[发明专利]一种信号提取方法

摘要

本发明公开了一种信号提取方法，包括步骤：一、待处理信号同步存储；步骤二、待处理信号处理：采用数据处理设备对待处理信号f(t)进行处理，过程如下：步骤201、基于寻优算法的信号稀疏分解；步骤202、残差量判断：判断信号稀疏分解完成后的||Rm(t)||2是否小于ε：当||Rm(t)||2≥ε时，进入步骤203；否则，进入步骤204；步骤203、最佳匹配原子优化；步骤204、信号重构。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，采用基于寻优算法的信号稀疏分解方法搜索最佳匹配原子，同时通过残差量判断对信号提取精度进行判断，并根据判断结果进行最佳匹配原子优化，能大幅度加快信号提取速度，并能有效提高信号提取精度。

主权项

1.一种信号提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、待处理信号同步存储：采用数据处理设备(2)对待处理信号f(t)进行同步存储；所述待处理信号f(t)为信号采样系统(1)所采集的信号；其中，f(t)＝[f(t1),f(t2),...,f(tN)]T，t表示时间参数，ti为信号采样系统(1)的第i个采样时刻，f(ti)为待处理信号f(t)中第i个采样时刻的信号值，i为正整数且i＝1、2、3、…、N，N为待处理信号f(t)的信号长度；步骤二、待处理信号处理：采用数据处理设备(2)对步骤一中所述待处理信号f(t)进行处理，过程如下：步骤201、基于寻优算法的信号稀疏分解：采用数据处理设备(2)且调用稀疏分解模块对步骤一中所述待处理信号f(t)进行迭代分解处理，将待处理信号f(t)转换为并获得此时的迭代分解最佳原子集合；此时的所述迭代分解最佳原子集合中包含m个最佳匹配原子，为所述迭代分解最佳原子集合中的第n个所述最佳匹配原子；式中Rm(t)为待处理信号f(t)经过m次迭代分解后的残差量，其中m为预先设定的迭代分解总次数且m为正整数，n为正整数且n＝1、2、…、m；an为第n次迭代分解后的最佳匹配原子与上一次迭代分解后残差量的展开系数；为第n次迭代分解时采用数据处理设备(2)且调用寻优算法模块找出的最佳匹配原子；为Gabor原子且式中函数ψ(t)为高斯窗函数且r_n为的时频参数，r_n＝(s_n,u_n,v_n,w_n)，s_n为尺度参数，u_n为位移参数，v_n为频率参数，w_n为相位参数；本步骤中，寻找最佳匹配原子时，根据预先设定的s_n、u_n、v_n和w_n的取值范围，采用数据处理设备(2)且调用寻优算法模块，找出使适应度值Fitness(r_n)最大的最佳时频参数，所找出的最佳时频参数为时频参数r_n；其中，Fitness(r_n)为时频参数r_n的适应度值，表示R^n‑1(t)与的内积；R^n‑1(t)为待处理信号f(t)经过n‑1次迭代分解后的残差量，R⁰(t)＝f(t)；步骤202、残差量判断：判断||Rm(t)||2是否小于ε：当||Rm(t)||2＜ε时，进入步骤204；否则，当||Rm(t)||2≥ε时，进入步骤203；其中，||Rm(t)||2为步骤201中所述Rm(t)的2‑范数，ε为预先设定的残差量判断阈值；步骤203、最佳匹配原子优化，过程如下：步骤2031、原子随机选取：采用数据处理设备(2)从此时的所述迭代分解最佳原子集合中随机取出一个最佳匹配原子作为待优化原子，所述待优化原子记作其中j为正整数且1≤j≤m；此时的所述迭代分解最佳原子集合中除所述待优化原子之外的m‑1个最佳匹配原子均为待处理原子，m‑1个待处理原子组成此时的待处理原子集合；步骤2032、最佳匹配原子查找：所找出的最佳匹配原子记作的时频参数记作时频参数r_j'，时频参数r_j'＝(s_j',u_j',v_j',w_j')；对最佳匹配原子进行查找时，根据预先设定的s_j'、u_j'、v_j'和w_j'的取值范围，采用数据处理设备(2)且调用所述寻优算法模块，找出使适应度值fitness(r_j')最大的最佳时频参数，所找出的最佳时频参数为时频参数r_j'；再根据公式求解出最佳匹配原子其中，表示与的内积，ψ₀(t)为步骤2031中m‑1个所述待处理原子之和；步骤2033、原子替换判断及原子替换：采用数据处理设备(2)且调用残值判断模块、适应度值判断模块或稀疏性判断模块，判断是否需对步骤2031中所述待优化原子进行替换，并根据判断结果对所述待优化原子进行替换；采用数据处理设备(2)且调用残值判断模块判断是否需对步骤2031中所述待优化原子进行替换时，根据替换后残值||R_j'^m(t)||_ξ是否小于替换前残值||R_j^m(t)||_ξ进行判断：当||R_j'^m(t)||_ξ＜||R_j^m(t)||_ξ时，判断为需对步骤2031中所述待优化原子进行替换，将步骤2031中所述待优化原子替换为步骤2032中所述最佳匹配原子获得更新后的所述迭代分解最佳原子集合；否则，判断为无需对步骤2031中所述待优化原子进行替换，并进入步骤2035；其中，R_j'^m(t)＝f(t)‑ψ_j'(t)，R_j^m(t)＝f(t)‑ψ_j(t)，ψ_j(t)为本步骤中进行原子替换判断之前所述迭代分解最佳原子集合中m个最佳匹配原子之和；||R_j'^m(t)||_ξ表示R_j'^m(t)的ξ‑范数，||R_j^m(t)||_ξ表示R_j^m(t)的ξ‑范数，ξ为常数且0≤ξ≤1；采用数据处理设备(2)且调用适应度值判断模块判断是否需对步骤2031中所述待优化原子进行替换时，根据替换后适应度值Fitness(r_j')是否大于替换前适应度值Fitness(r_j)进行判断：当Fitness(r_j')＞Fitness(r_j)时，判断为需对步骤2031中所述待优化原子进行替换，将步骤2031中所述待优化原子替换为步骤2032中所述最佳匹配原子获得更新后的所述迭代分解最佳原子集合；否则，判断为无需对步骤2031中所述待优化原子进行替换，并进入步骤2035；其中，表示R^j‑1(t)与的内积，R^j‑1(t)＝f(t)‑ψ_j‑1(t)，ψ_j‑1(t)为此时所述迭代分解最佳原子集合中前j‑1个最佳匹配原子之和；表示R^j‑1(t)与的内积；采用数据处理设备(2)且调用稀疏性判断模块判断是否需对步骤2031中所述待优化原子进行替换时，根据||R^j'||_ξ是否小于||R^j||_ξ进行判断：当||R^j'||_ξ＜||R^j||_ξ时，判断为需对步骤2031中所述待优化原子进行替换，将步骤2031中所述待优化原子替换为步骤2032中所述最佳匹配原子获得更新后的所述迭代分解最佳原子集合；否则，判断为无需对步骤2031中所述待优化原子进行替换，并进入步骤2035；其中，R^j'为的残差量且R^j为的残差量且||R^j'||_ξ表示R^j'的ξ‑范数，||R^j||_ξ表示R^j的ξ‑范数；本步骤中，完成原子替换判断及原子替换后，完成步骤2031中选取的一个所述最佳匹配原子的优化过程；步骤2034、残差量判断：对步骤2033中完成一个所述最佳匹配原子优化后的残差量进行判断：当||R′jm(t)||2＜ε时，进入步骤204；否则，当||R′jm(t)||2≥ε时，进入步骤2035；其中，||R′jm(t)||2为R′jm(t)的2‑范数；R′jm(t)为根据此时所述迭代分解最佳原子集合中的m个所述最佳匹配原子对f(t)进行m次迭代分解后的残差量；步骤2035、下一个最佳匹配原子优化：按照步骤2031中至步骤2033中所述的方法，对此时所述迭代分解最佳原子集合中未进行优化的一个所述最佳匹配原子进行优化；步骤2036、残差量判断：对步骤2035中所述最佳匹配原子优化后的残差量进行判断：当||R″jm(t)||2＜ε时，进入步骤204；否则，当||R″jm(t)||2≥ε时，返回步骤2035；其中，||R″jm(t)||2为R″jm(t)的2‑范数；R″jm(t)为根据此时所述迭代分解最佳原子集合中的m个所述最佳匹配原子对f(t)进行m次迭代分解后的残差量；步骤204、信号重构：根据此时的所述迭代分解最佳原子集合，采用数据处理设备(2)得出待处理信号f(t)的近似信号f″(t)；其中，近似信号f″(t)为从待处理信号f(t)提取出的信号，其中为此时所述迭代分解最佳原子集合中的第n'个所述最佳匹配原子，n'为正整数且n'＝1、2、…、m；a_n'为与根据此时所述迭代分解最佳原子集合中的前n'‑1个所述最佳匹配原子对f(t)进行n'‑1次迭代分解后残差量的展开系数。