[发明专利]基于数据驱动的互频智能干预信号表示方法及系统

权利要求书

1.一种基于数据驱动的互频智能干预信号表示方法，其特征在于，所述方法包括：

获得变频信号的时频特征；

提取出时频特征中的低频分量和高频分量；

通过预先训练好的高低频干预模型对低频分量和高频分量进行交互处理，得到高频输出分量和低频输出分量；

其中，高低频干预模型包括高频网络和低频网络，高频网络的输入为高频分量，低频网络的输入为低频分量，高频网络的输出为高频输出分量，低频网络的输出为低频输出分量；高频网络包括多个高频单元，低频网络包括多个低频单元，通过一个或者多个高频单元的输出对一个或者多个低频单元的输入进行干预操作，通过一个或者多个低频单元的输出对一个或者多个高频单元的输入进行干预操作，以实现高低频干预模型对低频分量和高频分量进行交互处理。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的互频智能干预信号表示方法，其特征在于，高频网络包括2个高频单元，低频网络包括2个低频单元；

所述2个低频单元分别是第一LSTM网络和第三LSTM网络；所述2个高频单元分别是第二LSTM网络和第四LSTM网络；

第一LSTM网络的输入是所述低频分量，第二LSTM网络的输入是所述高频分量；

第三LSTM网络的输入包括基于第二LSTM网络的输出和\或第四LSTM网络的输出对第一LSTM网络的输出干预操作后得到的第一融合分量；

第四LSTM网络的输入包括基于第一LSTM网络的输出和\或第三LSTM网络的输出对第二LSTM网络的输出干预操作后得到的第二融合分量。

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的互频智能干预信号表示方法，其特征在于，基于第二LSTM网络的输出对第一LSTM网络的输出干预操作得到第一融合分量，包括：

对第一LSTM网络的输出和第二LSTM网络的输出进行连接操作，得到第一连接分量；

对所述第一连接分量进行卷积操作，获得第一融合分量。

4.根据权利要求2所述的基于数据驱动的互频智能干预信号表示方法，其特征在于，第三LSTM网络的输入包括基于第二LSTM网络的输出和第四LSTM网络的输出对第一LSTM网络的输出干预操作后的第一融合分量，包括：

对第一LSTM网络的输出和第二LSTM网络的输出进行连接操作，得到第一连接分量；

对第一LSTM网络的输出和第四LSTM网络的输出进行连接操作，得到第二连接分量；

对第一连接分量和第二连接分量进行连接操作，得到第三连接分量；

对所述第三连接分量进行卷积操作，获得第一融合分量；所述第一融合分量的维度与所述低频分量的维度相同。

5.根据权利要求1所述的基于数据驱动的互频智能干预信号表示方法，其特征在于，高频网络包括3个高频单元，低频网络包括3个低频单元；

所述3个低频单元分别是第一LSTM网络、第三LSTM网络和第五LSTM网络；所述3个高频单元分别是第二LSTM网络、第四LSTM网络和第六LSTM网络；

第一LSTM网络的输入是所述低频分量，第二LSTM网络的输入是所述高频分量；

第三LSTM网络的输入包括基于第二LSTM网络的输出和\或第四LSTM网络的输出和\或第六LSTM网络的输出对第一LSTM网络的输出干预操作后得到的第一融合分量；

第四LSTM网络的输入包括基于第一LSTM网络的输出和\或第三LSTM网络的输出和\或第五LSTM网络的输出对第二LSTM网络的输出干预操作后得到的第二融合分量；

第五LSTM网络的输入包括基于第二LSTM网络的输出和\或第四LSTM网络的输出和\或第六LSTM网络的输出对第三LSTM网络的输出干预操作后得到的第三融合分量；

第六LSTM网络的输入包括基于第一LSTM网络的输出和\或第三LSTM网络的输出和\或第五LSTM网络的输出对第四LSTM网络的输出进行干预操作后得到的第四融合分量。