【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法，属于信息
技术介绍
在线缆盗窃等的刑事侦探案件中，办案人员需要根据断头痕迹信息去反推作案工具。断头的痕迹因为其数据量较大且存在较大的随机性，如果仅通过工作人员逐个去甄别那么效率是低下的，而如果借助计算机去辅助完成，则会极大的提升刑侦效率。然而针对线缆痕迹激光检测信号的相关识别工作目前尚处在初期发展阶段，研究此类算法的人较少，暂无成熟的体系去遵循。因此针对断头痕迹信号的模式识别与匹配工作就显得十分重要，有较大的实用价值。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法，以用于现有断头痕迹信息甄别效率低下、暂无成熟的体系去甄别的问题。本专利技术基于动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法是这样实现的：本专利技术是依据动态时间规整和小波特征对实采随机信号进行数据降噪和信号匹配的过程。在数据降噪部分，对输入数据进行小波分解，分解后进行相应的噪声去除重构得到的波形信号就是降噪过后的数据；在信号匹配部分，设定一个痕迹数据为模板数据，另一个为带匹配数据，选定一段待匹配数据到模板中做模式匹配，找到最为匹配的部分，通过不同区间的数据选择进行匹配后，选定这些匹配结果中相似度最大的作为最终结果首先将原始信号通过小波进行多层分解去除大部分噪声数据，根据数据采集精度的不同采用不同层级的小波和不同种类的母小波，随后再在...
【技术保护点】
一种基于动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法，其特征在于：所述基于动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法的具体步骤如下：Step1、对原始信号进行小波分解，并且选定母小波和分解层级，计算包含噪声信号的小波分解系数，再对噪声信号进行过滤降噪；Step2、对过滤降噪的信号进行重构，得到降噪数据并绘制成新的信号；Step3、将新的信号进行小波变换，将进行小波变换后的信号数据变换得到各时间上不同尺度小波的二维矩阵分量；Step4、将样本对应的二维矩阵分量特征数据同待比对的痕迹进行对应特征的重合度比对。
【技术特征摘要】
1.一种基于动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法，其特征在于：所述基于
动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法的具体步骤如下：
Step1、对原始信号进行小波分解，并且选定母小波和分解层级，计算包含噪声信号的
小波分解系数，再对噪声信号进行过滤降噪；
Step2、对过滤降噪的信号进行重构，得到降噪数据并绘制成新的信号；
Step3、将新的信号进行小波变换，将进行小波变换后的信号数据变换得到各时间上不
同尺度小波的二维矩阵分量；
Step4、将样本对应的二维矩阵分量特征数据同待比对的痕迹进行对应特征的重合度
比对。
2.根据权利要求1所述的基于动态时间规整及小波特征的信号重合度匹配方法，其特
征在于：所述步骤Step1中，具体步骤为：
Step1.1、依据以下公式将原始信号f(t)分解为两部分：
f = a n + Σ i n d i ]]>其中：an为第n层的近似，di为第i层的细节数据，f为原始信号数据；
Step1.2、对每层的系数都选定一个阈值r，根据阈值r对高频噪声信号进行处理，处理
过程如下： c i = 0 , | c i | ...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘楠，杨敬树，羿泽光，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南;53
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