申请/专利权人：华东交通大学

申请日：2024-02-05

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117708657B

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/10;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种回波信号谐振峰范围检测优化方法及系统，方法包括：获取无线无源声表面波传感器的回波信号；对回波信号进行预处理，得到回波信号的时频谱图，并根据时频谱图确定时频数据；根据预设的包含双通道卷积核的CNN模型对时频数据进行特征提取，得到信号特征；基于预设的滑动窗口对至少一个波形特征点对应的频率值进行扫频；以中心点两侧的区间边界内的频率值对信号特征的波峰位置和波谷位置进行定位，并确定滑动窗口在波峰位置和波谷位置的区间移动方向，得到信号特征的频率峰值。避免噪声对接收峰值的干扰，加快了系统的响应时间。

主权项：1.一种回波信号谐振峰范围检测优化方法，其特征在于，包括：获取无线无源声表面波传感器的回波信号；对所述回波信号进行预处理，得到所述回波信号的时频谱图，并根据所述时频谱图确定时频数据，其中，所述对所述回波信号进行预处理，得到所述回波信号的时频谱图，并根据所述时频谱图确定时频数据包括：对回波信号进行时频分析预处理，分类一维信号特征和构建二维矩阵，所述二维矩阵为，所述分类一维信号特征得到一组维数为m的向量序列，其中，每个序列，代表从第i点开始的m个连续的x值；具体的信号成分表示为： ，式中，为接收信号，为信道噪声，为传输信号，为信道矩阵，为接收信号的实部，为接收信号的虚部，为信道噪声的实部，为信道噪声的虚部，为传输信号的实部，为传输信号的虚部，为信道矩阵的实部，为信道矩阵的虚部；根据小波函数对所述回波信号进行离散化，并对离散化后的回波信号进行加权处理，得到所述回波信号的时频谱图，其中，对所述回波信号进行离散化的表达式为： ， ，式中，为基函数，、均为离散点，为时域参数，为小波变换系数，为离散化基函数，为采样信号，为基函数的导数，为基函数变换表达式；对离散化后的回波信号进行加权处理的表达式为： ，式中，为复数乘法次数，为收集信号，为加权系数，为的离散变换，为响应函数，K为精细系数；根据所述时频谱图确定时频数据；根据预设的包含双通道卷积核的CNN模型对所述时频数据进行特征提取，得到信号特征，所述信号特征包括至少一个波形特征点以及与所述至少一个波形特征点对应的频率值，其中，在根据预设的包含双通道卷积核的CNN模型对所述时频数据进行特征提取之前，还包括：基于历史时频数据以及与所述历史时频数据相应的历史信号特征对双通道的SConv-DD卷积神经网络进行迭代训练，得到包含双通道卷积核的CNN模型，其中，所述SConv-DD卷积神经网络的表达式为： ， ，式中，为H信号的转置，为l＋1层的输出，为分段线性软符号算子，为数学变换，为对不同的输入数据按照不同的通道进行重组，为哈达玛乘积，为残差特征；所述CNN模型的损失函数为： ，式中，为损失函数参数，为信道矩阵，为输入的相关信号，为训练参数集合，为迭代索引，为隐藏层第l层，为l层的输出，为损失差；训练参数集合为：，为SConv-DD卷积神经网络的权重矩阵，为SConv-DD卷积神经网络的偏移矩阵；基于预设的滑动窗口对所述至少一个波形特征点对应的频率值进行扫频，所述滑动窗口包括中心点以及位于所述中心点两侧的区间边界，其中，在基于预设的滑动窗口对所述至少一个波形特征点对应的频率值进行扫频之后，还包括：设定区间宽度和中心点坐标，在区间宽度的半宽度中判断边界条件和波形的波峰、波谷的位置，根据区间宽度范围的位置特征判断情况调整范围偏向，分别定义左右边界为，落定位置情况为：在谐波同侧区域上升区间或下降区间；落在上升区间而落在下降区间；落在上升区间而落在下降区间；基于特征判断规则对每个滑动窗口中的信号特征进行特征分析，其中，所述特征判断规则的表达式为： ，式中，为信号特征，为上升区间，为下降区间，为波峰，为波谷，为频率为时的回波信号接收信号强度指数值，为频率为时的回波信号接收信号强度指数值，为频率为时的回波信号接收信号强度指数值，为频率为时的回波信号接收信号强度指数值与频率为时的回波信号接收信号强度指数值的差值，为频率为时的回波信号接收信号强度指数值与频率为时的回波信号接收信号强度指数值的差值，表示“与”的关系；以所述中心点两侧的区间边界内的频率值对所述信号特征的波峰位置和波谷位置进行定位，并确定所述滑动窗口在所述波峰位置和所述波谷位置的区间移动方向，得到所述信号特征的频率峰，其中，所述确定所述滑动窗口在所述波峰位置和所述波谷位置的区间移动方向包括：设第个波峰特征为谐振峰，，为波峰特征的总数量，则第个波峰特征分别被第个上升沿、第个下降沿、第和个波谷特征包围；根据区间选择方向判定规则确定所述滑动窗口在所述波峰位置和所述波谷位置的区间移动方向，所述区间选择方向判定规则的表达式为： ，式中，为波峰特征上升区间数量，为波峰特征下降区间数量，为波谷数量，为波峰特征总数量，判定依据：设定一个频率间隔，判定当前区间坐标在各自特征的判定方向上增加或减去后是否仍然为当前特征，通过值来判断当前所处的特征编号： ，其中，、为区间宽度，为波谷之间的频率间隔，与传感器带宽相关，是当前特征编号，、均为当前特征；对不同的信号特征的判断方式为：上升沿特征向方向判断，下降沿特征和波谷特征向方向判断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华东交通大学 一种回波信号谐振峰范围检测优化方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD