用于在含噪环境中分析系统的状态的设备和方法技术方案

本发明专利技术涉及用于在含噪环境中分析系统的状态的设备和方法。用于确定系统的状态的计算机实现方法包括以下步骤：‑收集与系统有关的数据，所述数据是包括感兴趣数据和噪声的含噪数据；‑从收集的数据生成待分析的信号，所述信号是包括感兴趣信号和噪声的含噪信号；‑通过在积分的含噪信号与其趋势之差的幂的计算中补偿噪声的影响，来分析感兴趣信号的规律性；以及‑根据感兴趣信号的规律性的分析结果来确定所述系统的状态。

【技术实现步骤摘要】
用于在含噪环境中分析系统的状态的设备和方法
本专利技术属于分析系统的状态的领域，并且本专利技术具体地涉及一种用于在分析信号的规律性时补偿加性噪声的影响的设备和方法。
技术介绍
在给定的环境中，可能需要获得有关人的心理生理状态或装置(金属结构、发动机部件、桥梁等)的损坏状态的信息。为此目的，一组传感器从人或装置收集信息并传递信号，所述信号经过分析之后能够确认人的状态或设备的状态并进行分类。从源自传感器的信号中提取特征。这些特征可以表征研究的时间序列的统计特性、时间特性或频率特性。然而，源自传感器的信号会受到测量噪声的干扰，该测量噪声可能修改感兴趣信息和提取的特征的值，并因此导致关于信号使用的不利后果。一个特定的特征涉及信号的时间分析，特别是包括信号的规律性，表示为“α”。信号的时间分析将信号的行为不变性转换成时间标度的变化。为了确定信号的规律性，通常会估算赫斯特(Hurst)指数或系数，表示为“H”。然而，已知的用于估算赫斯特系数的方法，例如称为“去趋势波动分析”(detrendedfluctuationanaly本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定系统的状态的计算机实现方法(200)，所述方法包括以下步骤：/n-收集与系统有关的数据(202)，所述数据是包括感兴趣数据和噪声的含噪数据；/n-从收集的数据生成待分析的信号(204)，所述信号是包括感兴趣信号和噪声的含噪信号；/n-通过在积分的含噪信号与其趋势之差的幂的计算中补偿噪声的影响，基于含噪信号分析感兴趣信号的规律性(206)；以及/n-根据从含噪信号估算的感兴趣信号的规律性的分析结果，确定所述系统的状态(208)。/n

【技术特征摘要】
20190426 FR 19044221.一种用于确定系统的状态的计算机实现方法(200)，所述方法包括以下步骤：
-收集与系统有关的数据(202)，所述数据是包括感兴趣数据和噪声的含噪数据；
-从收集的数据生成待分析的信号(204)，所述信号是包括感兴趣信号和噪声的含噪信号；
-通过在积分的含噪信号与其趋势之差的幂的计算中补偿噪声的影响，基于含噪信号分析感兴趣信号的规律性(206)；以及
-根据从含噪信号估算的感兴趣信号的规律性的分析结果，确定所述系统的状态(208)。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，分析含噪信号的规律性的步骤(206)包括以下步骤：
-定义一组“N”值(302)；
-对于每个“N”值(304)：
-根据含噪信号的自相关函数(305)，计算积分的含噪信号与该积分的含噪信号关于“N”值的估算趋势之差的幂的值(306)；
-根据积分的含噪信号与该积分的含噪信号关于“N”值的估算趋势之差以及噪声的自相关函数(307)，计算积分的感兴趣信号与该积分的感兴趣信号趋势之差的幂的值(308)；以及
-估算含噪信号的规律性(310)。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其在生成待分析的信号的步骤(204)之后，包括计算含噪信号的自相关函数的步骤(400)。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，计算积分的感兴趣信号与其趋势之差的幂的值的步骤(308)包括以下步骤：
-估算噪声的属性(402)；
-计算噪声的自相关函数(404)；
-根据噪声的自相关函数以及含噪信号的自相关函数，计算感兴趣信号的自相关函数(406)；以及
-利用噪声的自相关函数，在积分的感兴趣信号与其趋势之差的幂的值的计算(408)中数学补偿噪声的影响。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，估算噪声的属性的步骤在于估算噪声的统计特性、和/或噪声的有色或白色性质、和/或从所述噪声形成的参数模型的参数。


6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，定义一组“N”值的步...

【专利技术属性】
技术研发人员：P·莱格兰德，E·格里韦尔，JM·安德烈，B·贝特洛，
申请(专利权)人：泰勒斯公司，波尔多大学，波尔多理工学院，国家科学研究中心，
类型：发明
国别省市：法国;FR