基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法技术

技术编号:16472494 阅读:168 留言:0更新日期:2017-10-29 00:12
本发明专利技术提供了一种基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法,其解决了现有分数阶希尔伯特变换阶次优化方法的程序运行时间长、效率低的技术问题。包括以下步骤:步骤1,读取需要处理的信号数据,存入待处理的寄存器中,选择需要优化的阶次参数,设置优化的收敛精度,即允许的最大误差;步骤2,使用差分进化算法,设置合适的算法参数和迭代次数,初始化种群,循环进行变异操作、交叉操作、峭度分析和选择操作来优化分数阶阶次,直到满足设置的收敛精度或达到最大迭代次数。本发明专利技术广泛应用于信号分析处理技术领域。

Fractional Hilbert transform order optimization method based on differential evolution algorithm

The present invention provides a differential evolution algorithm based on the fractional Hilbert transform order optimization method, which solves the technical problems of existing program running time fractional Hilbert transform order optimization method of long and low efficiency. Includes the following steps: 1, read signal data need to be processed, stored in the register in order to choose the optimized parameters, set the convergence precision of optimization, namely the maximum allowable error; step 2, using the differential evolution algorithm, set the algorithm parameters and the number of iterations, the appropriate initialization, cycle by mutation, crossover, kurtosis analysis and selection operation to optimize the fractional order, until convergence precision set or the maximum number of iterations is reached. The invention is widely used in the field of signal analysis and processing technology.

【技术实现步骤摘要】
基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法
本专利技术涉及信号分析处理
,特别是涉及一种基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法。
技术介绍
希尔伯特变换在信号处理中是重要的分析方法,通常用于瞬时参数的计算和窄带信号的表示。它将一个实信号变换为对应的解析信号,使信号只包含正频率部分,从而降低信号的采样率。希尔伯特变换定义为幅度相等、相移±90°的空间滤波器,对输入信号进行希尔伯特变换可有效地提取其包络,然后对包络信号进行频域分析则可以获得特征频率。分数阶希尔伯特变换(FHT)定义为不同分数阶次(-2~2)下幅度相等、相移-90°~90°的改良型空间滤波器,利用较优阶次对信号进行分数阶希尔伯特变换包络分析,可以获得更显著的特征频率。而分数阶希尔伯特变换的阶次优化性成为信号分析时评估特征频率显著性的主要依据。在信号分析处理技术的发展中,对信号特征频率显著性的要求越来越高,因此信号进行包络分析时对分数阶希尔伯特变换的阶次的优化性提出了比较苛刻的要求。如图1所示,分数阶希尔伯特变换阶次优化的传统方法的基本思想是,设置步进精度使阶次从-2至2等间隔改变,然后信号分析对比后得本文档来自技高网...
基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法

【技术保护点】
一种基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法,其特征是,包括以下步骤:步骤1,读取需要处理的信号数据,存入待处理的寄存器中,选择需要优化的阶次参数,设置优化的收敛精度,即允许的最大误差;步骤2,使用差分进化算法,设置合适的算法参数和迭代次数,初始化种群,循环进行变异操作、交叉操作、峭度分析和选择操作来优化分数阶阶次,直到满足设置的收敛精度或达到最大迭代次数;步骤3,对信号进行频域分析处理,使用优化后的阶次对信号进行分数阶希尔伯特变换,得到变换后的包络信号,对包络信号进行快速傅里叶变换,得到优化后的频谱信号和特征频率。

【技术特征摘要】
1.一种基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法,其特征是,包括以下步骤:步骤1,读取需要处理的信号数据,存入待处理的寄存器中,选择需要优化的阶次参数,设置优化的收敛精度,即允许的最大误差;步骤2,使用差分进化算法,设置合适的算法参数和迭代次数,初始化种群,循环进行变异操作、交叉操作、峭度分析和选择操作来优化分数阶阶次,直到满足设置的收敛精度或达到最大迭代次数;步骤3,对信号进行频域分析处理,使用优化后的阶次对信号进行分数阶希尔伯特变换,得到变换后的包络信号,对包络信号进行快速傅里叶变换,得到优化后的频谱信号和特征频率。2.根据权利要求1所述的基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法,其特征在于,所述步骤2中初始化种群是在变量允许范围内随机生成,其表达式如下:其中,rand()是0至1范围内的随机数,和分别代表变量的上下边界值;G表示第G代种群,包含NP数量的个体,种群中的每一个个体代表问题的一个解,每个个体有Dim维,其表达式如下:XG=xi,G={xi1,G,xi2,G,…,xiDim,G}(1)其中,i=1,2,…,NP,G=1,2,…,Gm;Gm代表最大进化数。3.根据权利要求2所述的基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法,其特征在于,所述步骤2中差分变异操作的表达式如下:vi,G+1=xr1,G+F×(xr2,G-xr3,G)(3)其中r1,r2,r3∈[1,NP],是随机抽取的整数,且满足i≠r1≠r2≠r3,vi,G+1表示变异矢量,F是变异算子。4.根据权利要求3所述的基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化方法,其特征在于,所述步骤2中交叉操作表达式如下:<...

【专利技术属性】
技术研发人员:邓立宝董磊郭玉瑾任涛张莉莉
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学威海
类型:发明
国别省市:山东,37

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