一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法技术

本发明专利技术公开了一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法，包括以下步骤：步骤1、对于给定的信号进行EMD分解；步骤2、在EMD分解结果的基础上，构建掩膜信号。本发明专利技术通过制定能量指标的方法，根据不同信号选择最适合该信号的掩膜频率参数，同时本发明专利技术不需要人为判断滤波范围，既不破坏EMD的自适应性特点，又能降低人为干预带来的误差。另外，和传统掩膜信号法将掩膜结果直接作为EMD第一阶分量不同，本发明专利技术只是提取掩膜结果的频率信息，并基于此确定带通滤波范围，将包含该阶模态信息的信号分离出来，保证了信号信息的完整性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法
本专利技术属于信号处理领域，特别涉及一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法。
技术介绍
在工程领域的信号处理中，需要对大量非平稳信号进行分析，美国华裔科学家NordenE.Huang等人在1998年提出了一种可自适应分析非平稳信号的时频分析方法：Hilbert-Huang变换(HHT)，它是由经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)和Hilbert谱两部分组成。EMD分解的目的是将复杂信号按照频率不同分解成若干个信号分量，但是原始信号中如果出现多个频率接近的情况，便会导致EMD法无法识别这些频率，出现模态混叠现象。针对这一问题，Deering等人提出了掩膜信号法(maskingsignals)来抑制EMD中存在的模态混叠问题。构造掩膜信号最关键的是确定掩膜信号的频率，传统的掩膜信号是将EMD分解结果的第一阶分量的平均瞬时频率作为掩膜信号频率，但首先第一阶分量并不能完整保留最高阶频率信号的信息，会存在部分能量泄露到别的分量当中；另一方面，这一频率选择方法并不能适用于所有的信号中，在实际使用时依然会出现模态混叠问题。本专利技术针对掩膜信号频率选择存在的问题，采用了一种基于能量指标的选择方法来确定掩膜信号频率，提高EMD分解的准确性。
技术实现思路
为了解决现有技术中的问题，本专利技术提供了一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法，该方法将掩膜信号加入到原信号中再进行经验模态分解，由于掩膜信号是已知信号，将其从分解结果中去除后得到新的分解结果，从而实现抑制模态混叠的功能；该方法提高掩膜信号法对模态混叠的抑制效果，从而有利于更好地提取信号时频特征。为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法，包括以下步骤：步骤1、对于给定的信号进行EMD分解；步骤2、在EMD分解结果的基础上，构建掩膜信号。进一步的，所述步骤1，对于给定的信号x(t)进行EMD分解，包括以下步骤：101.找出信号x(t)的所有局部极值点，其中：t是时间变量；102.分别对局部极大值和局部极小值序列用三次样条曲线进行拟合，得到上、下包络线eu1、ed1；103.计算上、下包络线的均值104.从原信号中减去均值m11(t)，得剩余信号h1(t)＝x(t)-m11(t)；105.判断h1(t)是否满足给定的筛分停止准则，如果满足则认为h1(t)是一个本征模态函数(intrinsicmodefunction,IMF)，若不满足，令h1(t)代替x(t)，重复所述步骤101到所述步骤104，直到获得满足条件的剩余信号h1(t)，将h1(t)记为原信号的第一个IMF分量c1(t)：c1(t)＝h1(t)；106.在原信号中减去c1(t)，得到剩余信号r1(t)＝x(t)-c1(t)；107.当r1(t)为单调函数时，则结束分解过程；若不是，则重复所述步骤101到所述步骤105，得到其余IMF分量以及剩余趋势项r(t)，最终分解结果为：其中，i代表EMD分解结果的第几阶分量，n代表IMF分量的总数。进一步的，所述步骤2，包括以下步骤：201.将第一阶IMF分量u(t)进行Hilbert变换，ν(t)是变换得到的结果，从而得到瞬时幅值序列和瞬时相位序列202.求出信号的瞬时频率序列其中：π是圆周率，ω(t)是信号的圆频率，是对φ(t)求导；203.根据能量均值法，求得平均瞬时频率掩膜信号的幅值为其中：p表示该点在瞬时幅值序列中所处的位置，q表示瞬时幅值序列的长度，a(p)表示该点对应的瞬时幅值，f(p)表示该点对应的瞬时频率；204.将平均瞬时频率乘上参数m，获得新频率fm，其中：m的范围是[2,4]，步长为0.01，总计有201种可能；205.构建掩膜信号s(t)＝a0sin(2π·fm·t)，加入到原信号中，获得重构之后的信号x+(t)＝x(t)+s(t)和x-(t)＝x(t)-s(t)，其中：t是时间变量；206.分别对信号x+(t)和x-(t)进行EMD分解，得到两个信号的第一阶分量IMF1+和IMF1-，并对两个分量求均值207.对imf1进行低通滤波，截至频率为平均瞬时频率求得滤波后信号的能量，构建能量指标Power序列，从Power序列中找到最小值，并获得其对应的参数值，最终确定掩膜信号的频率；208.确定频率后重复所述步骤205到步骤207，对imf1进行参数识别获取最高阶频率f1；209.对原始信号x(t)进行带通滤波，上截止频率为下截止频率为将包含最高阶频率的信号x1(t)从原信号中分离出来，保证该模态信号信息的完整性；210.在得到包含第一阶频率的信号x1(t)后，将其从原始信号x(t)中去除，并重复所述步骤201到所述步骤209，直到最后得到的信号为单调函数，最终得到每一阶模态频率fi(i＝1,2...n)以及包含该模态完整信息的信号xi(t)(i＝1,2...n)，其中：i代表EMD分解结果的第几阶分量，n代表IMF分量的总数。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术通过制定能量指标的方法，根据不同信号选择最适合该信号的掩膜频率参数，同时本专利技术不需要人为判断滤波范围，既不破坏EMD的自适应性特点，又能降低人为干预带来的误差。另外，和传统掩膜信号法将掩膜结果直接作为EMD第一阶分量不同，本专利技术只是提取掩膜结果的频率信息，并基于此确定带通滤波范围，将包含该阶模态信息的信号分离出来，保证了信号信息的完整性。附图说明图1是本专利技术的方法流程图；图2是待处理信号时域图；图3是待处理信号频域图；图4是传统EMD分解得到的第一阶IMF分量频域图；图5是能量指标POWER序列图；图6是第一次掩膜结果频域图；图7是第二次掩膜结果频域图；图8是第三次掩膜结果频域图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作更进一步的说明。一种基于能量指标的频率选择方法来构建掩膜信号，将掩膜信号加入到原信号中再进行经验模态分解，由于掩膜信号是已知信号，将其从分解结果中去除后得到新的分解结果，从而实现抑制模态混叠的功能。本专利技术的原理：在面对EMD结果中出现的模态混叠问题，掩膜信号法的核心是构建一个掩膜信号s(t)＝a0sin(2π·f·t)加入到原信号中，从能量角度来看是通过掩膜信号的加入，降低第一阶IMF分量对低阶频率信号能量的抽取，避免混杂其他频率。而掩膜信号频率的选择是构建合适信号的最关键步骤，本专利技术从能量角度出发，对于掩膜结果进行低通滤波，滤波得到的信号代表除了最高阶频率之外的频率信号，若滤波信号的能量越低，便可以说明掩膜结果中模态混叠现象越少，从而证明该掩膜结果的效果越好。利用这一思路，本专利技术采用构建能量指标的方法，对多组信号进行对比，并从中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、对于给定的信号进行EMD分解；/n步骤2、在EMD分解结果的基础上，构建掩膜信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于能量指标的掩膜信号频率选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、对于给定的信号进行EMD分解；
步骤2、在EMD分解结果的基础上，构建掩膜信号。


2.根据权利要求1所述的基于能量指标的掩膜信号频率选择方法，其特征在于，
所述步骤1，对于给定的信号x(t)进行EMD分解，包括以下步骤：
101.找出信号x(t)的所有局部极值点，其中：t是时间变量；
102.分别对局部极大值和局部极小值序列用三次样条曲线进行拟合，得到上、下包络线eu1、ed1；
103.计算上、下包络线的均值
104.从原信号中减去均值m11(t)，得剩余信号h1(t)＝x(t)-m11(t)；
105.判断h1(t)是否满足给定的筛分停止准则，如果满足则认为h1(t)是一个本征模态函数(intrinsicmodefunction,IMF)，若不满足，令h1(t)代替x(t)，重复所述步骤101到所述步骤104，直到获得满足条件的剩余信号h1(t)，将h1(t)记为原信号的第一个IMF分量c1(t)：
c1(t)＝h1(t)；
106.在原信号中减去c1(t)，得到剩余信号r1(t)＝x(t)-c1(t)；
107.当r1(t)为单调函数时，则结束分解过程；若不是，则重复所述步骤101到所述步骤105，得到其余IMF分量以及剩余趋势项r(t)，最终分解结果为：



其中，i代表EMD分解结果的第几阶分量，n代表IMF分量的总数。


3.根据权利要求1所述的基于能量指标的掩膜信号频率选择方法，其特征在于，
所述步骤2，包括以下步骤：
201.将第一阶IMF分量u(t)进行Hilbert变换，ν(t)是变...

【专利技术属性】
技术研发人员：周丽，卞超，范石磊，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32