[go: up one dir, main page]

CN111103111A - 一种冲击信号的特征提取与降噪方法 - Google Patents

一种冲击信号的特征提取与降噪方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111103111A
CN111103111A CN201911347829.8A CN201911347829A CN111103111A CN 111103111 A CN111103111 A CN 111103111A CN 201911347829 A CN201911347829 A CN 201911347829A CN 111103111 A CN111103111 A CN 111103111A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
sub
formula
submatrix
signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN201911347829.8A
Other languages
English (en)
Inventor
赵海峰
张亚
郭燕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Vocational College Of Information Technology
Original Assignee
Nanjing Vocational College Of Information Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Vocational College Of Information Technology filed Critical Nanjing Vocational College Of Information Technology
Priority to CN201911347829.8A priority Critical patent/CN111103111A/zh
Publication of CN111103111A publication Critical patent/CN111103111A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
    • G01M7/08—Shock-testing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00—Testing of vehicles
    • G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
    • G01M17/0078—Shock-testing of vehicles

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

本发明公开了一种冲击信号特征提取及降噪方法，包括步骤利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵、对子矩阵B进行奇异值分解、确定重构子矩阵B的最佳行数、确定重构子矩阵B的有效阶次和重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；针对现有技术中小波消噪方法存在降噪处理效果不理想，降噪后的冲击信号信噪比低的问题，本发明所提供的一种冲击信号特征提取及降噪方法，降噪处理效果理想,降噪处理后重构的信号具有较高的信噪比。

Description

一种冲击信号的特征提取与降噪方法
技术领域
本发明涉及一种冲击信号的特征提取与降噪方法。
背景技术
冲击碰撞是日常生活中经常发生的现象，如汽车碰撞测试。在这些研究中可以通过对冲击信号的分析和处理，得出冲击碰撞过程冲击载体的一些重要参数(冲击时间、最大加速度、最大受力等)，进而为车体的结构、强度等参数提供重要参考。但是在冲击过程中，测试系统测得的过载加速度信号一般除了包含冲击过程中车体承受的加速度信号，还夹杂了在冲击机过程中测试装置所产生的振动信号和外部噪声，这些信号在测试过程中是不可避免的，在提取冲击特征时是需要滤除的成分。冲击过信号的处理，关键在于找到合适的滤波方法，将冲击过程中所产生的测试装置振动信号以及外部噪声剔除，仅保留反应冲击阻力形成的加速度信号。现有技术中一般使用小波消噪方法进行降噪处理，小波消噪方法是通过短波实现噪音消除，小波消噪方法存在降噪处理效果不理想，降噪后的冲击信号信噪比低的问题。
发明内容
针对现有技术中小波消噪方法存在降噪处理效果不理想，降噪后的冲击信号信噪比低的问题，本发明的目的在于提供一种冲击信号的特征提取与降噪方法，降噪处理效果理想,降噪处理后的冲击信号具有较高的信噪比。
本发明为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：
一种冲击信号的特征提取与降噪方法，包括如下步骤：
步骤一：利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵；
设冲击信号s(t)是长度为N的一维时间信号序列，t＝1,2,…，N,利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵，得到子矩阵B，如式(1)所示：
Figure RE-GDA0002426563500000011
式中：N＝L+(M-1)τ，τ＝1,子矩阵B为L×M维矩阵；
步骤二：对子矩阵B进行奇异值分解；
对子矩阵B进行奇异值分解，如式(2)所示：
BL×M＝UL×L∑L×MVT M×M (2)
式中：U为L阶正交矩阵，V为M阶正交矩阵；Σ为对角矩阵：∑＝dig(δ1，δ2，…，δL)，其中δ1、δ2、…、δL为子矩阵B的奇异值；
步骤三：确定重构子矩阵B的最佳行数；
设δi为子矩阵B的第i个奇异值，λi为前i个奇异值在全部奇异值之和中所占比例，如式 (3)所示：
λi＝(δ1+δ2+...δi)/(δ1+δ2+...+δL) (3)
设i取值n时，满足0.95≤λn＜1，n+1即为重构子矩阵B的最佳行数；
其中，1≤i≤L-1；
步骤四：确定重构子矩阵B的有效阶次；
先将L＝n+1代入式(1)得到子矩阵B1，根据式(2)对子矩阵B1进行奇异值的分解，得到子矩阵B1的奇异值分别为δ1、δ2、…、δn+1；
设δj为子矩阵B1的第j个奇异值，奇异值δj对应的信号分量的能量为E，如式(4)所示：
E＝δj 2 (4)
设P为前j个奇异值的能量在全部奇异值的能量之和中所占比例，如式(5)所：
Figure RE-GDA0002426563500000021
设j取值k时，满足0.98≤P＜1，k即为重构子矩阵B的有效阶次；
其中，1≤j≤n；
步骤五：重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；
1)将子矩阵B1中δk之后的奇异值δk+1、δk+2，…δn+1置零，代入式(2)得到子矩阵 B2，子矩阵B2为重构子矩阵B所得到的矩阵；
2)利用式(1)对子矩阵B2进行反演，获得冲击信号降噪后的信号序列。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明利用最佳行数及有效阶次重构子矩阵，从而将冲击信号中夹杂的振动及噪声信号剔除，提取出冲击阻力形成的主体信号，再利用重构的子矩阵进行延迟法反演，获得冲击信号降噪后的信号序列，能较好反映冲击信号的特征，降噪处理效果理想,降噪处理后重构的信号具有较高的信噪比。
附图说明
图1为实施例1中步骤流程图。
图2为实施例1中冲击信号X(t)曲线图。
图3为实施例1中L取值2，3，4，5，8，20时冲击信号奇异值的曲线图。
图4为实施例1中L取值2，3，4，5，8，20时冲击信号前i次奇异值之和在总体奇异值中所占比例的曲线图。
图5为实施例1中L取值5，k取值2时利用奇异值分解方法获得的降噪后的冲击信号及误差的曲线图。
图6为利用小波消噪方法获得的降噪后的冲击信号的曲线图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
实施例1
如图1所示，一种冲击信号的特征提取与降噪方法，包括如下步骤：
步骤一：利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵；
设冲击信号s(t)是长度为N的一维时间信号序列，t＝1,2,…，N,利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵，得到子矩阵B，如式(1)所示：
Figure RE-GDA0002426563500000031
式中：N＝L+(M-1)τ，τ＝1,子矩阵B为L×M维矩阵；
步骤二：对子矩阵B进行奇异值分解；
对子矩阵B进行奇异值分解，如式(2)所示：
BL×M＝UL×L∑L×MVT M×M (2)
式中：U为L阶正交矩阵，V为M阶正交矩阵；Σ为对角矩阵：∑＝dig(δ1，δ2，…，δL)，其中δ1、δ2、…、δL为子矩阵B的奇异值；
步骤三：确定重构子矩阵B的最佳行数；
设δi为子矩阵B的第i个奇异值，λi为前i个奇异值在全部奇异值之和中所占比例，如式 (3)所示：
λi＝(δ1+δ2+...δi)/(δ1+δ2+...+δL) (3)
设i取值n时，满足0.95≤λn＜1，n+1即为重构子矩阵B的最佳行数；
其中，1≤i≤L-1；
步骤四：确定重构子矩阵B的有效阶次；
先将L＝n+1代入式(1)得到子矩阵B1，根据式(2)对子矩阵B1进行奇异值的分解，得到子矩阵B1的奇异值分别为δ1、δ2、…、δn+1；
设δj为子矩阵B1的第j个奇异值，奇异值δj对应的信号分量的能量为E，如式(4)所示：
E＝δj 2 (4)
设P为前j个奇异值的能量在全部奇异值的能量之和中所占比例，如式(5)所：
Figure RE-GDA0002426563500000041
设j取值k时，满足0.98≤P＜1，k即为重构子矩阵B的有效阶次；
其中，1≤j≤n；
步骤五：重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；
1)将子矩阵B1中δk之后的奇异值δk+1、δk+2，…δn+1置零，代入式(2)得到子矩阵 B2，子矩阵B2为重构子矩阵B所得到的矩阵；
2)利用式(1)对子矩阵B2进行反演，获得冲击信号降噪后的信号序列。
如图2所示，为本实施例中冲击信号X(t)的曲线图。
如图3所示，为本实施例中L取值2，3，4，5，8，20时冲击信号奇异值的曲线图。从图中可以看出，当L≥5时，前5个奇异值分量呈下降趋势，之后继续增大L取值奇异值相对变化很小，且基本呈稳定变化态势。
如图4所示，为本实施例中L取值2，3，4，5，8，20时前i次奇异值之和在总体奇异值中所占比例的曲线图。从图中可以看出λi随奇异值的增加其变化越来越慢，当L取值5时，前4个奇异值分量和已经占据总体分量的95％以上。所以，本实施例中L取值5为重构子矩阵B的最佳行数。
L取值2,3,4,5,8时冲击信号的奇异值数值，如下表1所示，从表1中可以看出，当L取值5时，前两个奇异值分别为0.716和0.112，此后其值都低于0.1，前2次奇异值能量所占总体能量比p为98％，占据了总体能量的大部，说明前2次能量携带了信号的主体，所以，本实施例中取k＝2为重构子矩阵B的有效阶次。
表1
Figure RE-GDA0002426563500000051
如图5所示，为本实施例中L取值5，k取值2时利用奇异值分解方法获得的降噪后的冲击信号及误差的曲线图。从图中可以看出冲击信号经过奇异值分解重构后取得较好的降噪效果。
如图6所示，为利用小波消噪方法获得的降噪后的冲击信号的曲线图。与图4进行对比，可以知道本实施例中利用奇异值分解方法获得的降噪后的冲击信号的信噪比(SNR)要优于小波分解重构后信号的信噪比(如下表2所示)
表2
Figure RE-GDA0002426563500000052

Claims (1)

1.一种冲击信号特征提取及降噪方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵；
设冲击信号s(t)是长度为N的一维时间信号序列，t＝1,2,…，N,利用相空间重构理论重构吸引子轨迹矩阵，得到子矩阵B，如式(1)所示：
Figure FDA0002333876690000011
式中：N＝L+(M-1)τ，τ＝1,子矩阵B为L×M维矩阵；
步骤二：对子矩阵B进行奇异值分解；
对子矩阵B进行奇异值分解，如式(2)所示：
BL×M＝UL×L∑L×MVT M×M (2)
式中：U为L阶正交矩阵，V为M阶正交矩阵；Σ为对角矩阵：∑＝dig(δ1，δ2，...，δL)，其中δ1、δ2、…、δL为子矩阵B的奇异值；
步骤三：确定重构子矩阵B的最佳行数；
设δi为子矩阵B的第i个奇异值，λi为前i个奇异值在全部奇异值之和中所占比例，如式(3)所示：
λi＝(δ1+δ2+…δi)/(δ1+δ2+...+δL) (3)
设i取值n时，满足0.95≤λn＜1，n+1即为重构子矩阵B的最佳行数；
其中，1≤i≤L-1；
步骤四：确定重构子矩阵B的有效阶次；
先将L＝n+1代入式(1)得到子矩阵B1，根据式(2)对子矩阵B1进行奇异值的分解，得到子矩阵B1的奇异值分别为δ1、δ2、…、δn+1；
设δj为子矩阵B1的第j个奇异值，奇异值δj对应的信号分量的能量为E，如式(4)所示：
E＝δj 2 (4)
设P为前j个奇异值的能量在全部奇异值的能量之和中所占比例，如式(5)所：
Figure FDA0002333876690000012
设j取值k时，满足0.98≤P＜1，k即为重构子矩阵B的有效阶次；
其中，1≤j≤n；
步骤五：重构子矩阵B，获得降噪后的冲击信号；
1)将子矩阵B1中δk之后的奇异值δk+1、δk+2，…δn+1置零，代入式(2)得到子矩阵B2，子矩阵B2为重构子矩阵B所得到的矩阵；
2)利用式(1)对子矩阵B2进行反演，获得冲击信号降噪后的信号序列。
CN201911347829.8A 2019-12-24 2019-12-24 一种冲击信号的特征提取与降噪方法 Withdrawn CN111103111A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911347829.8A CN111103111A (zh) 2019-12-24 2019-12-24 一种冲击信号的特征提取与降噪方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911347829.8A CN111103111A (zh) 2019-12-24 2019-12-24 一种冲击信号的特征提取与降噪方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111103111A true CN111103111A (zh) 2020-05-05

Family

ID=70423414

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911347829.8A Withdrawn CN111103111A (zh) 2019-12-24 2019-12-24 一种冲击信号的特征提取与降噪方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111103111A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114506471A (zh) * 2022-03-17 2022-05-17 北京机电工程研究所 一种飞机悬挂物的一阶弯曲频率确定方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0022671A1 (en) * 1979-07-13 1981-01-21 Westinghouse Electric Corporation Method and apparatus for determining the mass of an impacting object
CN2567674Y (zh) * 2002-12-12 2003-08-20 谌德荣 冲击信号处理芯片
CN102998118A (zh) * 2012-11-29 2013-03-27 西安交通大学 一种基于形态学滤波和复杂度测度的轴承定量诊断方法
CN106845010A (zh) * 2017-02-16 2017-06-13 西南交通大学 基于改进SVD降噪和Prony的低频振荡主导模式辨识方法
CN108387887A (zh) * 2018-05-22 2018-08-10 西安邮电大学 一种水声信号的混合降噪方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0022671A1 (en) * 1979-07-13 1981-01-21 Westinghouse Electric Corporation Method and apparatus for determining the mass of an impacting object
CN2567674Y (zh) * 2002-12-12 2003-08-20 谌德荣 冲击信号处理芯片
CN102998118A (zh) * 2012-11-29 2013-03-27 西安交通大学 一种基于形态学滤波和复杂度测度的轴承定量诊断方法
CN106845010A (zh) * 2017-02-16 2017-06-13 西南交通大学 基于改进SVD降噪和Prony的低频振荡主导模式辨识方法
CN108387887A (zh) * 2018-05-22 2018-08-10 西安邮电大学 一种水声信号的混合降噪方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DOROTHEA WENDT等: "Toward a more comprehensive understanding of the impact of masker type and signal-to-noise ratio on the pupillary response while performing a speech-in-noise test", 《HEARING RESEARCH》 *
赵海峰等: "基于奇异值分解的侵彻过载信号降噪方法", 《振动、测试与诊断》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114506471A (zh) * 2022-03-17 2022-05-17 北京机电工程研究所 一种飞机悬挂物的一阶弯曲频率确定方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113375940A (zh) 基于svd和ceemdan的故障轴承诊断方法
CN105677035B (zh) 基于eemd和小波阈值的运动想象脑电信号消噪方法
CN109871733B (zh) 一种自适应海杂波信号去噪方法
CN111582205B (zh) 一种基于多分辨率奇异值分解模型的降噪方法
CN111103111A (zh) 一种冲击信号的特征提取与降噪方法
CN107729845A (zh) 一种基于子空间特征值分解的实测频响函数降噪方法
CN103454621A (zh) 基于匹配追踪的宽带雷达目标复回波去噪方法
CN109724693B (zh) 一种基于平稳小波的融合光谱去噪方法
CN113030868A (zh) 一种毫米波雷达角度超分辨方法
CN111241902B (zh) 一种高精度多重同步压缩广义s变换时频分析方法
AU761504B2 (en) Signal processing
CN111323233B (zh) 一种用于低速旋转机械故障诊断的局部均值分解方法
CN117195048B (zh) 一种脉冲星周期估计方法
CN109782246B (zh) 波达方向估计方法及装置、雷达、可读存储介质
CN112766044A (zh) 疏松样品纵横波速度分析方法、装置及计算机存储介质
CN114047499B (zh) 传感器阵列信号幅度不一致时的信号归一化方法及设备
CN108761412B (zh) 一种低信噪比情况下压缩感知雷达单目标参数估计方法
CN111693915A (zh) 基于多尺度排列模糊熵的功能磁共振复杂度测度方法
CN113050043A (zh) 基于非理想lpf的探地雷达超宽带高斯脉冲fri采样方法
CN113805152A (zh) 一种基于目标稀疏性的二相编码雷达信号距离超分辨方法
Sharmila et al. Performance Evaluation of Medical Image Denoising based on Deep Neural Network
Sathish et al. Wavelet denoising for plane wave DOA estimation by MUSIC
CN113422629A (zh) 一种协方差矩阵重构自适应波束形成方法及系统
CN109009091B (zh) 基于EEMD与DSS-ApEn的脑电信号消噪方法
CN119363127B (zh) 一种基于自适应稀疏表示的齿轮振动信号压缩感知方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20200505

WW01 Invention patent application withdrawn after publication