一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法技术

本发明专利技术公开了一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法，处理步骤如下：非接触式时变声带振动探测系统送来正交的两路信号，将正交信号进行复数解调得到正交解调信号。将正交解调信号经过带通滤波，端点检测后进行分割，用变分模态分解算法将基频与高次谐波分解，再根据麦克风语音信号人工标定的得到语音基频进行模式选择得到声带振动基频信号波形，将声带振动信号波形进行时频分析后再平滑后得到时变声带振动频率。本发明专利技术的方法简单易行，便于实施。

【技术实现步骤摘要】
一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法
本专利技术涉及雷达领域，特别是一种基于非接触式时变声带振动探测信号处理的方法。
技术介绍
语音的基频信号是语音信号的重要特征。而生物医学雷达技术已扩展到意义上的语音信号。一种新的毫米波微波雷达已经被提出来检测语音信号，并且获得的语音信号质量可与麦克风信号相媲美。然而目前雷达检测到的和麦克风检测到的信号的固有关系未得到进一步探讨，没有相关文献对此进行报道。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法，获得时变声带振动频率。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法，包括以下步骤：步骤1、非接触式时变声带振动探测系统获得声带振动原始信号；步骤2、对步骤1获取的声带振动原始信号进行预处理，得到去均值声带振动信号；步骤3、对预处理后的去均值声带振动信号用变分模态分解算法进行基频与高次谐波分解，得到两种模式的信号波形，分别为时变声带振动信号的基频和谐波的信号波形；步骤4、从步骤3得到的两种模式的波形信号中选取声带振动基频信号波形；步骤5、对声带振动基频信号波形行时频分析得到时变声带振动频率。本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：本专利技术的方法基于非接触式声带振动探测系统获得的信号，用变分模态分解算法分解信号，由其它参考方法如人工标定获得的基频信号进行模式筛选，简单易行，便于实施，并且效果好。下面结合附图对本专利技术做进一步描述。附图说明图1为本专利技术的非接触式声带振动探测系统的信号处理算法框图。图2为本专利技术的复数解调后信号带通滤波后波形图。图3为朗读“A”的声带振动信号的基频波形图。图4为朗读“A”的声带振动信号高次谐波波形图。图5为本专利技术的模式筛选后进行希尔伯特变换并平滑的时频波形图。具体实施方式本专利技术的方法依托非接触式声带振动探测系统进行实现。该系统采用现代雷达技术和生物医学技术相融合的方式基于多普勒检测原理，运用无线测量的方式实时获得时变声带振动信号。主要包括雷达信号发射部分、雷达信号模拟接收部分和数字信号处理部分，其中，雷达信号模拟接收部分分别与雷达信号发射部分和数字信号处理部分相连。发射部分用于通过发射天线向被测目标发出连续波信号并照射在目标的脖子声带振动部分，连续波信号经过由声带振动周期信号引起的表皮振动对其进行调制后得到回波信号回波信号经过模拟接收部分解调成为两路声带振动信息的正交数字信号，一路为I路信号，另一路为Q路信号；I路和Q路信号经过数字信号处理部分进行时变声带振动信号基频分析。本专利技术的非接触式时变声带振动探测信号处理方法，包括以下步骤：步骤1、非接触式时变声带振动探测系统送来正交的两路信号，一路为声带振动I路信号，另一路为声带振动Q路信号，将正交两路进行复数解调得到的正交解调信号即为声带振动原始信号。步骤2、获取声带振动基频信号波形，包括以下步骤：步骤2.1将正交解调信号经过带通滤波，利用端点检测进行信号分割进行数据预处理；步骤2.2用分解算法进行基频与高次谐波分解；步骤2.3由其他方法获得的参考基频进行模式筛选获得声带振动基频信号波形；步骤3、将步骤2中声带振动基频信号波形进行希尔伯特变换，平滑后得到时变声带振动频率。下面进行更详细的描述。一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法，包括以下步骤：步骤1、非接触式时变声带振动探测系统获得声带振动原始信号；步骤2、对步骤1获取的声带振动原始信号进行预处理，得到去均值声带振动信号；对声带振动原始信号进行预处理具体为复数解调、带通滤波、端点检测后分割。步骤3、对预处理后的去均值声带振动信号用变分模态分解算法进行基频与高次谐波分解，得到两种模式的信号波形，分别为时变声带振动信号的基频和谐波的信号波形；对预处理后的去均值声带振动信号用变分模态分解算法进行基频与高次谐波分解时，其中变分模态分解算法的约束变分问题为：其中{uk}＝{u1，...，uk},{ωk}＝{ω1，...，ωk},是所有模式的集合，f是心频率，δ是狄拉克分布，t是时间，K是模式的数量，*表示卷积；然后利用增广拉格朗日等式的鞍点公式：可解决上述最小化问题从而获得k种模式，所述k种模式为原实数输入去均值声带振动信号f所分解的k种在频域都有一定的带宽并且中心频率为ωk的模式uk，其中λ是拉格朗日乘子，||·||p表示向量lp的范数，p＝2；其中u和ω的结果在频域中求解，求解公式为：其中，α被称为数据保真度约束的平衡参数，n是迭代数。步骤4、从步骤3得到的两种模式的波形信号中选取声带振动基频信号波形；选择声带振动信号所分解的两种模式平均频率中与参考基频平均频率最接近的模式，所用公式为其中表示傅里叶变换，表示参考基频平均频率。步骤5、对声带振动基频信号波形行时频分析得到时变声带振动频率。本专利技术的方法基于非接触式声带振动探测系统获得的信号，用变分模态分解算法分解信号，由其它参考方法如人工标定获得的基频信号进行模式筛选，简单易行，便于实施，并且效果好。下面结合实施例对本专利技术做进一步描述。实施例结合图1，本专利技术提供一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法，获得时变声带振动频率。具体包括以下步骤：步骤1、非接触式时变声带振动探测系统获得声带振动原始信号；步骤2、对步骤1获取的声带振动原始信号进行预处理，得到去均值声带振动信号；步骤3、对预处理后的去均值声带振动信号用变分模态分解算法进行基频与高次谐波分解，两种模式的分别为变声带振动信号的基频和谐波的信号波形；步骤4、从步骤3得到的两种模式的波形信号中选取声带振动基频信号波形；步骤5、对声带振动基频信号波形行希尔伯特变换得到时变声带振动频率。此实施例中，选取人在朗读英文字母“A”所采集的声带振动信号。结合图2，经过步骤2对朗读“A”的原始声带振动信号预处理即进行带通滤波后并分割，得到均值归零的信号波形。结合图3和图4，经过步骤3，由变分模态分解算法分解朗读“A”的声带振动信号基频和高次谐波的波形，图3为朗读“A”的声带振动信号的基频波形，图4为朗读“A”的声带振动信号高次谐波波形。结合图5，经过步骤3，将朗读“A”的声带振动信号分解后的已选模式的信号波形做希尔伯特变换，得到时变声带振动频率。由实施例可知，本专利技术的方法基于非接触式声带振动探测系统获得的信号，用变分模态分解算法分解信号，之后获得的基频信号进行模式筛选，简单易行，便于实施，并且效果好。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、非接触式时变声带振动探测系统获得声带振动原始信号；步骤2、对步骤1获取的声带振动原始信号进行预处理，得到去均值声带振动信号；步骤3、对预处理后的去均值声带振动信号用变分模态分解算法进行基频与高次谐波分解，得到两种模式的信号波形，分别为时变声带振动信号的基频和谐波的信号波形；步骤4、从步骤3得到的两种模式的波形信号中选取声带振动基频信号波形；步骤5、对声带振动基频信号波形行时频分析得到时变声带振动频率。

【技术特征摘要】
1.一种非接触式时变声带振动探测信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、非接触式时变声带振动探测系统获得声带振动原始信号；步骤2、对步骤1获取的声带振动原始信号进行预处理，得到去均值声带振动信号；步骤3、对预处理后的去均值声带振动信号用变分模态分解算法进行基频与高次谐波分解，得到两种模式的信号波形，分别为时变声带振动信号的基频和谐波的信号波形；步骤4、从步骤3得到的两种模式的波形信号中选取声带振动基频信号波形；步骤5、对声带振动基频信号波形行时频分析得到时变声带振动频率。2.根据权利要求1所述的非接触式时变声带振动探测信号处理方法，其特征在于，步骤2对声带振动原始信号进行预处理具体为复数解调、带通滤波、端点检测后分割。3.根据权利要求1所述的非接触式时变声带振动探测信号处理方法，其特征在于，步骤3对预处理后的去均值声带振动信号用变分模态分解算法进行基频与高次谐波分解时，其中变分模态分解算法的约束变分问题为：其中{uk}＝{u1，...，uk},{ωk}＝{ω1，...，ωk},是所有模式的集合，f是心频率，δ是狄拉克分布，t是时间，K是模式的数量，*表示卷积；然后利用增广拉格朗日等式的鞍点公式：

【专利技术属性】
技术研发人员：洪弘，朱雨倩，李慧，王芳，季文韬，李彧晟，顾陈，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32