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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种周期重复信号识别和偶发异常检测方法，先对标准的正弦波和三角波进行采样，构建用于信号识别的比对集；再采集待识别的样本信号，然后对样本信号进行归一化处理，根据过零点截取测试序列，最后利用测试序列与对比集中的采样序列进行比对，完成样本信号的识别和偶发异常检测。

主权项：1.一种周期重复信号识别和偶发异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1、构建比对数据集；1.1、数据采集；利用数学工具分别对标准的正弦波和三角波在左右二分之一波形、上下二分之一波形及四分之一周期波形进行采样，获取多条采样序列，每条采样序列的长度均为m；1.2、比对集划分；从过零点到极大值点再到过零点，以及从过零点到极小值点再到过零点的两端波形作为上下二分之一比对集；从极小值点到过零点再到极大值点，以及从极大值点到过零点再到极小值点作为左右二分之一比对集‘’对四分之一周期波形采样的采样点进行比对集划分：从极大值点到过零点变化的四分之一周期波形的采样点设置为训练集a，从过零点到极小值点变化的四分之一周期波形的采样点设置为训练集b，从极小值点到过零点变化的四分之一周期波形的采样点设置为训练集c，从过零点到极大值点变化的四分之一周期波形的采样点设置为训练集d；2、数据采集及预处理；2.1、利用ADC分别对正弦波或三角波或方波进行采样，得到样本序列{xi}；2.2、将样本序列{xi}输入至top_percent函数，得样本绝对值序列{xi|}；计算出样本绝对值序列中各元素的平均值然后将样本绝对值序列中每个元素|xi|除以平均值得到数值yi；统计数值yi大于0.8小于1.2的个数占序列总长度的百分比，如果百分比超过75％，则判定样本序列为方波序列，输出结果显示为方波，不在进行后续正弦波与三角波的识别；否则，则进入三角波与正弦波的判别，进入步骤3；3、样本序列周期性判别及归一化处理；3.1、将样本序列{xi}输入至find_valleyandpeaks函数，根据数据xi的正负转化为布尔数组{ti}； 其中，FULSE代表错误，TREE代表正确；3.2、利用np.where函数统计{ti}中的过零点个数，如果过零点的个数超过三，则初步判定样本序列{xi}含有完整周期，然后进入步骤3.3；否则，判定样本序列{xi}不具有完整的周期，然后进入步骤3.4；3.3、依照过零点在样本序列{xi}中的位置，记录相邻两个过零点间的距离crossing_length： 其中，k表示过零点个数，crossing[k]表示第k个过零点在原样本序列{xi}中的位置；对样本序列{xi}进行数据归一化：将样本序列{xi}中每个元素除以极大值，求得归一化后的标准序列3.4、对样本序列{xi}进行平滑处理，然后统计极大的个数，如果极大值的个数不为0，则将样本序列{xi}中每个元素除以极大值，求得极大值归一化后的标准序列否则，判定极大值不存在，则选出幅值最大值|xmax，然后将样本序列{xi}中每个元素除以最大值|xmax，求得最大值归一化后的的标准序列4、截取测试序列；4.1、判断样本序列{xi}是否具有完整周期；过零点数目小于2时，则样本序列{xi}不具有完整周期，进入步骤4.2；若样本序列{xi}中过零点数目大于等于2，先计算周期长度L，L＝crossing_length*2，若周期长度L大于{xi}的长度，则判定样本序列{xi}具有完整周期，进入步骤4.5；否则，判定样本序列{xi}不具有完整周期，进入步骤4.2；4.2、统计整个标准序列中异号的数据占总数据的比例，如果比例小于10％，则判定样本序列没有过零点，且波形长度不会超过半周期，进入步骤4.3；否则，判定样本序列含有过零点，且波形长度超过半周期，进入步骤4.4；4.3、计算标准序列中起点x1、终点xn和中间xn2点的导数，再将其求取结果相乘，如果乘积大于等于零，则判定样本序列不包括最值点或起点和终点中有一个是最值点，此时，认为样本序列的波形形状和四分之一周期波形相似，并直接将样本序列{xi}作为测试序列；然后再通过确定起点x1、终点xn的正负，判断样本序列的波形形状是位于上升沿还是下降沿的四分之一波形：同正且起点与第二点的幅值差大于终点与倒数第二点的幅值差，则判定样本序列的波形形状与对比集a中的波形相似；同负且起点与第二点的幅值差大于终点与倒数第二点的幅值差，则判定样本序列的波形形状与对比集b中的波形相似；同负且起点与第二点的幅值差小于终点与倒数第二点的幅值差，则判定样本序列的波形形状与对比集c中的波形相似；同正且起点与第二点的幅值差小于终点与倒数第二点的幅值差，则判定样本序列的波形形状与对比集d中的波形相似；如果乘积小于零，则判定样本序列包括极值点且不含有过零点，此时，认为样本序列的波形形状和上下二分之一周期波形相似；进一步的，当乘积小于零且起点终点均不为零点时，统计样本序列波形中的极大值或极小值，当样本序列波形中仅含有极大值或仅含有极小值时，对比该极值点左右两端的序列的长度，选取较长的一段作为测试序列；如果同时含有极大值和极小值时，则截取两极值中间的序列作为测试序列；如果均不含有极大值和极小值时，则选取最大值和最小值之间的序列作为测试序列；4.4、同样计算标准序列中起点x1、终点xn和中间xn2点的导数，再将其求取结果相乘，如果乘积大于等于零，则判定样本序列单调，且与左右二分之一周期波形相似，并进一步比较标准序列中负数占总数据的比例，如果比例大于50％，则将样本序列{xi}中每个元素除以最小值|xmin，否则，将样本序列{xi}中每个元素除以最大值|xmax，再次对样本序列{xi}进行数据的归一化；如果乘积小于零，则判定样本序列包括极大值和极小值，分别从样本序列的极大值和极小值坐标处对波形进行截取，然后选取数据量最长的序列作为测试序列；4.5、如果样本序列{xi}不含有过零点，则样本序列周期判断错误，样本序列舍弃；如果样本序列{xi}中仅含有一个过零点，则截取起始点到过零点处的波形作为测试序列；如果样本序列{xi}中含有两个过零点，则截取第一个过零点到第二个过零点之间的波形作为测试序列；如果样本序列{xi}中含有两个以上的两个过零点，则分别截取相邻两个过零点之间的波形作为测试序列；5、对测试序列进行抽值或插值处理；如果测试序列的点数小于采样序列的点数m，则通过如下公式对测试序列进行线性插值： 其中，xnewk表示测试序列插值后第k个点的值，xi表示测试序列中第i个点的值，n表示测试序列中数据点的数量；如果测试序列的点数大于采样序列的点数m，则通过如下公式对测试序列进行抽值： xnewk＝x1+k*d,k＝1,2,…,m其中，xnewk测试序列抽值后第k个点的值，d为中间变量；6、测试序列的种类识别；将抽值或插值处理后的测试序列分别与对应的比对集中的每条采样序列进行比对，计算对应数据点的欧式距离，然后对m组对应数据点的欧氏距离求和，选出距离最小的采样序列，作为识别种类的结果；7、测试序列的高斯加权处理；将抽值或插值处理后的测试序列分别与对应的比对集中的每条采样序列进行高斯加权处理； 其中，F为高斯加权权重，作为判定为序列属于某一种类的概率；fxk表示测试序列中数据点xk的距离值权重，xi表示比对集中的任意一条采样序列的第i个数据点的值，a,c为系数；8、偶发异常检测；将测试序列分别与对应的比对集中的每条采样序列进行比对，如果测试序列与比对集中每一条采样序列的各数据点的欧氏距离求和超过阈值，则判定当前波形异常，即当前波形和所有种类的波形均不匹配；对于含有多个过零点的序列，如果相邻两个过零点之间的波形识别为不同种类，则直接判断当前波形异常；如果相邻两个过零点之间的波形识别为同一种类，但是高斯加权权重F的差值大于百分之五，也判定当前波形异常。

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百度查询： 电子科技大学 一种周期重复信号识别和偶发异常检测方法