[发明专利]基于谱增强的微角谐振信号估计方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，包括：

对获取的原始微角谐振信号进行预处理，得到k阶累积量；

根据所述k阶累积量，得到滤波函数；

根据所述滤波函数和所述原始微角谐振信号，得到微角谐振增强谱；

根据所述微角谐振增强谱，确定微角谐振频率估计值；

根据所述微角谐振频率估计值和所述原始微角谐振信号，得到微角谐振幅值估计值；

根据所述微角谐振频率估计值和所述微角谐振幅值估计值，得到估计微角谐振信号；其中，k为大于2的整数。

2.如权利要求1所述的基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，所述根据所述微角谐振频率估计值和所述原始微角谐振信号，得到微角谐振幅值估计值包括：

根据所述微角谐振频率估计值，得到微角谐振频率估计矩阵；

根据所述原始微角谐振信号，得到原始微角谐振信号向量；

根据所述微角谐振频率估计矩阵和所述原始微角谐振信号向量，通过参数估计算法，得到所述微角谐振幅值估计值。

3.如权利要求2所述的基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，所述根据所述微角谐振频率估计矩阵和所述原始微角谐振信号向量，通过参数估计算法，得到所述微角谐振幅值估计值包括：

根据所述微角谐振频率估计矩阵和所述原始微角谐振信号向量，通过参数估计算法，得到微角谐振幅值估计向量，其中，所述微角谐振幅值估计向量包括微角谐振幅值估计元素；

根据所述微角谐振幅值估计元素，得到所述微角谐振幅值估计值。

4.如权利要求1或3所述的基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，所述根据所述滤波函数和所述原始微角谐振信号，得到微角谐振增强谱包括：

根据所述滤波函数和所述原始微角谐振信号，通过卷积操作，得到增强信号；

根据所述增强信号，通过傅里叶变换操作，得到所述微角谐振增强谱。

5.如权利要求4所述的基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，所述根据所述微角谐振增强谱，确定微角谐振频率估计值包括：

对所述微角谐振增强谱上的多个频率点进行一阶求导得到一阶导数值，基于所述多个频率点中一阶导数值满足第一预设条件的第一频率点，得到第一合集；

对所述多个频率点进行二阶求导得到二阶导数值，基于所述多个频率点中二阶导数值满足第二预设条件的第二频率点，得到第二合集；

根据所述第一合集和所述第二合集的交集中的频率点确定目标频率点，确定所述目标频率点对应的频率值为所述微角谐振频率估计值。

6.如权利要求5所述的基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，还包括：

基于预设频率采集外部微角谐振信号，得到包括N个微角谐振信号点的所述原始微角谐振信号，其中，所述微角谐振信号点包括多个频率的微角谐振信号量和噪声量，N为大于1的整数。

7.如权利要求6所述的基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，所述对获取的原始微角谐振信号进行预处理，得到k阶累积量包括：

将所述原始微角谐振信号分为P段；

对第p段原始微角谐振信号进行去均值处理，得到第p段去均值信号，其中，P为大于1的整数，p为属于区间[1，P]的整数；

计算所述第p段去均值信号的k阶累积量；

对第1，2，…，P段去均值信号的k阶累积量进行时域平滑操作，得到所述k阶累积量。

8.如权利要求7所述的基于谱增强的微角谐振信号估计方法，其特征在于，所述根据所述k阶累积量，得到滤波函数包括：

提取所述k阶累积量中的预设区间的特征量；

基于所述特征量，得到所述滤波函数。