一种新的基于分形维数的信号特征提取方法技术

本发明专利技术提出了一种新的基于分形维数的信号特征提取方法，其特征在于，分别提取信号的盒维数、Higuchi分形维数、Katz分形维数及改进盒维数。本发明专利技术为了提高特征提取算法对噪声的抗干扰能力，提出了一种新的基于盒维数的调制信号特征提取算法，提出两个新的参量：峰度调和参数和调和平均盒维数，并与传统盒维数、Higuchi分形维数、Katz分形维数，共同构成四维分形维数特征向量，进而实现对信号的多维分形特征提取。本发明专利技术计算简单，可以对复杂的调制信号进行识别，这为分形维数在信号识别领域的应用提供了一定的理论依据。

【技术实现步骤摘要】
一种新的基于分形维数的信号特征提取方法
本专利技术涉及一种信号特征提取方法，属于数字信息处理领域。
技术介绍
信号特征提取是对信号的相关特征信息进行分析，进而提取能有效区分和识别信号的过程。它被广泛的运用在图像识别、噪声处理、故障检测和医疗诊断等几乎所有涉及信息处理的领域。信号特征提取是数字信息处理技术的基础和关键。经过特征提取的信号特征是否完善和正确直接影响整个系统的识别效果。由于实际存在的信号具有很强的复杂性和不规律性，因此，如何有效地提取信号特征一直是该研究的难点。至今为止，特征提取方式和算法层出不穷，但常见的信号识别方法依然存在以下两点不足：难以准确描述系统的非线性及信号的非平稳信号特征；难以解决信号特征的定量评价问题。而分形的典型性质是具有自相似性，可以用简单的方法定义，并由叠代产生，能有效的描述信号的波形特征。常见的分形维数主要有盒维数、Higuchi维数、Katz分形维数和多重分形维数等。这些算法在很大程度上推进了数字信号处理领域的发展。随着科技的不断进步，环境越来越复杂，通信信号的复杂程度越来越大，如何有效地提取信号的特征是当今研究的热点。
技术实现思路
本专利技术的目的是：实现低信噪比环境下对信号的有效特征提取。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是提供了一种新的基于分形维数的信号特征提取方法，其特征在于，分别提取信号的盒维数、Higuchi分形维数、Katz分形维数及改进盒维数，其中：改进盒维数的提取方法包括以下步骤：步骤1、将原始信号x(i)经过Hilbert变换得新信号y(i)；步骤2、利用新信号y(i)的实部和虚部求出原始信号x(i)的瞬时幅度A(i)，对瞬时幅度A(i)进行归一化处理得到瞬时幅度值a(i)；步骤3、计算原始信号x(i)的峰度调和参数Q(i)：式中，N表示原始信号x(i)的数据长度；步骤4、计算调和平均盒维数K：式中，Db(i)为瞬时幅度值a(i)的盒维数。优选地，步骤2中所述瞬时幅度A(i)的表达式为：式中，Rey(i)表示新信号y(i)的实部，Imy(i)表示新信号y(i)的虚部。优选地，步骤2中所述瞬时幅度值a(i)的表达式为：式中，MAX(A(i))表示瞬时幅度A(i)中的最大值。现有的一维分形算法中，各算法都各有不足之处，如Higuchi分形维数特征算法的计算值比较准确，但是稳定性很差。Katz算法稳定性稍好，但是并不具有很好的识别能力。整体来说，盒维数的分类效果较佳，计算量简单、仿真时间短。但是由于信号日益复杂，传统的盒维数在面对复杂信号时依然会出现部分信号重叠的情况。本专利技术所提出的技术方案在原有盒维数上进行改进，提出两个新参量，并结合传统算法，形成四个维度特征，达到在一维分形下对复杂调制信号进行特征提取并识别的目的。本专利技术为了提高特征提取算法对噪声的抗干扰能力，提出了一种新的基于盒维数的调制信号特征提取算法，提出两个新的参量：峰度调和参数和调和平均盒维数，并与传统盒维数、Higuchi分形维数、Katz分形维数，共同构成四维分形维数特征向量，进而实现对信号的多维分形特征提取。本专利技术计算简单，可以对复杂的调制信号进行识别，这为分形维数在信号识别领域的应用提供了一定的理论依据。附图说明图1为-10dB～20dB信噪比下6种信号盒维数特征分布图；图2为-10dB～20dB信噪比下6种信号Higuchi维数特征分布图；图3为-10dB～20dB信噪比下6种信号Katz维数特征分布图；图4为-10dB～20dB信噪比下6种信号改进后盒维数特征分布图。具体实施方式下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。本专利技术提供了一种新的基于分形维数的信号特征提取方法，分别提取信号的盒维数、Higuchi分形维数、Katz分形维数及改进盒维数。其中，提取信号的盒维数包括以下步骤：1.对原始信号x(i)进行离散处理，最小采样间隔设为ε。2.计算信号纵向坐标的尺度范围s(kε)：上式中，N0为采样点数，kε表示覆盖信号的不同尺度的盒子的边长，S1表示截取某一段信号采样点的最大值，S2表示截取某一段信号采样点的最小值。所有包含信号的采样间隔集设为Nkε：3.选择拟合曲线lgkε～lgNkε中线性度好的一段作为无标度区，则：lgNkε＝-dBlgkε+b，其中，dB表示信号的斜率；b表示拟合曲线在y轴上的数值；k1≤k≤k2，k1、k2分别为上述无标度区间的起始点和最终点。4.最后，根据最小二乘法的测量方法求出这条直线的斜率，就可以算出所需识别信号的盒维数D：提取信号的Higuchi分形维数包括以下步骤：1.对原始信号x(i)进行离散处理，得到离散信号x(n)。对离散信号x(n)进行重组，构造k个新的时间序列如下：式中，m＝1，2，3，…，k表示所取信号的某个起点，N表示信号总的点数。2.对构成的一个曲线或时间序列求它的平均长度Lm(k)：3.求总平均长度的和L(k)：4.由于离散时间信号序列的总的平均长度L(k)正比于尺度k，将两边同时取对数，得：其中，最小二乘法拟合曲线的斜率D就是原始信号x(i)的Higuchi分形维数。提取信号的Katz分形维数包括以下步骤：设原始信号x(i)由一系列点(xi，yi)组成，信号长度为N，则原始信号x(i)的Katz分形维数D可由下式得出：上式中，L为原始信号x(i)的长度，则L为：d为初始点(x1，y1)到其他点的最大距离，则d为：改进盒维数的提取方法包括以下步骤：1.将原始信号x(i)经过Hilbert变换得新信号y(i)；2.利用新信号y(i)的实部和虚部求出原始信号x(i)的瞬时幅度A(i)，对瞬时幅度A(i)进行归一化处理得到瞬时幅度值a(i)。瞬时幅度A(i)的表达式为：式中，Rey(i)表示新信号y(i)的实部，Imy(i)表示新信号y(i)的虚部瞬时幅度值a(i)的表达式为：式中，MAX(A(i))表示瞬时幅度A(i)中的最大值。3.计算原始信号x(i)的峰度调和参数Q(i)：式中，N表示原始信号x(i)的数据长度；4.计算调和平均盒维数K：式中，Db(i)为瞬时幅度值a(i)的盒维数。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新的基于分形维数的信号特征提取方法，其特征在于，分别提取信号的盒维数、Higuchi分形维数、Katz分形维数及改进盒维数，其中：改进盒维数的提取方法包括以下步骤：步骤1、将原始信号x(i)经过Hilbert变换得新信号y(i)；步骤2、利用新信号y(i)的实部和虚部求出原始信号x(i)的瞬时幅度A(i)，对瞬时幅度A(i)进行归一化处理得到瞬时幅度值a(i)；步骤3、计算原始信号x(i)的峰度调和参数Q(i)：

【技术特征摘要】
1.一种新的基于分形维数的信号特征提取方法，其特征在于，分别提取信号的盒维数、Higuchi分形维数、Katz分形维数及改进盒维数，其中：改进盒维数的提取方法包括以下步骤：步骤1、将原始信号x(i)经过Hilbert变换得新信号y(i)；步骤2、利用新信号y(i)的实部和虚部求出原始信号x(i)的瞬时幅度A(i)，对瞬时幅度A(i)进行归一化处理得到瞬时幅度值a(i)；步骤3、计算原始信号x(i)的峰度调和参数Q(i)：式中，N表示原始信号x(i)的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李靖超，董春蕾，应雨龙，陈志敏，毕东媛，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：上海,31