分量、工频异步噪声分量和脉冲噪声分量中的至少之一；具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
[0089]
模型建立模块，用于基于概率密度分布函数确定噪声分量对应噪声模型的参数，得到噪声分量对应的噪声模型。具体内容参见上述方法实施例对应部分，在此不再赘述。
[0090]
本发明实施例提供的低压电力线载波信道噪声分类建模装置，通过噪声的提取分离和分类建模，对信道中的噪声依次进行剥离和建模，实现电力线信道中常见的脉冲噪声、工频同步噪声、工频异步噪声、窄带噪声以及有色背景噪声等噪声的建模，可以精准描述实际信道中的噪声类型、特征等信息，模型复杂度低、与实际噪声的拟合程度好、准确性高，可为电力线载波通信关键技术研究、方案设计、现场应用分析等提供参考和依据。
[0091]
在一实施方式中，噪声分离模块包括：第一提取模块，用于采用脉冲信号提取技术提取所述信道噪声中的脉冲噪声分量；第二提取模块，用于将提取脉冲噪声分量之后的信道噪声通过工频带通滤波和低频分量提取，得到工频同步噪声分量和工频异步噪声分量；第三提取模块，用于将提取脉冲噪声分量、工频同步噪声分量和工频异步噪声分量之后的信道噪声通过带通滤波和低通滤波分离得到窄带噪声分量和有色背景噪声分量。
[0092]
在一实施方式中，模型建立模块包括：带通分离模块，用于将每类噪声分量分别通过带通滤波器得到每类噪声分量对应的子频带；分布确定模块，用于根据每类噪声分量对应的子频带符合的概率分布确定每类噪声分量对应的概率密度函数曲线；参数确定模块，用于根据每类噪声分量对应的概率密度函数曲线确定每类噪声分量对应噪声模型的参数，得到每类噪声分量对应的噪声模型。
[0093]
在一实施方式中，所述脉冲噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0094][0095]
式中：n
imp-pure
表示单个脉冲噪声模型，a表示脉冲幅度，τ表示时间常数，f表示衰减正弦波频率，表示相位，t表示时间。
[0096]
在一实施方式中，所述工频同步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0097]npisp-period
＝n
imp-open
+n
imp-close 0≤t≤t
[0098]
式中，t表示时间，t表示一个工频周期，n
pisp-period
表示一个可控硅器件在一个工频周期内产生的噪声，n
imp-open
和n
imp-close
分别表示该可控硅器件在导通和截止状态下引起的噪声,采用如下公式表示：
[0099][0100][0101]
式中，a
open
和a
close
分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的噪声幅度，τ
open
和τ
close
为可控硅器件在导通和截止状态下的时间常数，f表示噪声频率，t
arr-open
和t
arr-close
分别表示可控硅器件导通和截止的时间，和分别表示可控硅器件在导通和截止状态下的相位。
[0102]
在一实施方式中，所述工频异步噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0103]
[0104]
式中，i表示归一化脉冲序列的序号，ai表示幅度，t
arr,i
表示到达时间，t
w,i
表示噪声持续时间。
[0105]
在一实施方式中，所述窄带噪声分量对应的噪声模型采用如下公式表示：
[0106][0107]
式中，fi表示中、短波信号的频率，ai(t)表示中、短波信号的幅值，表示中、短波信号的相位，n表示所述窄带噪声分量中包括n个独立的正弦函数，i表示每个正弦函数；所述有色背景噪声分量的频谱特性和高斯白噪声经过滤波器之后的特性相同。
[0108]
本发明实施例提供的低压电力线载波信道噪声分类建模装置的功能描述详细参见上述实施例中低压电力线载波信道噪声分类建模方法描述。
[0109]
实施例4
[0110]
本发明实施例还提供一种存储介质，如图4所示，其上存储有计算机程序601，该指令被处理器执行时实现上述实施例中低压电力线载波信道噪声分类建模方法的步骤。该存储介质上还存储有音视频流数据，特征帧数据、交互请求信令、加密数据以及预设数据大小等。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read－only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid－state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0111]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read－only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid－state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0112]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0113]
将外部输入的信道噪声中包含的噪声分量进行分离，得到噪声分量，所述噪声分量包括有色背景噪声分量、窄带噪声分量、工频同步噪声分量、工频异步噪声分量和脉冲噪声分量中的至少之一；
[0114]
基于概率密度分布函数确定噪声分量对应噪声模型的参数，得到噪声分量对应的噪声模型。
[0115]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0116]
采用脉冲信号提取技术提取所述信道噪声中的脉冲噪声分量；
[0117]
将提取脉冲噪声分量之后的信道噪声通过工频带通滤波和低频分量提取，得到工频同步噪声分量和工频异步噪声分量；
[0118]
将提取脉冲噪声分量、工频同步噪声分量和工频异步噪声分量之后的信道噪声通过带通滤波和低通滤波分离得到窄带噪声分量和有色背景噪声分量。
[0119]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
[0120]
将每类噪声分量分别通过带通滤波器得到每类噪声分量对应的子频带；
[0121]
根据每类噪声分量对应的子频带符合的概率分布确定每类噪声分量对应的概率密度函数曲线；
[0122]
根据每类噪声分量对应的概率密度函数曲线确定每类噪声分量对应噪声模型的参数，得到每类噪声分量对应的噪声模型。
[0123]
实施例5
[0124]
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，该电子设备可以包括处理器51和存储器52，其中处理器51和存储器52可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
[0125]
处理器51可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器51还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0126]
存储器52作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的对应的程序指令/模块。处理器51通过运行存储在存储器52中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的低压电力线载波信道噪声分类建模方法。
[0127]
存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器51所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器51。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0128]
所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中，当被所述处理器51执行时，执行如图1－2所示实施例中的低压电力线载波信道噪声分类建模方法。
[0129]
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1至图2所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0130]
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。