一种适用于VR显示的信号分析方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于VR显示的信号分析方法，包括如下步骤：S1：利用降噪技术对所接收脉冲信号中的干扰信号进行滤除；S2：划分滤除后的脉冲信号，得到A类信号和B类信号；S3：利用周期轮训制，定时刷新A类信号和B类信号，得到待验证信号；S4构建分析模型，导入待验证信号，提取其边沿信息并输出对应的分析结果。本发明专利技术，通过改进的降噪处理方法和分析策略，有效的保障信号的完整性，提高电子传输信号在VR设备中的持续准确的数据传输性能。设备中的持续准确的数据传输性能。设备中的持续准确的数据传输性能。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于VR显示的信号分析方法


[0001]本专利技术涉及VR反馈信号分析的
，尤其涉及一种适用于VR显示的信号分析方法。

技术介绍

[0002]虚拟现实显示设备，简称VR(Virtual Reality，虚拟现实)显示设备，是一种利用显示设备将人对外界的视觉、听觉封闭，引导用户产生一种身在虚拟黄景忠的感觉，其显示原理是左右眼屏幕分别显示左右眼的图像，人眼在获取这些带有差异的信息后在脑海中产生立体感，而VR头戴式显示设备以其携带方便成为VR显示设备的一个重要的发展趋势。
[0003]按照目前VR的硬件形态来划分，VR头戴式显示设备主要分为三种：外接头戴式设备、一体式头显和移动端头显；外接头戴式设备也称为PC端头显，需要将其连接电脑才能进行使用，外接头戴式设备的用户体验较好，具备独立屏幕，产品结构复杂、技术含量较高，受到数据线的束缚，用户无法自由活动；一体式头显具有独立的CPU、输入和输出显示功能，无需使用任何输入输出设备；移动端头显即所谓的手机盒子头显，结构简单、价格低廉，只要放入手机即可观看，使用方便。
[0004]然而，现有的VR头戴式显示设备虽然能够方便用户的使用，但是针对VR显示的电子设备的具体应用功能方面却仍有许多缺陷，例如，在大噪声等非常严苛的环境中无法进行稳定可靠的工作，更不能保障持续准确的数据传输，这对VR显示设备的设计研发提出了很大的挑战。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提出一种适用于VR显示的信号分析方法。

技术实现思路

[0006]基于背景技术存在的技术问题，本专利技术提出了一种适用于VR显示的信号分析方法。
[0007]本专利技术提出的一种适用于VR显示的信号分析方法，包括如下步骤：
[0008]S1：利用降噪技术对所接收脉冲信号中的干扰信号进行滤除；
[0009]S2：划分滤除后的脉冲信号，得到A类信号和B类信号；
[0010]S3：利用周期轮训制，定时刷新A类信号和B类信号，得到待验证信号；
[0011]S4构建分析模型，导入待验证信号，提取其边沿信息并输出对应的分析结果。
[0012]优选地，所述S1中滤除的过程包括：
[0013]a.对输入的含噪信号进行多层小波变换。采用db4小波对含噪信号进行5层分解，分别得到小波的低频系数和高频系数。
[0014]b.对步骤1得到的各层高频小波系数进行收缩处理。在收缩处理中，阈值函数采用了改进的指数软硬择中阈值函数，即
[0015][0016]其中，Tj为阈值，w
jk
为第j层的小波系数，为阈值收缩后的小波系数，j为小波分解的层数，k则表示第k个小波系数。阈值Tj采用了分层阈值对各层的小波高频系数进行收缩处理，分层阈值为Nj为小波分解第j层小波系数的长度，为第j层噪声的标准差，{ωjk}为第j层小波系数。
[0017]c.小波反变换获得小波分层去噪后的信号估计值。利用步骤1得到的小波低频系数和步骤2经过小波阈值处理的高频系数进行小波反变换，获得小波分层去噪后的信号估计值。
[0018]d.信号中值滤波处理。为了有效去除含噪光谱中的脉冲干扰，对步骤3所得到的信号估计值，进一步进行中值滤波。如下
[0019]优选地，所述S3中，得到待验证信号的过程包括：
[0020](1)：设置刷新周期为1μs；
[0021](2)：对A类信号和B类信号进行反转处理；
[0022](3)：放大反转的A类信号和B类信号，并将放大的信号输入至定时器电路，通过定时器电路输出待验证信号；
[0023](4)：若放大信号不是直流信号，则通过定电器电路的输入端PF对放大信号进行跳变；否则，不做任何处理。
[0024]优选地，所述S4中构建的分析模型通过MATLAB进行程序编码，导入待验证信号，提取其边沿信息并输出对应的分析结果。
[0025]本专利技术的有益效果：
[0026]本专利技术通过改进的降噪处理方法和分析策略，有效的保障信号的完整性，提高电子传输信号在VR设备中的持续准确的数据传输性能。
附图说明：
[0027]图1为本专利技术提出的一种适用于VR显示的信号分析方法的流程图。
具体实施方式
[0028]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术的保护的范围。
[0029]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。
[0030]其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本专利技术至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0031]实施例1
[0032]一种适用于VR显示的信号分析方法，包括如下步骤：
[0033]S1：利用降噪技术滤除所接收脉冲信号中的干扰信号；
[0034]S2：划分滤除后的脉冲信号，得到A类信号和B类信号，A类信号为高频信号，B类信号为低频信号；
[0035]S3：利用周期轮训制，定时刷新A类信号和B类信号，得到待验证信号；
[0036]S4构建分析模型，导入待验证信号，提取其边沿信息并输出对应的分析结果。
[0037]需要说明的是：脉冲信号是一种离散信号，形状多种多样，与普通模拟信号(如正弦波)相比，波形之间在Y轴不连续(波形与波形之间有明显的间隔)但具有一定的周期性是它的特点；最常见的脉冲波是矩形波(也就是方波)，脉冲信号可以用来表示信息，也可以用来作为载波，比如脉冲调制中的脉冲编码调制(PCM)，脉冲宽度调制(PWM)，还可以作为各种数字电路、高性能芯片的时钟信号。
[0038]其中，所述S1中滤除的过程包括：
[0039]a.对输入的含噪信号进行多层小波变换。采用db4小波对含噪信号进行5层分解，分别得到小波的低频系数和高频系数。
[0040]b.对步骤a中得到的各层小波的高频系数进行收缩处理。在收缩处理中，阈值函数采用了改进的指数软硬择中阈值函数，即
[0041][0042]其中，Tj为阈值，w
jk
为第j层小波的频率系数，为阈值收缩后小波的频率系数，j为小波分解的层数，k则表示第k个小波系数。阈值Tj采用了分层阈值对各层小波的高频系数进行收缩处理，分层阈值为Nj，Nj为小波分解第j层小波的频率系数长度，为第j层噪声的标准差。
[0043]c.小波反变换获得小波分层去噪后的信号估计值。利用步骤a得到小波的低频本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于VR显示的信号分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用降噪技术对所接收脉冲信号中的干扰信号进行滤除；S2：划分滤除后的脉冲信号，得到A类信号和B类信号；S3：利用周期轮训制，定时刷新A类信号和B类信号，得到待验证信号；S4构建分析模型，导入待验证信号，提取其边沿信息并输出对应的分析结果。2.根据权利要求1所述的一种适用于VR显示的信号分析方法，其特征在于，所述S1中滤除的过程包括：a.对输入的含噪信号进行多层小波变换。采用db4小波对含噪信号进行5层分解，分别得到小波的两种频率系数。b.对步骤a中得到的各层小波的频率系数进行收缩处理。在收缩处理中，阈值函数采用了改进的指数软硬择中阈值函数，即其中，Tj为阈值，w
jk
为第j层的小波频率系数，为阈值收缩后的小波系数，j为小波分解的层数，k则表示第k个小波的频率系数。阈值Tj采用了分层阈值对各层的小波频率系数进行收缩处理，分层阈值为Nj，Nj为小波分解第j层小波的频率...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜鑫，李华京，陈禹伸，
申请(专利权)人：垒途智能教科技术研究院江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：