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一种冲击 信号的特征提取与降噪方法

阅读：621发布：2020-05-08

专利汇可以提供一种冲击信号的特征提取与降噪方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种冲击信号特征提取及降噪方法，包括步骤利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵、对子矩阵B进行奇异值分解、确定重构子矩阵B的最佳行数、确定重构子矩阵B的有效阶次和重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；针对现有技术中小波消噪方法存在降噪处理效果不理想，降噪后的冲击信号信噪比低的问题，本发明所提供的一种冲击信号特征提取及降噪方法，降噪处理效果理想,降噪处理后重构的信号具有较高的信噪比。，下面是一种冲击信号的特征提取与降噪方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种冲击信号特征提取及降噪方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵；
设冲击信号s(t)是长度为N的一维时间信号序列，t＝1,2,…，N,利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵，得到子矩阵B，如式(1)所示：
式中：N＝L+(M-1)τ，τ＝1,子矩阵B为L×M维矩阵；
步骤二：对子矩阵B进行奇异值分解；
对子矩阵B进行奇异值分解，如式(2)所示：
BL×M＝UL×L∑L×MVTM×M   (2)
式中：U为L阶正交矩阵，V为M阶正交矩阵；Σ为对角矩阵：∑＝dig(δ1，δ2，...，δL)，其中δ1、δ2、…、δL为子矩阵B的奇异值；
步骤三：确定重构子矩阵B的最佳行数；
设δi为子矩阵B的第i个奇异值，λi为前i个奇异值在全部奇异值之和中所占比例，如式(3)所示：
λi＝(δ1+δ2+…δi)/(δ1+δ2+...+δL)    (3)
设i取值n时，满足0.95≤λn＜1，n+1即为重构子矩阵B的最佳行数；
其中，1≤i≤L-1；
步骤四：确定重构子矩阵B的有效阶次；
先将L＝n+1代入式(1)得到子矩阵B1，根据式(2)对子矩阵B1进行奇异值的分解，得到子矩阵B1的奇异值分别为δ1、δ2、…、δn+1；
设δj为子矩阵B1的第j个奇异值，奇异值δj对应的信号分量的能量为E，如式(4)所示：
E＝δj2    (4)
设P为前j个奇异值的能量在全部奇异值的能量之和中所占比例，如式(5)所：
设j取值k时，满足0.98≤P＜1，k即为重构子矩阵B的有效阶次；
其中，1≤j≤n；
步骤五：重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；
1)将子矩阵B1中δk之后的奇异值δk+1、δk+2，…δn+1置零，代入式(2)得到子矩阵B2，子矩阵B2为重构子矩阵B所得到的矩阵；
2)利用式(1)对子矩阵B2进行反演，获得冲击信号降噪后的信号序列。

说明书全文

一种冲击信号的特征提取与降噪方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种冲击信号的特征提取与降噪方法。

背景技术

[0002] 冲击碰撞是日常生活中经常发生的现象，如汽车碰撞测试。在这些研究中可以通过对冲击信号的分析和处理，得出冲击碰撞过程冲击载体的一些重要参数(冲击时间、最大加速度、最大受力等)，进而为车体的结构、强度等参数提供重要参考。但是在冲击过程中，测试系统测得的过载加速度信号一般除了包含冲击过程中车体承受的加速度信号，还夹杂了在冲击机过程中测试装置所产生的振动信号和外部噪声，这些信号在测试过程中是不可避免的，在提取冲击特征时是需要滤除的成分。冲击过信号的处理，关键在于找到合适的滤波方法，将冲击过程中所产生的测试装置振动信号以及外部噪声剔除，仅保留反应冲击阻力形成的加速度信号。现有技术中一般使用小波消噪方法进行降噪处理，小波消噪方法是通过短波实现噪音消除，小波消噪方法存在降噪处理效果不理想，降噪后的冲击信号信噪比低的问题。

发明内容

[0003] 针对现有技术中小波消噪方法存在降噪处理效果不理想，降噪后的冲击信号信噪比低的问题，本发明的目的在于提供一种冲击信号的特征提取与降噪方法，降噪处理效果理想,降噪处理后的冲击信号具有较高的信噪比。

[0004] 本发明为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：

[0005] 一种冲击信号的特征提取与降噪方法，包括如下步骤：

[0006] 步骤一：利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵；

[0007] 设冲击信号s(t)是长度为N的一维时间信号序列，t＝1,2,…，N,利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵，得到子矩阵B，如式(1)所示：

[0008]

[0009] 式中：N＝L+(M-1)τ，τ＝1,子矩阵B为L×M维矩阵；

[0010] 步骤二：对子矩阵B进行奇异值分解；

[0011] 对子矩阵B进行奇异值分解，如式(2)所示：

[0012] BL×M＝UL×L∑L×MVTM×M (2)

[0013] 式中：U为L阶正交矩阵，V为M阶正交矩阵；Σ为对角矩阵：∑＝dig(δ1，δ2，…，δL)，其中δ1、δ2、…、δL为子矩阵B的奇异值；

[0014] 步骤三：确定重构子矩阵B的最佳行数；

[0015] 设δi为子矩阵B的第i个奇异值，λi为前i个奇异值在全部奇异值之和中所占比例，如式 (3)所示：

[0016] λi＝(δ1+δ2+...δi)/(δ1+δ2+...+δL) (3)

[0017] 设i取值n时，满足0.95≤λn＜1，n+1即为重构子矩阵B的最佳行数；

[0018] 其中，1≤i≤L-1；

[0019] 步骤四：确定重构子矩阵B的有效阶次；

[0020] 先将L＝n+1代入式(1)得到子矩阵B1，根据式(2)对子矩阵B1进行奇异值的分解，得到子矩阵B1的奇异值分别为δ1、δ2、…、δn+1；

[0021] 设δj为子矩阵B1的第j个奇异值，奇异值δj对应的信号分量的能量为E，如式(4)所示：

[0022] E＝δj2 (4)

[0023] 设P为前j个奇异值的能量在全部奇异值的能量之和中所占比例，如式(5)所：

[0024]

[0025] 设j取值k时，满足0.98≤P＜1，k即为重构子矩阵B的有效阶次；

[0026] 其中，1≤j≤n；

[0027] 步骤五：重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；

[0028] 1)将子矩阵B1中δk之后的奇异值δk+1、δk+2，…δn+1置零，代入式(2)得到子矩阵 B2，子矩阵B2为重构子矩阵B所得到的矩阵；

[0029] 2)利用式(1)对子矩阵B2进行反演，获得冲击信号降噪后的信号序列。

[0030] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：

[0031] 本发明利用最佳行数及有效阶次重构子矩阵，从而将冲击信号中夹杂的振动及噪声信号剔除，提取出冲击阻力形成的主体信号，再利用重构的子矩阵进行延迟法反演，获得冲击信号降噪后的信号序列，能较好反映冲击信号的特征，降噪处理效果理想,降噪处理后重构的信号具有较高的信噪比。附图说明

[0032] 图1为实施例1中步骤流程图。

[0033] 图2为实施例1中冲击信号X(t)曲线图。

[0034] 图3为实施例1中L取值2，3，4，5，8，20时冲击信号奇异值的曲线图。

[0035] 图4为实施例1中L取值2，3，4，5，8，20时冲击信号前i次奇异值之和在总体奇异值中所占比例的曲线图。

[0036] 图5为实施例1中L取值5，k取值2时利用奇异值分解方法获得的降噪后的冲击信号及误差的曲线图。

[0037] 图6为利用小波消噪方法获得的降噪后的冲击信号的曲线图。

具体实施方式

[0038] 下面将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

[0039] 实施例1

[0040] 如图1所示，一种冲击信号的特征提取与降噪方法，包括如下步骤：

[0041] 步骤一：利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵；

[0042] 设冲击信号s(t)是长度为N的一维时间信号序列，t＝1,2,…，N,利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵，得到子矩阵B，如式(1)所示：

[0043]

[0044] 式中：N＝L+(M-1)τ，τ＝1,子矩阵B为L×M维矩阵；

[0045] 步骤二：对子矩阵B进行奇异值分解；

[0046] 对子矩阵B进行奇异值分解，如式(2)所示：

[0047] BL×M＝UL×L∑L×MVTM×M (2)

[0048] 式中：U为L阶正交矩阵，V为M阶正交矩阵；Σ为对角矩阵：∑＝dig(δ1，δ2，…，δL)，其中δ1、δ2、…、δL为子矩阵B的奇异值；

[0049] 步骤三：确定重构子矩阵B的最佳行数；

[0050] 设δi为子矩阵B的第i个奇异值，λi为前i个奇异值在全部奇异值之和中所占比例，如式 (3)所示：

[0051] λi＝(δ1+δ2+...δi)/(δ1+δ2+...+δL) (3)

[0052] 设i取值n时，满足0.95≤λn＜1，n+1即为重构子矩阵B的最佳行数；

[0053] 其中，1≤i≤L-1；

[0054] 步骤四：确定重构子矩阵B的有效阶次；

[0055] 先将L＝n+1代入式(1)得到子矩阵B1，根据式(2)对子矩阵B1进行奇异值的分解，得到子矩阵B1的奇异值分别为δ1、δ2、…、δn+1；

[0056] 设δj为子矩阵B1的第j个奇异值，奇异值δj对应的信号分量的能量为E，如式(4)所示：

[0057] E＝δj2 (4)

[0058] 设P为前j个奇异值的能量在全部奇异值的能量之和中所占比例，如式(5)所：

[0059]

[0060] 设j取值k时，满足0.98≤P＜1，k即为重构子矩阵B的有效阶次；

[0061] 其中，1≤j≤n；

[0062] 步骤五：重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；

[0063] 1)将子矩阵B1中δk之后的奇异值δk+1、δk+2，…δn+1置零，代入式(2)得到子矩阵 B2，子矩阵B2为重构子矩阵B所得到的矩阵；

[0064] 2)利用式(1)对子矩阵B2进行反演，获得冲击信号降噪后的信号序列。

[0065] 如图2所示，为本实施例中冲击信号X(t)的曲线图。

[0066] 如图3所示，为本实施例中L取值2，3，4，5，8，20时冲击信号奇异值的曲线图。从图中可以看出，当L≥5时，前5个奇异值分量呈下降趋势，之后继续增大L取值奇异值相对变化很小，且基本呈稳定变化态势。

[0067] 如图4所示，为本实施例中L取值2，3，4，5，8，20时前i次奇异值之和在总体奇异值中所占比例的曲线图。从图中可以看出λi随奇异值的增加其变化越来越慢，当L取值5时，前4个奇异值分量和已经占据总体分量的95％以上。所以，本实施例中L取值5为重构子矩阵B的最佳行数。

[0068] L取值2,3,4,5,8时冲击信号的奇异值数值，如下表1所示，从表1中可以看出，当L 取值5时，前两个奇异值分别为0.716和0.112，此后其值都低于0.1，前2次奇异值能量所占总体能量比p为98％，占据了总体能量的大部，说明前2次能量携带了信号的主体，所以，本实施例中取k＝2为重构子矩阵B的有效阶次。

[0069] 表1

[0070]

[0071] 如图5所示，为本实施例中L取值5，k取值2时利用奇异值分解方法获得的降噪后的冲击信号及误差的曲线图。从图中可以看出冲击信号经过奇异值分解重构后取得较好的降噪效果。

[0072] 如图6所示，为利用小波消噪方法获得的降噪后的冲击信号的曲线图。与图4进行对比，可以知道本实施例中利用奇异值分解方法获得的降噪后的冲击信号的信噪比(SNR)要优于小波分解重构后信号的信噪比(如下表2所示)

[0073] 表2

[0074]

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