[发明专利]一种寻找非稳态时间序列微弱尖峰的方法有效
申请号: | 201810962524.7 | 申请日: | 2018-08-22 |
公开(公告)号: | CN109214318B | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 金超 | 申请(专利权)人: | 北京天泽智云科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人: | 郑立 |
地址: | 100085 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 寻找 稳态 时间 序列 微弱 尖峰 方法 | ||
1.一种寻找非稳态时间序列微弱尖峰的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、获取一维的时间序列数据作为待处理信号X;
步骤2、计算所述时间序列数据的一阶差分dX;
步骤3、寻找所述时间序列数据中所有尖峰;
步骤4、估算噪声幅值;
步骤5、滤除较小尖峰,保留较大尖峰即为所求的信号尖峰;
所述步骤3包括:
步骤31、初始化,设置flag=1,cntr=1,nextidx=0,pidx=空;
步骤32、当flag=1时,进行尖峰寻找操作;
所述步骤32包括:
步骤3201,从差分信号索引号最小开始,寻找差分信号dX中的大于0的点,赋值tempidx=nextidx+dX信号在nextidx之后第一个大于0的点的序号;
步骤3202,判断是否找到了差分信号大于0的点,如果没有找到尖峰,赋值flag=0,结束尖峰寻找,否则进入步骤3203;
步骤3203,如果找到了信号中存在的尖峰,赋值pidx的第cntr项=nextidx,cntr=cntr+1,并且回到所述步骤3201,查找下一个尖峰;
所述步骤3202的判断依据是:判断tempidx是否为空,如果为空,说明没有尖峰;如果tempidx不为空,说明找到了信号中存在的尖峰;
所述步骤4包括:
步骤41、进行滑窗中位数滤波,
步骤42、计算原始信号与滤波后信号的残差信号;
步骤43、将所述残差信号的95%分位数,作为所述噪声幅值的估计值。
2.如权利要求1所述的寻找非稳态时间序列微弱尖峰的方法,其特征在于,所述步骤41包括:
步骤4101、初始化:设置滑窗长度window,设置重叠长度overlap,设置当前索引号pt=1;
步骤4102、自信号从索引号最小处开始搜索,当前索引号pt小于时间序列长度末位的索引号时,计算滑窗信号curseg的中位数。
3.如权利要求2所述的寻找非稳态时间序列微弱尖峰的方法,其特征在于,所述步骤4102包括:
步骤410201、计算滑窗信号curseg;
步骤410202、计算所述滑窗信号curseg的中位数;
步骤410203、将所述滑窗信号curseg的中位数赋值给过滤信号的第pt个点,过滤信号即没有噪声的信号;
步骤410204、更新当前索引号到下一个位置,pt=pt+window-overlap;
步骤410205、返回到410201,循环执行,直至不满足条件pt小于时间序列长度。
4.如权利要求3所述的寻找非稳态时间序列微弱尖峰的方法,其特征在于,所述步骤410201采用的算法为:
如果未搜索至信号结尾、并且距离末尾的点大于window长度时,选择长度为window的部分作为滑窗信号:如果pt小于时间序列长度-window,滑窗信号curseg=时间序列X中索引号为pt的点至索引号为pt+window-1的点;
如果搜索到了接近末尾、并且距离末尾的点小于window长度时,选择后面的长度为window的部分作为滑窗信号:滑窗信号curseg=时间序列X中索引号为pt-window+1的点至索引号为pt的点。
5.如权利要求1所述的寻找非稳态时间序列微弱尖峰的方法,其特征在于,所述步骤5,所述滤除较小尖峰采用的算法为:计算得到的尖峰幅值与噪声幅值比较,当尖峰幅值大于噪声幅值,保留尖峰,否则删除尖峰。
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