[发明专利]一种脉冲信号堆积识别方法有效
| 申请号: | 202111495331.3 | 申请日: | 2021-12-09 |
| 公开(公告)号: | CN115545064B | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
| 发明(设计)人: | 秦慧超;刘杰;花峰;李明旭;毕仙鹏;贺高雨;李宁;黄浩坤;陈鑫栋 | 申请(专利权)人: | 西安中核核仪器股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F18/24 | 分类号: | G06F18/24;G06F18/213;G06F18/10 |
| 代理公司: | 西安创知专利事务所 61213 | 代理人: | 魏法祥 |
| 地址: | 710061 陕西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 脉冲 信号 堆积 识别 方法 | ||
1.一种脉冲信号堆积识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤一、脉冲信号滤波成形并建立信号流水线:对核脉冲信号进行梯形滤波成形并建立信号流水线;
步骤二、设置两个呈间隔排布的采样点:设置两个间隔呈间隔排布的采样点a和采样点b,所述采样点a落后于采样点b,采样点a和采样点b之间的宽度小于梯形平顶的宽度;
其中,采样点a比采样点b落后M个采样时刻,M为正整数;
步骤三、给定梯形滤波成形后脉冲信号无堆积的斜率变化规律并计算脉冲信号基线值和幅度值:在脉冲信号未发生堆积时,采样点a和采样点b连成的直线斜率K值先上升,当K大于设置的第一斜率阈值时,判断梯形信号的上升沿到来,此时以采样点a此时的值开始叠加N个值,计算当前叠加值的平均值,以此确定脉冲信号的基线值,其中,N不大于M的正整数;
K值再趋于零时,判断梯形信号平顶位置到来,以采样点a此时的值开始叠加N个值,计算当前叠加值的平均值,以此计算脉冲信号的峰值,利用峰值和基线值的差值作为脉冲信号的幅度值;
K值再小于零时,判断梯形信号的下降沿到来;
K值再趋于零时,判断梯形信号结束;
步骤四、脉冲信号堆积识别:
当采样点a和采样点b连成的直线斜率K值先上升,然后趋于零,再小于零,而后再大于零,此时,判定脉冲信号堆积,该脉冲信号堆积为脉冲信号第一堆积类型;
当脉冲信号梯形成形后的脉冲时间间隔等于上升时间与平顶时间之和时,在K值第二次趋于零时,采样点a和采样点b的值均大于零,则判定脉冲信号堆积,该脉冲信号堆积为脉冲信号第二堆积类型;
当脉冲信号梯形成形后的脉冲时间间隔小于上升时间与平顶时间之和,并大于上升时间时,根据K值变化识别不到平顶时,则判定脉冲信号堆积,该脉冲信号堆积为脉冲信号第三堆积类型;
当脉冲信号梯形成形后的脉冲时间间隔等于上升时间时,若相邻两个脉冲信号幅度相等时,根据K值变化能够识别到平顶时,以采样点a此时开始计算平顶结束后的数据点,如果大于单个梯形脉冲信号的平顶时间,则判定脉冲信号堆积;当两个脉冲幅度不相等时,则识别不到平顶,直接判断脉冲信号堆积,该脉冲信号堆积为脉冲信号第四堆积类型;
当脉冲信号梯形成形后的脉冲时间间隔小于上升时间,大于平顶时间时,当两个脉冲幅度不相等时,K值在上升沿和下降沿的变化将会出现波动,超出预置的第二斜率阈值,则判定脉冲信号堆积;当两个脉冲幅度相等时,根据K值变化可以识别出平顶,但是上升沿和下降沿将会出现波动,超过预置的第二斜率阈值,则判断脉冲信号堆积,该脉冲信号堆积为脉冲信号第五堆积类型;
当脉冲信号梯形成形后的脉冲时间间隔小于等于平顶时间时,K值在上升沿和下降沿的变化将会出现波动,并且没有平顶时间,则判断脉冲信号堆积,该脉冲信号堆积为脉冲信号第六堆积类型。
2.按照权利要求1所述的一种脉冲信号堆积识别方法,其特征在于:所述核脉冲信号为双指数脉冲信号。
3.按照权利要求1所述的一种脉冲信号堆积识别方法,其特征在于:所述脉冲信号第一堆积类型为脉冲信号前沿堆积。
4.按照权利要求1所述的一种脉冲信号堆积识别方法,其特征在于:所述第一斜率阈值小于梯形信号上升沿斜率,所述第二斜率阈值大于梯形信号上升沿斜率。
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