[发明专利]一种超低频次声异常信号判别方法有效
申请号: | 201610048300.6 | 申请日: | 2016-01-25 |
公开(公告)号: | CN105716707B | 公开(公告)日: | 2018-11-20 |
发明(设计)人: | 黄日恒;杨军 | 申请(专利权)人: | 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所 |
主分类号: | G01H17/00 | 分类号: | G01H17/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100095*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 频次 异常 信号 判别 方法 | ||
1.一种超低频次声异常信号判别方法,其特征在于,首先,通过对输入信号进行能量曲线分析初步判断是否存在异常次声信号,若存在则通过广域多点长时数字离散相关分析,判断不同站点间的异常次声信号是否来自同一次声事件;
所述能量曲线分析依据短时窗内次声信号能量在长时窗内次声信号能量的百分比来判断是否存在幅值较大的异常次声信号;
所述能量曲线分析通过以下过程完成:
①对输入信号进行带通滤波,得到滤波后的信号X(n);
②通过公式(1)计算滤波后信号X(n)的能量曲线S(n),其中,L表示滤波后信号X(n)长度,N表示短时窗长度,n表示采样点序号;
③若能量曲线S(n)中存在大于预设的异常信号阈值TH的采样点,则判定这段能量曲线中存在异常次声信号,并取能量曲线S(n)大于TH部分的最大值为异常信号的粗略到达时间。
2.根据权利要求1所述的一种超低频次声异常信号判别方法,其特征在于,所述广域多点长时数字离散相关分析通过对能量曲线离散化以及将来自不同站点的离散曲线进行相关性分析完成。
3.根据权利要求2所述的一种超低频次声异常信号判别方法,其特征在于,所述对能量曲线离散化是对能量曲线分析中的能量曲线S(n)进行数字离散化,具体过程为:
①设定数字离散化的长时窗长度Ls,短时窗长度Ss;
②对能量曲线S(n)中长度为Ls的部分进行短时窗峰值提取,在长时窗中每Ss个点合成为1个数据点;将短时窗中具有较大能级的部分,转为一个能反应其能级大小的数,而对于不具有较大能级的部分,进行归零处理,从而得到离散化能量曲线Ss(n)。
4.根据权利要求3所述的一种超低频次声异常信号判别方法,其特征在于,为使能量曲线Ss(n)中短时窗内能量曲线峰值点唯一化且将低能量的部分归零,所述Ss应为目标特征周期的2~100倍,Ls不小于信号特征周期的100倍。
5.根据权利要求3所述的一种超低频次声异常信号判别方法,其特征在于,所述每Ss个点合成为1个数据点,合成方法为平均或加权平均。
6.根据权利要求2-5任一所述的一种超低频次声异常信号判别方法,其特征在于,所述将来自不同站点的离散曲线进行相关性分析是计算两个不同站点的离散化能量曲线的相关系数,并判断其是否大于预设的相关阈值T,若是则判定两个离散化能量曲线对应的异常信号来自同一次声声源。
7.根据权利要求6所述的一种超低频次声异常信号判别方法,其特征在于,所述相关系数为皮尔逊相关系数。
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