[發明專利]一種多尺度噪聲功率譜線譜檢測方法

有效

• 申請號: 201910565539.4
• 申請日: 2019-06-27
• 公開（公告）號: CN110376436B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 羅昕煒;方世良
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G01R23/16
• 分類號: G01R23/16
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

本發明公開了一種多尺度噪聲功率譜線譜檢測方法，該方法包括如下步驟：第一步：獲取待檢測噪聲信號的功率譜數據；第二步：參數初始化，設定多組數據窗和門限參數；第三步：搜索功率譜數據中的極大值；第四步：在各組參數條件下，對各極大值點對應的窗口數據進行統計量計算，初步判決線譜；第五步：綜合判決各極大值點是否為線譜點。本發明的檢測方法利用了功率譜線譜的局部統計特性，在多個數據窗和門限參數條件下進行綜合判決，具有算法簡單、檢測概率高、抗干擾性強的特點，適合對噪聲信號功率譜進行快速高效的線譜提取。

技術領域

本發明屬于信號處理技術領域，尤其涉及一種多尺度噪聲功率譜線譜檢測方法。

背景技術

功率譜線譜是信號中單頻窄帶成分在功率譜中的表現形式。功率譜線譜提取是獲取噪聲信號特征的重要手段之一。常規的線譜提取方法有兩種，一種是通過功率譜信號進行背景均衡，再通過功率譜信號中的起伏統計特性估計出線譜的檢測門限，進而進行線譜檢測，這種方法利用了全局的數據，有較好的穩健性，但是對于統計特征起伏較大的信號檢測性能較差；另一種線譜檢測的方法是根據功率譜的局部數據點進行異常值的判決，從而檢測線譜，這種方式對統計特性不均勻的功率譜數據有較好的適應性，但是選取局部數據的窗長和門限直接影響檢測性能，且難以統一標準，在局部數據存在較大波動或局部存在多根線譜時，容易帶來線譜的漏檢和錯判。

發明內容

發明目的：針對上述現有方法存在的問題和不足，本發明提出了一種多尺度噪聲功率譜線譜檢測方法，該方法通過設定多組獨立的窗口和門限參數，利用功率譜譜中線譜值與局部背景值的差異性，對各極大值點依次用各組參數進行檢測，通過對極大值點在不同窗長尺度的各組參數條件下窗口內數據的均衡處理和統計量計算，并判決其在該組參數下是否滿足線譜條件，最后綜合所有組參數條件下得到的判決信息給出該極大值點是否為線譜的判決，本方法具有算法簡單、檢測概率高、抗干擾性強的特點，適合對噪聲信號功率譜進行快速高效的線譜提取。

技術方案：為了實現上述發明目的，本發明采用以下技術方案：一種多尺度噪聲功率譜線譜檢測方法，該方法包括如下步驟：

(1)獲取待檢測噪聲信號的功率譜數據s(n)，n＝0，1，...，N-1，所述的n為功率譜數據序號，N為功率譜數據個數；

(2)參數初始化，設定M組數據窗和門限參數，其中M為大于0的自然數，設置功率譜序號索引i＝0，設置線譜集合為E；

(3)執行i＝i+1操作，如果i等于N-1，則線譜檢測工作結束，此時線譜集合E中的各元素即為檢測得到的線譜參數；如果i＜N-1，進一步判斷功率譜數據s(i)是否為極大值點，如果s(i)為極大值點則執行步驟(4)，如果s(i)不是極大值點，重復執行本步驟；

(4)在各組參數條件下，計算極大值點s(i)對應的統計量，初步判決該極大值點在各組參數條件下是否滿足線譜點條件；

(5)綜合判決s(i)是否為線譜點，如果是線譜點，則添加至集合E中；

(6)如果i＜N-1，返回步驟(3)繼續執行，否則，該方法結束。

進一步的，在步驟(1)中，采用如下方法獲取待檢測噪聲信號的功率譜數據s(n)：從傳感器接收的采集數據并進行功率譜分析得到s(n)；或從存儲器中讀取待檢測噪聲信號的功率譜數據s(n)。

進一步的，在步驟(2)中，進行參數初始化，設置M組獨立且窗長尺度不同的參數，第m組參數包含有左窗長L_m，右窗長R_m，大值排除個數U_m，小值排除個數D_m，幅度門限G_m，其中，m＝1，2，...，M，L_m，R_m，U_m，D_m均為大于0的自然數，G_m為大于0的實數，設置綜合門限片，H為大于0的自然數，設置功率譜序號索引i＝0，設置線譜集合E為空集。