[发明专利]数据频率分析的方法和装置

权利要求书

1.数据频率分析方法，其特征在于，所述方法包括：

-来自第一传感器的信号的输入步骤(310)，

-来自至少一个第二传感器的信号的输入步骤(315)，每个第二传感器定位在所述第一传感器附近以便来自每个第二传感器的信号与来自所述第一传感器的信号高度相关，

-对于每个传感器估计基于所述第一传感器和每个第二传感器的所有信号建立的传递函数或模型的估计步骤，和

-利用每个估计的模型抽取系统结构特性的抽取步骤(320)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述抽取步骤(320)的过程中，将来自所述传感器的信号视为多项式。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述抽取步骤(320)的过程中，解析具有随时间和随传感器之间的空间缓慢变化的系数的线性递推方程。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述抽取步骤(320)包括：

-关于时间、阶数和传感器的空间的递推适应性建模步骤，和

-根据所述适应性建模步骤对于每个阶数的模态估计步骤。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，每个来自传感器的信号的输入步骤包括在所述适应性建模步骤之前的来自传感器的信号的噪声水平的实时降低步骤。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述模态估计步骤包括根据所述适应性建模步骤的结果抽取模型参数的抽取步骤。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的模型参数的抽取步骤包括阶数为N和维数等于传感器数目的多项式矩阵的求逆步骤。

8.根据权利要求4至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述模态估计步骤适合于提供构成一组冗余信息的每个模型的参数，该组冗余信息允许减小被估计模态的方差。

9.根据权利要求4至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述适应性建模步骤进行参数类型的建模。

10.根据权利要求4至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述适应性建模步骤进行ARMA也就是“自回归移动平均”类型的建模。

11.根据权利要求10的方法，其特征在于，所述ARMA类型的建模在每个时刻对于每个传感器和对于所有所考虑的阶数来进行。

12.根据权利要求4至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括多项式矩阵的求逆的步骤，所述多项式矩阵是对称互谱矩阵，该对称互谱矩阵在其主对角线上表示每个传感器的功率谱密度，换言之，互谱。