De-noising the CN Tower lightning current signal using short term Fourier transform-based spectral substraction
Notice bibliographique
Résumé
The CN Tower is a transmission tower and it is not unexpected that recorded lightning current signals be corrupted by noise. The existence of noise may affect the calculation of current waveform parameters (current peak, 10-90% risetime to current peak, maximum steepness, and pulse width at half value of current peak). But accurate statistics of current waveform parameters are required to design systems for the protection of structures and devices, especially those with electrical and electronic components, exposed to hazards of lightning. Since more electrical devices are used nowadays, lightning protection becomes more important. So to determine accurate statistics of current waveform parameters, the interfering noise must be removed. In this thesis we describe a technique for de-noising the CN Tower lightning current by modifying its Fourier Transform (FT) where a simulated current waveform (Heidler function) is used to represent the lightning current signal.The limitations of Discrete Fourier Transform (DFT) for removal of non-stationary noise signals, including the noise connected with CN Tower lightning current signals and its properties are discussed. The Short Term Fourier Transform (STFT) is explored to analyze non-stationary signals and to deal with the limitations of DFT. Last of all, an STFT-based Spectral Subtraction method is developed to denoise the CN Tower lightning current signal. In order to evaluate the Spectral Subtraction method, a simulated current derivative waveform ( obtained by differentiating Heidler function) is artificially distorted by a noise signal measured at the CN Tower in the absence of lightning. The Spectral Subtraction method is then used to de-noise the distorted waveform. The de-noised waveform proved to be very close to the original simulated waveform. A signal-peak to noise-peak ratio (SPNPR) of the CN Tower lightning current signal is defined and calculated before and after the de-noising process. For example, for a typical measured current derivative signal, the SPNPR before de-noising is 7.27, and after de-noising it becomes 151.30. Similarly for its current waveform (obtained by numerical integration) the SPNPR before de-noising is 20,16 and it becomes 361.39 after de-noising. Statistics of current waveform parameters are obtained from the de-noised waveforms. The Spectral Subtraction method is also applied for de-noising the electric and magnetic field waveforms generated by lightning to the CN Tower which enables the calculation of their waveform parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».