[发明专利]一种并行超快速EMD信号处理系统

说明书

一种并行超快速EMD信号处理系统，其包括信号实时采集模块、信号延拓模块、矩阵并行拆分模块、并行求解模块和信号融合模块；采用并行拆分和并行求解策略，将原始多通道信号时间序列分解为k个本征模态函数，具体步骤包括原始信号采集、实时处理流数据、信号延拓、矩阵并行拆分、矩阵并行求解、IMF判断、信号融合、多通道并行嵌套；本发明在求解上下包络过程中采用矩阵并行拆分和矩阵并行求解的策略，实现超快速并行EMD信号处理，在信号边界处进行了延拓，确保信号边界处EMD分解的准确性。

【技术领域】

本发明属于信号处理领域，具体为一种并行超快速EMD信号处理系统。

【背景技术】

EMD(Empirical Mode Decomposition，经验模态分解)是由黄锷(N.E.Huang)先生在NASA于1998年创造性地提出的一种非线性、非平稳的时域分解方法；优点在于数据驱动的自适应性，EMD可以自适应地将原始序列分解为若干本征态函数(IMFs)；其中每个IMFs的含义都与一个窄带频率有关，通常每个IMFs会与一个特定的物理过程有关。

例如，对于具有间歇性振荡的信号，一个IMF可以包含不同时间位置上的不同波长的振荡，对于其他的物理过程也是这样，每个IMF都可能对应有特定的物理含义；自适应性的巨大优势使得EMD目前在海洋、大气、天体观测、地震记录分析上都有着广泛的应用。

然而，由于EMD的计算过程的复杂性，尤其是求解上下包络和迭代计算IMFs的过程，EMD的计算速度一直是一大挑战。

如中国发明专利202010017502.0，设计了一种实时处理信号的EMD方法、装置，但是该方法的核心计算过程都采用串行方式，理论上可以实时，但实际上会应为计算速度的原因，无法实现真正的实时处理；如中国发明专利201911070409.X，提出了一种基于改进EMD与阈值法融合的心电信号去噪方法，但是该方法的计算并不实时，无法实时处理信号会对方法的普适性带来巨大挑战。

由此可见，提供一种并行超快速EMD信号处理系统是本领域亟需解决的问题。

【发明内容】

为解决上述问题，本发明提出一种并行超快速EMD信号处理系统，其包括信号实时采集模块、信号延拓模块、矩阵并行拆分模块、并行求解模块和信号融合模块；采用并行拆分和并行求解策略，将原始多通道信号时间序列分解为k个本征模态函数，具体步骤包括原始信号采集、实时处理流数据、信号延拓、矩阵并行拆分、矩阵并行求解、IMF判断、信号融合、多通道并行嵌套。

进一步的，所述原始信号采集的原始信号数据为语音双声道信息，长度为480000帧。

进一步的，所述实时处理流数据是对信号实时采集模块预先设定实时处理流长度T，在接收的原始数据达到设定的实时处理流长度T后，提取该实时处理流数据S(t,p)。

进一步的，所述信号延拓通过信号延拓模块对实时获得的处理流数据的起始端和终止端分别进行延拓，得到实时延拓流。

进一步的，所述信号延拓根据当前处理流数据的排序数是否为1，采用不同的信号延拓方法，当前处理流数据的排序数为1采用镜像延拓的方法，对该处理流数据的起始端和终止端分别进行镜像延拓，当前处理流数据的排序数为γ，则对于第γ段处理流数据的起始端，提取第γ-1段处理流数据的终止端的长度为α的数据，作为第γ段处理流数据的起始端延拓。

进一步的，所述矩阵并行拆分通过矩阵并行拆分模块，计算处理流数据上下极值的包络，求解方程组对应的矩阵时，采用大步长约化法，将单个三对角矩阵分解为多个三对角矩阵。

进一步的，矩阵并行求解采用托马斯算法，对矩阵并行拆分获得的三对角矩阵方程组进行求解。

进一步的，所述IMF判断采用EMD常规计算方法得到IMF，根据IMF判断准则决定是否需要继续迭代。