[发明专利]用于检测噪声中的周期信号的信号处理系统

说明书

本发明涉及一种把噪声影响局部化的方法，并涉及一种应用这种方法的信号处理系统。本发明还涉及信号处理系统在与多分量信号的分析相关的信号检测及跟踪系统中的应用。

不管信号的来源怎样，它的探测都是不完整的，并且探测到的实际信号将包含噪声及通常有可比拟的强度的系统误差。尤其，跟踪时变信号会由于动态变化而自动产生一个时间周期与下一个时间周期之间的系统误差。人们感觉到有一种能够跟踪信号随时间的变化的需要。这种变化可由各种原因引起并且在许多不同类型的信号中产生。尤其感兴趣的是通常发生在日常生活中的许多方面的周期现象。例如通信信号、旋转机械的声音、心跳和语音都被分解为周期部分分量。

许多模型化模式已经被用来分析周期现象。这种分析有许多应用：例如，从旋转发动机的声谱中减去周期信号分量可使它能够探测相对低强度的非周期声音例如来自齿轮箱的声音。类似地如果各个周期分量可被隔离开并且归因于特定的单个源，该源的操作的声音可被监测。这使得能够早期诊断有缺陷的声音，否则其将迷失在不调谐的声音中。类似地语音的周期分量可以与其它声音相互隔离并且语音通信可在噪声环境中进行。也有医学上的应用：可分析心跳并把谐波干扰从生物医学信号中移去而使这些信号被监测。另外，这种复合信号的表示需要比信号自身更少的带宽，并且能够通过窄带宽通信信道。

已有技术包括各种用于估测周期系统中的周期性的技术。大部分是基于傅立叶(Fourier)分析的，其不能很好地与整个接收信号中出现的解析的多信号相配合，也不能有效地处理时变周期性或振幅的跟踪。傅立叶分析需要对周期性的许多可能的测试值的每一个的测量似然性进行初始评估。潜在的周期性的范围是连续的并且在构成一组分立的测试值时必须使用非常精细的尺度。通常导致适当的设置的分析或在傅立叶域中进行或间接使用梳状滤波器进行。作为分析基础的固定频率的傅立叶分量的使用防止备好的任一技术应用于非静态的周期性的跟踪中。另外傅立叶计算的计算成本高，使得实时分析更加困难并且用低信噪比(SNR)模型得到一些近似结果。梳状滤波器提供改善的SNR，但仍保留傅立叶技术的根本缺点。

在傅立叶计算中，彼此调谐相关的傅立叶分量必须再结合。一般地系数是复数值，从而不能把直接的线性相加应用来组合这些谐波分量来形成整个的模型化信号。如果应用系数的非相干二次加和，它使得在周期的任何测试值处SNR的测量没有被优化。

另一种情况是使用一组梳状滤波器，与给定的测试周期相匹配的每个测试值有一个滤波器被用于重构周期分量的试验估测。在时间域中直接应用，梳状滤波器可通过仅应用与周期的特定测试值相关的那些谐波分量来预先把傅立叶反变换和傅立叶变换相乘来计算。傅立叶反变换提供更优选的组合彼此调谐相关的傅立叶系数的方法。再次获得似然性频谱作为测试周期的函数，其中估测每个梳状滤波器的平均功率输出。从而与前面段落中描述的非相干傅立叶方法相比时，傅立叶分量不被明确地计算，并且SNR被改善。

本发明的一个目的是提供一种应用于多个非静态信号分量的探测和跟踪的方法。

在本专利的说明书中，术语“循环单元”是指以规则的时间间隔重复的信号的任何基本分量。理论上，循环单元的振幅轮廓和重复频率不以任何方式限定。一个循环单元“跟踪”描述了相对于时间的循环单元周期性和振幅轮廓的变化。

本发明提供一种通过一表达式把第一信号ss_inc中的噪声影响局部化的方法：模型信号∑b_inc包括至少一个模型分量b_inc，各个分量b_inc以一组至少一个模型化参数(a₀，a₁，a₂…，a_n)_inc所表示，其特征在于该方法包括步骤：

(a)从第一信号ss_inc中减去模型信号∑b_inc以得到残留信号r_inc；

(b)通过乘以伪积分因子ρ来定标残留信号r_inc；

(c)通过用(1-ρ)相乘来定标模型信号∑b_inc及其各个分量而获得至少一个定标的模型分量；

(d)把在步骤(b)获得的定标的残留信号增加到在步骤(c)获得的各个定标的模型分量上以给出相应数目的至少一个伪积分信号PIdata_inc，其中在定标的残留信号中干扰噪声影响被局部化。