[發(fā)明專利]一種基于同步平均主成分時(shí)頻分析的確定性信號(hào)提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010032827.6
• 申請(qǐng)日: 2020-01-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111259776B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳大轉(zhuǎn);伍柯霖;劉瑤;黃乾;初寧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F18/21
• 分類號(hào): G06F18/21;G06F18/2135;G06F18/213;G06F17/14;G06F17/16
• 代理公司: 杭州天勤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

1.一種基于同步平均主成分時(shí)頻分析的確定性信號(hào)提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)選取需要分析的離散時(shí)域信號(hào)，截取信號(hào)長(zhǎng)度總點(diǎn)數(shù)得到目標(biāo)時(shí)域信號(hào)，并構(gòu)建信號(hào)長(zhǎng)度總點(diǎn)數(shù)的因數(shù)矩陣；

(2)將因數(shù)矩陣中的因數(shù)依次作為時(shí)域同步平均的分段數(shù)，對(duì)目標(biāo)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行時(shí)域同步平均處理，得到每個(gè)因數(shù)對(duì)應(yīng)的時(shí)域同步平均數(shù)組，將所有的時(shí)域同步平均數(shù)組進(jìn)行組合，組成原始TSA矩陣；構(gòu)建原始TSA矩陣的具體步驟為：

(2-1)對(duì)于因數(shù)矩陣中任意因數(shù)F_i，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的時(shí)域同步平均數(shù)組，具體包括：

(2-1-1)因數(shù)矩陣中任意因數(shù)F_i作為分段數(shù)，將目標(biāo)時(shí)域信號(hào)分成F_i段；

(2-1-2)將F_i段中對(duì)應(yīng)位置的點(diǎn)相加，得到總和信號(hào)；

(2-1-3)將總和信號(hào)除以分段數(shù)F_i，得到時(shí)域同步平均數(shù)組，計(jì)算公式如下：

式中，TSA(t_m,F_i)代表時(shí)域同步平均數(shù)組中的第m個(gè)值；

(2-2)將每個(gè)因數(shù)對(duì)應(yīng)的時(shí)域同步平均數(shù)組，橫向復(fù)制擴(kuò)展到目標(biāo)時(shí)域信號(hào)的長(zhǎng)度L，計(jì)算公式如下：

式中，TSA(F_i)代表橫向復(fù)制擴(kuò)展后的時(shí)域同步平均數(shù)組；

(2-3)將橫向復(fù)制擴(kuò)展后的時(shí)域同步平均數(shù)組縱向疊放，組成原始TSA矩陣，計(jì)算公式如下：

式中，TSA(t,F)代表原始TSA矩陣；

(3)計(jì)算TSA矩陣每一行的均方根值作為能量指標(biāo)，并按照能量指標(biāo)從大到小的順序?qū)SA矩陣進(jìn)行重排；

(4)計(jì)算得到的能量指標(biāo)的差異譜，基于差異譜峰值選取差異譜階數(shù)；設(shè)定能量總和閾值，基于能量總和閾值選取能量階數(shù)；在差異譜階數(shù)和能量階數(shù)中選擇較大值作為最終降維階數(shù)，并以此值對(duì)重排TSA矩陣進(jìn)行降維處理；

(5)計(jì)算降維TSA矩陣對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣，并對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，得到對(duì)應(yīng)的特征值對(duì)角線矩陣和特征向量矩陣；

(6)設(shè)定特征值總和閾值，基于特征值總和閾值選取主成分個(gè)數(shù)，并形成對(duì)應(yīng)的特征向量矩陣，將降維TSA矩陣乘以對(duì)應(yīng)的特征向量矩陣，得到主成分TSA矩陣；

(7)對(duì)主成分TSA矩陣中的每一個(gè)主成分進(jìn)行頻域分析，得到各個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的頻域二維曲線，將各條曲線進(jìn)行綜合繪圖，得到主成分TSA矩陣的頻域分析結(jié)果；

(8)對(duì)主成分TSA矩陣中的每一個(gè)主成分進(jìn)行時(shí)頻分析，得到各個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的時(shí)頻矩陣，并繪制時(shí)頻圖；將所有時(shí)頻矩陣對(duì)應(yīng)位置元素相加取平均，得到均一化時(shí)頻矩陣，并繪制均一化時(shí)頻圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于同步平均主成分時(shí)頻分析的確定性信號(hào)提取方法，其特征在于，步驟(1)中，將目標(biāo)時(shí)域信號(hào)所包含的離散點(diǎn)總點(diǎn)數(shù)L作為目標(biāo)數(shù)，求解L的所有因數(shù)F₁,F₂,…F_n，并按照從小到大的順序進(jìn)行排列，組成因數(shù)矩陣F＝{F₁,F₂,…F_n}。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于同步平均主成分時(shí)頻分析的確定性信號(hào)提取方法，其特征在于，步驟(3)的具體步驟如下：

(3-1)計(jì)算原始TSA矩陣中每一行的均方根作為能量指標(biāo)，計(jì)算公式如下：

式中，RMS_TSA代表原始TSA矩陣對(duì)應(yīng)的均方根值矩陣，rms_i代表了原始TSA矩陣第i行的均方根值；

(3-2)按照從大到小的順序，對(duì)均方根值矩陣進(jìn)行重新排列，得到重排RMS矩陣，計(jì)算公式如下：

式中，RMS_r代表重排后的均方根值矩陣，rmsr_i代表重排后的均方根值，滿足rmsr₁≥rmsr₂≥…≥rmsr_a；

(3-3)按照對(duì)應(yīng)的均方根值從大到小的順序，對(duì)原始TSA矩陣進(jìn)行重新排列，得到重排TSA矩陣，計(jì)算公式如下：

式中，F(xiàn)(rmsr_i)代表rmsr_i對(duì)應(yīng)的因數(shù)。