[发明专利]基于Feature Selective Validation方法的信号辨识系统及方法

权利要求书

1.一种基于FeatureSelectiveValidation方法的信号辨识系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：

模式信号提取模块，用于采集不同来源、不同模式的信号，进行统计，获得不同模式信号的一维数据点；

应用LabVIEW的文件输入模块，用于输入采集的不同模式信号的一维数据点，并存储到一维矩阵A中；

应用NImyDAQ的测试模块，用于输入待辨识信号，转换为一维数据点，存储至一维矩阵B中；

应用Matlab脚本的FeatureSelectiveValidation方法实现模块，采用FeatureSelectiveValidation方法对一维矩阵A中和一维矩阵B中的数据点进行处理，获得不同模式的信号和待辨识信号的差异性，判定所述差异性最小的对应的模式信号的来源为待辨识信号的来源；

应用LabVIEW的显示模块，用于显示不同模式的信号和待辨识信号的差异性；

所述应用Matlab脚本的FeatureSelectiveValidation方法实现模块包括如下模块：

将不同模式信号和待辨识信号分别进行傅立叶变换，获得相应的直流分量、低频分量和高频分量的模块；

根据获得的直流分量和低频分量，获得不同模式信号与待辨识信号的幅度差异量的模块；

根据获得的高频分量和低频分量，获得不同模式信号与待辨识信号的特征差异量的模块；

将不同模式信号与待辨识信号的幅度差异量和特征差异量合成，获得不同模式信号与待辨识信号的总体差异量的模块；

根据不同模式信号与待辨识信号的幅度差异量、特征差异量和总体差异量，判定差异量最小对应的模式信号的来源为待辨识信号的来源的模块。

2.根据权利要求1所述的基于FeatureSelectiveValidation方法的信号辨识系统，其特征在于，获得相应的直流分量、低频分量和高频分量的模块的过程为：

分别取傅立叶变换后的不同模式信号和待辨识信号的频谱中频率最低的四个频点为相应信号的直流分量，以所述频谱中频率f_bp为低频分量和高频分量的分界点，获得相应信号的低频分量和高频分量，f_bp为除直流分量外频谱总能量的40％的频点。

3.根据权利要求2所述的基于FeatureSelectiveValidation方法的信号辨识系统，其特征在于，

根据获得的直流分量和低频分量，获得不同模式信号与待辨识信号的幅度差异量的模块的工作过程为：

根据获得的直流分量和低频分量，获得不同模式信号与待辨识信号的幅度差异量：

ADM(f)=|αβ|+|χδ|exp{|χδ|};]]>

其中，中间变量α＝(|Lo₁(f)|-|Lo₂(f)|)，中间变量中间变量χ＝(|DC₁(f)|-|DC₂(f)|)，中间变量Lo₁(f)表示不同模式信号的低频分量，Lo₂(f)表示待辨识信号的低频分量，N表示信号的数据点个数，DC₁(f)表示不同模式信号的直流分量，DC₂(f)表示表示待辨识信号的直流分量。