CN101424711B - 铃音自动检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种铃音自动检测方法，包括如下步骤：读取信号文件并截取有效数据；对有效数据进行曲线拟合，得到拟合函数；根据拟合函数求铃音的粗略值；根据铃音的粗略值确定铃音的实际值。本发明还提供一种铃音自动检测系统。本发明能够自动检测信号的铃音参数，提高了测量效率，避免了人为误差。

Description

铃音自动检测系统及方法

技术领域

本发明是关于一种信号检测的系统及方法，特别是关于一种铃音自动检测的系统及方法

背景技术

参阅图1所示，是信号的电压值测量参数的示意图，图中横轴表示时间，纵轴表示电压，“a”表示过冲(Overshoot)、“b”表示下冲(Undershoot)、“c”表示直流高电压(DC Voltage High)、“d”表示直流低电压(DC Voltage Low)、“e”表示铃音震荡下缘(RingDown，即正半波稳态区间的震荡最低边缘)、“f”表示铃音震荡上缘(RingUp，即负半波稳态区间的震荡最高边缘)、“g”表示幅度(Amplitude)、“h”表示回沟(RingBack)。在上述测量参数中，铃音震荡上缘(RingUp)、铃音震荡下缘(RingDown)及回沟(RingBack)统称为铃音，铃音在用示波器进行测量时存在困难，无法单纯只用示波器的自动控制指令实现，而要依靠视觉上的主观辨识去决定其电压值，检测效率低，容易带来人为误差。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种能够避免人为误差的铃音自动检测系统及方法。

一种铃音自动检测系统，用于检测信号的铃音震荡下缘、铃音震荡上缘及回沟，该系统包括：截取模块，用于从信号文件中截取铃音震荡下缘有效数据及铃音震荡上缘有效数据；曲线拟合模块，用于对铃音震荡下缘有效数据进行曲线拟合得到拟合函数f₁(x)，对铃音震荡上缘有效数据进行曲线拟合得到拟合函数f₂(x)；初次定位模块，用于根据拟合函数f₁(x)确定铃音震荡下缘的粗略值，根据拟合函数f₂(x)确定铃音震荡上缘的粗略值；及二次定位模块，用于根据铃音震荡下缘的粗略值确定铃音震荡下缘的实际值，根据铃音震荡上缘的粗略值确定铃音震荡上缘的实际值，及根据铃音震荡下缘的实际值与铃音震荡上缘的实际值确定回沟的数值。

一种铃音自动检测方法，用于检测信号的铃音震荡下缘、铃音震荡上缘及回沟，该方法包括如下步骤：读取信号文件，从该信号文件中截取铃音震荡下缘有效数据及铃音震荡上缘有效数据；对铃音震荡下缘有效数据进行曲线拟合，得到拟合函数f₁(x)，对铃音震荡上缘有效数据进行曲线拟合，得到拟合函数f₂(x)；根据拟合函数f₁(x)求铃音震荡下缘的粗略值，根据拟合函数f₂(x)求铃音震荡上缘的粗略值；根据铃音震荡下缘粗略值求铃音震荡下缘的实际值，根据铃音震荡上缘的粗略值求铃音震荡上缘的实际值；及将铃音震荡下缘的实际值减去铃音震荡上缘的实际值，其差值作为回沟的数值。

本发明铃音自动检测系统及方法能够自动检测信号的铃音参数，提高了测量效率，避免了人为误差。

附图说明

图1是信号的电压值测量参数的示意图。

图2是本发明铃音自动检测系统的功能模块图。

图3是截取铃音检测的有效数据的示意图。

图4是拟合曲线极小值的示意图。

图5是拟合曲线极大值的示意图。

图6是铃音震荡下缘二次定位的示意图。

图7是铃音震荡上缘二次定位的示意图。

图8是本发明铃音自动检测方法的流程图。

具体实施方式

如图2所示，是本发明铃音自动检测系统的功能模块图。该铃音自动检测系统运行在计算机上，该铃音自动检测系统包括：截取模块11、曲线拟合模块12、初次定位模块13及二次定位模块14。

截取模块11，用于从信号文件中截取铃音检测的有效数据。信号文件包含信号的观测数据。该信号文件可以是*.csv格式、*.xls格式或其他格式的文件，可以是仪器(如示波器)量测结果文件，也可以是其他方式获取的数据文件。该观测数据是离散数据，表示信号在各离散时间的电压值，可以用(x_i，y_i)表示，其中x_i是时间，y_i是x_i时的电压。铃音检测是对单一周期的观测数据进行分析处理，为了便于说明，假定该信号文件包含一个信号周期的观测数据。

铃音参数包括铃音震荡下缘(RingDown)、铃音震荡上缘(RingUp)及回沟(RingBack)。RingDown为正半波稳态区间的震荡最低边缘，RingUp为负半波稳态区间的震荡最高边缘，RingDown与RingUp之差为RingBack。如图3所示，图中的曲线是一个信号周期的观测曲线(该曲线微观上为离散数据)，利用集成电路(IC)设计规格由输入高电压(VIH)、参考电压(VREF)及输入低电压(VIL)与此周期区间内的曲线产生七个时间上的特征点(P₁，P₂，…，P₇)，正半波稳态区间为P₂～P₃区间，负半波稳态区间为P₅～P₆区间。由RingDown及RingUp的意义可知，RingDown位于P₂～P₃区间，RingUp位于P₅～P₆区间。分别截取P₂～P³区间的观测数据及P⁵～P⁶区间的观测数据作为检测RingDown及RingUp的有效数据。设P₂～P₃区间的观测数据为(x_1i，y_1i)，其中x_1i∈{x₁₁，x₁₂，x₁₃，…，x_1p}，y_1i∈{y₁₁，y₁₂，y₁₃，…，y_1p}，p为P₂～P₃区间的观测数据个数；P₅～P₆的观测数据为(x_2i，y_2i)，其中x_2i∈{x₂₁，x₂₂，x₂₃，…，x_2q}，y_2i∈y₂₁，y₂₂，y₂₃，…，Y_2q}，q为P₅～P₆区间的观测数据个数。铃音检测只需对P²～P³区间及P⁵～P⁶区间的观测数据进行分析处理。

曲线拟合模块12，用于分别对RingDown有效数据(P₂～P³区间)及RingUp有效数据(P₅～P₆区间)进行曲线拟合。

曲线拟合是用连续曲线近似地比拟离散数据函数关系的一种数据处理方法，通常用解析表达式逼近离散数据。曲线拟合的数学公式为

$y\≈f\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{\mathrm{\φ}}_i\left(x\right)=a_0{\mathrm{\φ}}_0\left(x\right)+a_1{\mathrm{\φ}}_1\left(x\right)+...+a_m{\mathrm{\φ}}_m\left(x\right)$

其中，f(x)是拟合函数，φ_i(x)(i＝0，1，2，…，m)是一组线性无关的函数，称为基函数，a_i(i＝0，1，2，…，m)是一组待定系数。若取幂函数为基函数(φ_i(x)＝xⁱ，i＝0，1，2，…，m)，则

$y\≈f\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{\mathrm{\φ}}_i\left(x\right)=a_0+a_1{x}^1+a_2{x}^2+...+a_m{x}^m$

基函数可取任意正交完备函数族，如勒让德(Legendre)多项式，切比雪夫(Chebyshev)多项式或者是三角函数。

求一个拟合函数f(x)，使得观测数据与拟合函数的误差 $\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[f\left(x_i\right)-y_i]}^2$ 最小，得到一组待定系数a_i(i＝0，1，2，…，m)。拟合函数对应的曲线为拟合曲线。

需要说明的是，通常用观测数据与拟合函数的误差 $\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{[f\left(x_i\right)-y_i]}^2$ 作为拟合优度的标准，实际应用时还可以选用其他的拟合优度的标准。求拟合曲线有多种方法，最常用的是最小二乘法，还有其他最优化方法，如单纯形法、拟牛顿法等，此处不再赘述。

曲线拟合后得到P₂～P₃区间的拟合函数f₁(x)及P₅～P₆区间的拟合函数f₂(x)，f₁(x)及f₂(x)有各自的一组待定系数。f₁(x)的作用域为[x₁₁，x_1p]，f₂(x)的作用域为[x₂₁，x_2q]。

初次定位模块13，用于在拟合曲线f₁(x)上确定RingDown的粗略值及在拟合曲线f₂(x)上确定RingUp的粗略值。

由RingDown及RingUp的意义可知，RingDown是拟合函数f₁(x)的极小值，RingUp是拟合函数f₂(x)的极大值。极大值和极小值统称极值。

判别法则I：设函数f(x)在x₀处存在二阶导数且f′(x₀)＝0，f″(x₀)≠0，则

(1)若f″(x₀)＜0，则f(x₀)是极大值；

(2)若f″(x₀)＞0，则f(x₀)是极小值。

其中，f′(x)为一阶导数，f″(x)为二阶导数。

根据公式 $f^{\′}\left(x_i\right)\≈\frac{f\left(x_{i+1}\right)-f\left(x_i\right)}{x_{i+1}-x_i}=\frac{f\left(x_{i+1}\right)-f\left(x_i\right)}{\mathrm{\Δx}}$ 及

$f^{\′\′}\left(x_i\right)\≈\frac{f^{\′}\left(x_{i+1}\right)-f^{\′}\left(x_i\right)}{x_{i+1}-x_i}$

(Δx＝x_i+1-x_i＝x_i-x_i-1＝…，Δx为时间间隔)计算拟合函数f₁(x)及f₂(x)在其作用域内各个离散时间(即对于f₁(x)，x＝x_1i∈{x₁₁，x₁₂，x₁₃，…，x_1p}；对于f₂(x)，x＝x_2i∈{x₂₁，x₂₂，x₂₃，…，x_2q})的一阶导数及二阶导数，根据判别法则I求f₁(x)的极小值及f₂(x)的极大值。

得到至少一个f₁(x)的极小值及至少一个f₂(x)的极大值。如图4所示，图中曲线是拟合曲线f₁(x)，f₁(x)有三个极小值m₁，m₂，m₃；如图5所示，图中曲线是拟合曲线f₂(x)，f₂(x)有三个极大值n₁，n₂，n₃。

比较f₁(x)的各个极小值，取其中的最小值作为RingDown的粗略值。图4中的m₂即为RingDown的粗略值。

比较f₂(x)的各个极大值，取其中的最大值作为RingUp的粗略值。图5中的n₂即为RingUp的粗略值。

计算拟合函数f₁(x)及f₂(x)的一阶导数及二阶导数有多种方法，例如还可根据公式 $f^{\′}\left(x_i\right)\≈\frac{f\left(x_i\right)-f\left(x_{i-1}\right)}{\mathrm{\Δx}}$ 或 $f^{\′}\left(x_i\right)\≈\frac{f\left(x_{i+1}\right)-f\left(x_{i-1}\right)}{2\mathrm{\Δx}}$ 求一阶导数。

求拟合曲线的极值也有多种方法，例如由判别法则II求极值。

判别法则II：设f(x)在点x₀的邻域内可导且f′(x₀)＝0，则

(1)若在x₀左侧附近f′(x)＞0，在x₀右侧附近f′(x)＜0，则f(x₀)为极大值；

(2)若在x₀左侧附近f′(x)＜0，在x₀右侧附近f′(x)＞0，则f(x₀)为极小值。

若由判别法则II求极值，则只需计算拟合函数的一阶导数。

二次定位模块14，用于确定RingDown及RingUp的实际值。

曲线拟合只是观测数据的近似，拟合函数值与实际的观测值之间存在一定的偏差，初次定位模块13确定的RingDown的粗略值及RingUp的粗略值是拟合曲线f₁(x)及f₂(x)的极值，与观测数据的RingDown及RingUp的实际值也有一定的偏差。为了精确铃音检测的结果，对RingDown及RingUp进行二次定位，以得到RingDown及RingUp的实际值。

首先计算RingDown的粗略值及RingUp的粗略值所在位置的曲率半径。

平面曲线的曲率是曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，表明曲线偏离直线的程度。曲率越大，表示曲线的弯曲程度越大。曲率的数学公式为

其中，

为曲线段上切线变化的角度，Δs为弧长。

一般令曲率为正数，即

曲率的倒数就是曲率半径。

$r=\frac{1}{\mathrm{\κ}}\left|\frac{{(1+f^{\′}{\left(x\right)}^2)}^{3/2}}{f^{\′\′}\left(x\right)}\right|$

如图6所示，图中实曲线是拟合曲线f₁(x)，虚曲线是P₂～P₃区间的观测曲线，RingDown的粗略值位于拟合曲线f₁(x)的点P，根据上述曲率半径公式求得该点的曲率半径(OP)并得到该点的曲率圆，O为圆心，取圆心角α＝∠MON＝60°且∠MOP＝∠NOP，OM、ON与P₂～P₃区间的观测曲线分别相交于点A、B，取A、B之间观测曲线作为RingDown二次定位数据。比较A、B之间观测曲线的各个观测值，取其中的最小值作为RingDown的实际值。同理可求RingUp的实际值(参阅图7)。圆心角的取值范围是5°～180°

还可以用其他方法获取二次定位数据，如在图6、图7中以点P为圆心，以各自曲率半径为半径截取观测曲线的一段数据作为二次定位数据。

RingDown的实际值减去RingUp的实际值即为Ringback的数值。

如图8所示，是本发明铃音自动检测方法的流程图。

步骤S801，计算机读取信号文件，从该信号文件中截取有效数据。如图3所示，在一个信号完整周期中，RingDown位于P₂～P₃区间，RingUp位于P₅～P₆区间，分别截取P₂～P₃区间及P₅～P₆区间的观测数据作为RingDown及RingUp的有效数据。设P₂～P₃区间的观测数据为(x_1i，y_1i)，其中x_1i∈{x₁₁，x₁₂，x₁₃，…，x_1p}，y_1i∈{y₁₁，y₁₂，y₁₃，…，y_1p}，p为P₂～P₃区间的观测数据个数；P₅～P₆的观测数据为(x_2i，y_2i)，其中x_2i∈{x₂₁，x₂₂，x₂₃，…，x_2q}，y_2i∈{y₂₁，y₂₂，y₂₃，…，y_2q}，q为P₅～P₆区间的观测数据个数。

步骤S802，分别对P₂～P₃区间及P₅～P₆区间进行曲线拟合，得到P₂～P₃区间的拟合函数f₁(x)及P₅～P₆区间的拟合函数f₂(x)。

步骤S803，计算拟合函数f₁(x)在P₂～P₃区间及拟合函数f₂(x)在P₅～P₆区间各离散时间的拟合函数值。

将x＝x_1i∈{x₁₁，x₁₂，x₁₃，…，x_1p}代入拟合函数f₁(x)，求得f₁(x)的拟合函数值f₁(x₁₁)，f₁(x₁₂)，…，f₁(x_1p)；将x＝x_2i∈{x₂₁，x₂₂，x₂₃，…，x_2q}代入拟合函数f₂(x)，求得f₂(x)的拟合函数值f₂(x₂₁)，f₂(x₂₂)，…，f₂(x_2q)。

步骤S804，计算拟合函数f₁(x)及f₂(x)的一阶导数及二阶导数。

一阶导数及二阶导数的数学公式为

$f^{\′}\left(x_i\right)\≈\frac{f\left(x_{i+1}\right)-f\left(x_i\right)}{x_{i+1}-x_i}=\frac{f\left(x_{i+1}\right)-f\left(x_i\right)}{\mathrm{\Δx}}$

$f^{\′\′}\left(x_i\right)\≈\frac{f^{\′}\left(x_{i+1}\right)-f^{\′}\left(x_i\right)}{x_{i+1}-x_i}$

将f₁(x)的各函数值f₁(x₁₁)，f₁(x₁₂)，…，f₁(x_1p)分别代入上述一阶导数及二阶导数公式，求得f₁(x)的各一阶导数f₁′(x_1，1)，f₁′(x_1，2)，…，f₁′(x_1，p-1)及各二阶导数f₁″(x_1，1)，f₁″(x_1，2)，…，f₁″(x_1，p-2)。

将f₂(x)的各函数值f₂(x₂₁)，f₂(x₂₂)，…，f₂(x_2q)代入上述一阶导数及二阶导数公式，求得f₂(x)的各一阶导数f₂′(x_2，1)，f₂′(x_2，2)，…，f₂′(x_2，q-1)及各二阶导数f₂″(x_2，1)，f₂″(x_2，2)，…，f₂″(x_2，q-2)。

步骤S805，求拟合函数f₁(x)的各个极小值及拟合函数f₂(x)的各个极大值。

根据步骤S804求得的f₁(x)的各一阶导数f₁′(x₁₁)，f₁′(x₁₂)，…，f₁′(x_1p)及各二阶导数f₁″(x₁₁)，f₁″(x₁₂)，…，f₁″(x_1p)，求满足f₁′(x₀)＝0，f₁″(x₀)＞0的f₁(x₀)，f₁(x₀)是极小值。如图4所示，图中曲线是拟合曲线f₁(x)，f₁(x)有三个极小值m₁，m₂，m₃。

根据步骤S804求得的f₂(x)的各一阶导数f₂′(x₂₁)，f₂′(x₂₂)，…，f₂′(x_2q)及各二阶导数f₂″(x₂₁)，f₂″(x₂₂)，…，f₂″(x_2q)，求满足f₂′(x₀)＝0，f₂″(x₀)＜0的f₂(x₀)，f₂(x₀)是极大值。如图5所示，图中曲线是拟合曲线f₂(x)，f₂(x)有三个极大值n₁，n₂，n₃。

步骤S806，比较f₁(x)的各个极小值，其中的最小值作为RingDown的粗略值；比较f₂(x)的各个极大值，其中的最大值作为RingUp的粗略值。如图4所示，m₂为RingDown的粗略值；如图5所示，n₂为RingUp的粗略值。

步骤S807，求拟合曲线f₁(x)上RingDown的粗略值所在位置(图6中点P)的曲率半径r₁及拟合曲线f₂(x)上RingUp的粗略值所在位置(图7中点P)的曲率半径r₂。

步骤S808，由曲率半径r₁及其对应曲率圆的圆心角α从P₂～P₃区间中截取曲线s₁(图6中A、B之间曲线)作为RingDown的二次定位数据，由曲率半径r₂及其对应曲率圆的圆心角α从P⁵～P⁶区间中截取曲线s₂(图7中A、B之间曲线)作为RingUp的二次定位数据。图6、图7中圆心角α＝∠MON＝60°。

步骤S809，求出曲线s₁内所有观测值{y_i，i∈s₁}的最小值y_min及曲线s₂内所有观测值{y_i，i∈s₂}的最大值y_max，y_min即为RingDown的实际值，y_max即为RingUp的实际值。

步骤S810，将RingDown的实际值减去RingUp的实际值作为Ringback的数值。

步骤S811，判断是否有新的信号文件进行铃音检测。若有新的信号文件，则流程转向步骤S801重新分析该新的信号文件；若没有新的信号文件，则结束铃音检测流程。

Claims (9)

1.一种铃音自动检测方法，用于检测信号的铃音震荡下缘、铃音震荡上缘及回沟，其特征在于，该方法包括如下步骤：

读取信号文件，从该信号文件中截取铃音震荡下缘有效数据及铃音震荡上缘有效数据，所述信号文件包含信号的离散数据，该离散数据表示信号在各离散时间的电压值，所截取的铃音震荡下缘有效数据及铃音震荡上缘有效数据是该信号文件中的两组离散数据；

对铃音震荡下缘有效数据进行曲线拟合，得到拟合函数f₁(x)，对铃音震荡上缘有效数据进行曲线拟合，得到拟合函数f₂(x)；

计算拟合函数f₁(x)在铃音震荡下缘有效数据的各离散时间的拟合函数值，计算拟合函数f₂(x)在铃音震荡上缘有效数据的各离散时间的拟合函数值；

求拟合函数f₁(x)的各个极小值及拟合函数f₂(x)的各个极大值；

取拟合函数f₁(x)的各个极小值中的最小值作为铃音震荡下缘粗略值，取拟合函数f₂(x)的各个极大值中的最大值作为铃音震荡上缘粗略值；

从铃音震荡下缘有效数据中截取铃音震荡下缘粗略值所在位置附近的一段数据作为铃音震荡下缘二次定位数据，从铃音震荡上缘有效数据中截取铃音震荡上缘粗略值所在位置附近的一段数据作为铃音震荡上缘二次定位数据；

取铃音震荡下缘二次定位数据中的最小值作为铃音震荡下缘的实际值，取铃音震荡上缘二次定位数据中的最大值作为铃音震荡上缘的实际值；及

将铃音震荡下缘的实际值减去铃音震荡上缘的实际值，其差值作为回沟的数值。

2.如权利要求1所述的铃音自动检测方法，其特征在于，所述拟合函数的表达式为

$f\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{\mathrm{\φ}}_i\left(x\right)=a_0{\mathrm{\φ}}_0\left(x\right)+a_1{\mathrm{\φ}}_1\left(x\right)+...+a_m{\mathrm{\φ}}_m\left(x\right)$

其中φ_i(x)，i＝0，1，2，…，m是一组线性无关的函数，称为基函数，a_i，i＝0，1，2，…，m是一组待定系数，所述拟合函数f₁(x)及拟合函数f₂(x)有各自的一组待定系数。

3.如权利要求2所述的铃音自动检测方法，其特征在于，所述的基函数是幂函数，即φ_i(x)＝xⁱ，i＝0，1，2，…，m。

4.如权利要求1所述的铃音自动检测方法，其特征在于，所述曲线拟合的方法是最小二乘法。

5.如权利要求1所述的铃音自动检测方法，其特征在于，所述求拟合函数f₁(x)的各个极小值及拟合函数f₂(x)的各个极大值的步骤包括：

计算拟合函数f₁(x)及拟合函数f₂(x)各离散时间的一阶导数及二阶导数；及

求拟合函数f₁(x)满足一阶导数为零，二阶导数大于零的函数值，该函数值是拟合函数f₁(x)的极小值；求拟合函数f₂(x)满足一阶导数为零，二阶导数小于零的函数值，该函数值是拟合函数f₂(x)的极大值。

6.如权利要求1所述的铃音自动检测方法，其特征在于，所述从铃音震荡下缘有效数据中获取铃音震荡下缘二次定位数据，从铃音震荡上缘有效数据中获取铃音震荡上缘二次定位数据的步骤包括：

求拟合函数f₁(x)对应曲线上铃音震荡下缘粗略值所在位置的曲率半径r₁，求拟合函数f₂(x)对应曲线上铃音震荡上缘粗略值所在位置的曲率半径r₂；及

由曲率半径r₁及其对应曲率圆的圆心角α从铃音震荡下缘有效数据中获取铃音震荡下缘二次定位数据，由曲率半径r₂及其对应曲率圆的圆心角α从铃音震荡上缘有效数据中获取铃音震荡上缘二次定位数据。

7.如权利要求6所述的铃音自动检测方法，其特征在于，所述圆心角α的取值范围是5°～180°。

8.一种铃音自动检测系统，用于检测信号的铃音震荡下缘、铃音震荡上缘及回沟，其特征在于，该系统包括：

截取模块，用于从信号文件中截取铃音震荡下缘有效数据及铃音震荡上缘有效数据；

曲线拟合模块，用于对铃音震荡下缘有效数据进行曲线拟合得到拟合函数f₁(x)，对铃音震荡上缘有效数据进行曲线拟合得到拟合函数f₂(x)；

初次定位模块，用于计算拟合函数f₁(x)在铃音震荡下缘有效数据的各离散时间的拟合函数值，计算拟合函数f₂(x)在铃音震荡上缘有效数据的各离散时间的拟合函数值，求拟合函数f₁(x)的各个极小值及拟合函数f₂(x)的各个极大值，取拟合函数f₁(x)的各个极小值中的最小值作为铃音震荡下缘粗略值，取拟合函数f₂(x)的各个极大值中的最大值作为铃音震荡上缘粗略值；及

二次定位模块，用于从铃音震荡下缘有效数据中截取铃音震荡下缘粗略值所在位置附近的一段数据作为铃音震荡下缘二次定位数据，从铃音震荡上缘有效数据中截取铃音震荡上缘粗略值所在位置附近的一段数据作为铃音震荡上缘二次定位数据，取铃音震荡下缘二次定位数据中的最小值作为铃音震荡下缘的实际值，取铃音震荡上缘二次定位数据中的最大值作为铃音震荡上缘的实际值，及将铃音震荡下缘的实际值与铃音震荡上缘的实际值的差值作为回沟的数值。

9.如权利要求8所述的铃音自动检测系统，其特征在于，所述的信号文件是仪器量测结果文件。

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