一种频谱自动细化的批处理方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种频谱自动细化的批处理方法，包括如下步骤：采集的数据；对数据规整化处理；获取有效峰值频率；通过有效频率差分值判断是否需要细化处理，对需要细化处理的进行线性Z变换；重复上述步骤，完成所有工况的细化处理。利用上述方法，能够解决频谱分析中的多工况、数据量大、数据维数不规整、特征频率域谱线密集等问题，实现数据的规整化批量处理以及频谱自动细化处理，有效获取数据的频率特征。

【技术实现步骤摘要】
一种频谱自动细化的批处理方法
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种频谱自动细化的批处理方法。
技术介绍
频谱分析是信号处理中最常用的方法，传统的频谱分析方法一般采用快速傅里叶变换(FFT)，得到整个频段范围的全景频谱，而在实际应用中，往往需要对感兴趣的窄带频谱区间进行细微观察和分析，这就需要采用一定的频率细化方法来提高频率分辨率。然而大型试验或者数值模拟分析中，数据普遍存在以下特点：工况多、数据量大、数据维数不规整、特征频率域谱线密集等。若采用人工方式进行频谱计算及分析，会降低海量数据频谱特征的提取效率，而且存在人员疲劳效应带来的处理错误或者频谱峰值遗漏等潜在的不确定性因素。一旦发生上述现象，将难以得到系统特性的准确描述，会严重影响产品的设计优化。
技术实现思路
鉴于上述的分析，本专利技术旨在提供一种频谱自动细化的批处理方法，用以解决现有工况多、数据量大、数据维数不规整、特征频率域谱线密集的问题。本专利技术的目的主要是通过以下技术方案实现的：一种频谱自动细化的批处理方法，其特征在于，包括以下步骤：依据不同的试验边界条件，对不同工况的采集数据进行分类；对每个工况的采集数据，进行数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种频谱自动细化的批处理方法，其特征在于，包括以下步骤：依据不同的试验边界条件，对不同工况的采集数据进行分类；对每个工况的采集数据，进行数据规整化处理，构成多个规整化数据；按照每个规整化数据的列向维度序号，计算每列数据的频谱，得到该列数据的有效峰值频率；计算该列数据频谱中相邻有效峰值的频率差分值，判断是否需要进行频谱细化处理，是，则提取需要进行细化处理频段的起始频率和终止频率，进行线性调频Z变换并保存结果，得到对应频段的细化频谱；否，直接保存频谱结果。

【技术特征摘要】
1.一种频谱自动细化的批处理方法，其特征在于，包括以下步骤：依据不同的试验边界条件，对不同工况的采集数据进行分类；对每个工况的采集数据，进行数据规整化处理，构成多个规整化数据；按照每个规整化数据的列向维度序号，计算每列数据的频谱，得到该列数据的有效峰值频率；计算该列数据频谱中相邻有效峰值的频率差分值，判断是否需要进行频谱细化处理，是，则提取需要进行细化处理频段的起始频率和终止频率，进行线性调频Z变换并保存结果，得到对应频段的细化频谱；否，直接保存频谱结果。2.根据权利要求1所述的频谱自动细化的批处理方法，其特征在于，所述对批量导入的每个工况的采集数据，进行数据规整化处理包括：该工况的采集数据数量为M，即包含M个长度长短不一的数据向量，找到其中的采样点数最大值，即为长度最大值，记为N；对其余的M-1个数据向量后边进行补零处理，使得每个数据向量的长度均为N；将补零后的向量按照第一列、第二列、…第M列排列，构成规整化数据。3.根据权利要求1所述的频谱自动细化的批处理方法，其特征在于，所述计算每列数据的频谱包括：对该列数据进行快速傅里叶变换；对变换结果取绝对值，得到频谱幅值。4.根据权利要求3所述的频谱自动细化的批处理方法，其特征在于，所述得到有效峰值频率包括：将所述频谱幅值的最大值作为该列有效峰值的判据，当幅值高于最大值的a倍时，判定为有效峰值，提取有效峰值对应的频率值，保存为有效峰值频率序列。5.根据权利要求1所述的频谱自动细化的批处理方法，其特征在于，所述判断是否需要进行频谱细化处理，包括顺序对比有效峰值的频率差分序列与原频率分辨率b倍数值的大小，如果频率差分值均大于原频率分辨率b倍...

【专利技术属性】
技术研发人员：董建超，李建冬，王东魏，韩玉明，崔广志，
申请(专利权)人：北京机械设备研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11