1.基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：对获得的变压器局部放电一维时域信号进行小波变换，得到一维时域信号的小波变换系数矩阵；

步骤2：对小波变换系数矩阵进行高阶统计量分析，利用峰度阈值准则，对小波变换系数矩阵进行噪声的初步抑制，得到修正过的小波变换系数矩阵；

步骤3：利用修正过的小波变换系数矩阵，得到同步压缩小波变换系数矩阵，采用广义交叉验证算法，得到同步压缩小波变换SS-CWT系数矩阵的噪声阈值水平；

步骤4：利用噪声阈值水平，采用剪切阈值算法，对同步压缩小波变换SS-CWT系数矩阵进行残余噪声的抑制，得到噪声干扰较小的同步压缩小波变换系数矩阵；

步骤5：对噪声干扰较小的同步压缩小波变换系数矩阵，进行同步压缩小波逆变换，得到较为纯净的局部放电一维时域信号。

2.根据权利要求1所述基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法，其特征在于：步骤1中，所述小波变换为连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)，其表达式为：其中：*代表复共轭运算；为时域信号s和小波母函数ψ的算子，Ws即为小波变换的系数矩阵，a是尺度因子，τ是时移因子；

小波变换系数矩阵即为小波变换的输出结果Ws(a,τ)，其依托小波母函数对时域信号进行变换。

3.根据权利要求1所述基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法，其特征在于：步骤2，高阶统计量分析是对信号的初步去噪，包括以下步骤：

步骤2.1：计算小波变换系数矩阵的峰度值：

其中：σWs为小波系数的标准差，μWs为矩阵Ws小波系数的均值，N为采样点数，kurts为信号s的小波变换系数的峰度值，Ws为小波变换的系数矩阵；μ为均值运算，对运算对象求平均值；σ为标准差运算，对运算对象求标准差；

步骤2.2：构造峰度阈值准则：

α为置信水平，N为信号采样点数，kurts为信号s的小波变换系数的峰度值；

将小波变换得到的小波变换系数矩阵中的每个元素与上述峰度阈值准则产生的峰度阈值kurts进行对比，若该矩阵中的元素小于峰度阈值，则该元素在小波变换系数矩阵中的取值为0，反之则保留该元素的取值不变；将小波变换系数矩阵中的每个元素都进行上述峰度阈值去噪后所构成的矩阵即为修正过的小波变换系数矩阵。

4.根据权利要求1所述基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法，其特征在于：步骤3，同步压缩阈值去噪处理是对染噪信号的再次去噪，包括以下步骤：步骤3.1：计算同步压缩小波变换系数矩阵：

其中：Ty为同步压缩小波变换系数矩阵，fs是信号的采样频率，N是信号的采样点数，ωl是第l个离散频率其l∈[1,N]，△ω为离散频率的差；ak为第k个小波系数Wy的尺度因子；

Wy为上述步骤2.2所述修正过的小波变换系数矩阵；

△ω-1为相邻两个离散频率差的逆，即对离散频率的差进行矩阵的逆运算；M为求和判断式，只有满足该判断式的尺度因子a和时移因子τ才能计算出相应的同步压缩小波变换系数矩阵Ty；τ为小波变换系数矩阵的时移因子，是小波变换的一个重要参数；△ak为相邻尺度因子的差；ω为离散频率；△ω为相邻离散频率的差；ωl为第l个离散频率；ωl-1为第l-1个离散频率；ak-1为第k-1个尺度因子；

w(ak,τ)是候选瞬时频率，该频率表达式为：

其中：Wy(a,τ)为连续小波变换系数矩阵，同时也是上述步骤2.2所述的修正过的小波变换系数矩阵，a是尺度因子，△a为尺度因子的差，τ是时移因子，为偏导运算，wy即为候选瞬时频率；i为虚数单位；

步骤3.2：计算去噪阈值水平：

其中：GCV为广义交叉验证算法系数， 是使用同步压缩域阈值λ的阈值系数，N0是同步压缩小波变换系数矩阵中未达到阈值水平λ的系数个数，N采样点数，λ为最终求得的去噪阈值水平；

同步压缩小波变换SS-CWT系数矩阵即为式(4)所进行的同步压缩小波变换所求得的结果Ty；通过广义交叉验证算法可以准确找到信号y的噪声阈值。

5.根据权利要求1所述基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法，其特征在于：步骤4中，剪切阈值去噪方法的表达式为：

其中：λ即为通过交叉验证算法得到的去噪阈值水平，Ty为同步压缩小波变换系数矩阵，α为常数，ηy为对同步压缩小波变换系数矩阵进行剪切阈值去噪后的矩阵；

|Ty|为对同步压缩小波变换系数矩阵中的每个元素求绝对值运算所产生的矩阵；|Ty|α为对取绝对值运算的同步压缩小波变换系数矩阵|Ty|进行幂函数运算，该幂函数运算的指数为α；λ为上述步骤3.2中，利用广义交叉验证算法所求得的信号y的噪声阈值；λα为对噪声阈值λ进行幂函数运算，该幂函数运算的指数为α；

噪声干扰较小的同步压缩小波变换系数矩阵即为ηy；式(7)即为剪切阈值去噪算法的表述，其含义为：将取绝对值的同步压缩小波变换系数矩阵|Ty|中的每个元素与步骤3.2所求得的信号y的噪声阈值进行比较；对|Ty|中的每个元素的不同取值进行相应的运算，最后所求得的矩阵ηy即为噪声干扰较小后的同步压缩小波变换系数矩阵。

6.根据权利要求1所述基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法，其特征在于：步骤5中，同步压缩小波逆变换能将同步压缩小波变换系数矩阵转化成一维时域信号，其表达式为：其中：Re为实部取值运算，ωl为离散频率，t为采样信号的时间，s(t)为所采样的局部放电信号经去噪后的纯净一维时域信号， 为常数Cψ的逆运算值，Ty(ωl,t)为在通过时间t和离散频率ωl计算出的同步压缩小波变换矩阵，是同步压缩小波变换的计算结果，ωl与t是进行同步压缩小波变换的重要参数；

Cψ的表达式为：

其中：ξ为小波母函数ψ的取值，ξ的取值在[0,+∞]内，Cψ为小波常数，ξ-1是小波母函数ψ*取值的倒数，即小波母函数中自变量所有取值都进行求导运算；ψ(ξ)为小波母函数输出的复共轭运算，即当小波母函数自变量取ξ时，对相应的小波母函数因变量进行复共轭运算。