加强对高压电缆的实时状态监控是确保高压电正常工作的重要环节,随着我国电力的高速发展,对电缆电压进行有效的在线监测手段将成为迫切需求,社会各界给予了极大的关注,并在多方面展开了研究。非接触式数字PT(potential transformer)作为高压电缆实时监控的一种方式,它具有实时性高、测量准确,安装简单、操作方便,安装过程不直接接触高压电的特点,而且相对于接触式数字PT,非接触式数字PT成本低、节省了大量的原材料有利于节能社会的创建。但是由于非接触式数字PT不与高压电直接接触,不可避免的受到外界许多信号的干扰,导致测量精度降低,最终不利于对高压电缆状态进行实时监控。所以,为非接触数字PT引入新的数据处理算法势在必行。本文主要研究内容就是非接触式数字PT同频干扰消除算法和高频随机干扰消除算法。本文结合新研发的非接触式数字PT的现状,提出基于概率论与数理统计的相关性处理算法,主要解决三相传感器在采集信号的过程中受到其他相的同频信号的叠加所造成的同频干扰无法分离的问题。论文中主要做了如下工作。首先,研究、分析了电磁感应原理,基于高压电缆周围产生的高压电磁感应信号的特点,研制适合实际情况的高压传感器。传感器采集到的信号传送给单片机系统,通过单片机处理系统进行相关的处理,然后送给外部设备。其次,研究、分析了现在比较热门的基于采集到的高压电磁感应信号特性的数学形态学滤波算法,对高压电磁感应信号所受到的高次谐波干扰和随机干扰进行滤波;研究分析了应用比较广泛的基于最小二乘的线性拟合算法,对处理后的数据进行拟合计算,得到高压电磁感应信号的实时大小。研究分析了基于概率论与数理统计的相关性处理三相分离算法,主要对高压电磁感应信号中的同频信号干扰进行分离。最后,将本文研究的算法分别在客户端和单片机中实现,并对较复杂的计算函数进行函数移植,保证运算的效率,实现单片机与客户端之间的相互通信。