CN106679799B - 一种雷声信号发生系统及雷声信号模拟方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种雷声信号发生系统及雷声信号模拟方法，其首先用雷声信号采集器按照预设的采样周期采集雷声信号并传输到上位机，上位机利用奇异值分解方法对由雷声信号构造的相关矩阵进行分解，并得到一组从大到小排列的奇异值，然后根据最小描述长度准则来确定表征雷声信号的奇异值个数，接着结合SVD重构信号实现雷声信号降噪，最后将降噪得到的雷声样本信号通过USB芯片传输到FPGA，并利用数模转换芯片以雷声数字信号采样周期为转换时间间隔，将数字信号转换成模拟电压信号并经过功率放大器输出，便可模拟出功率可控的雷声信号，仿真结果表明，奇异值分解方法对雷声降噪效果明显且模拟得到的雷声信号与雷声样本信号幅度谱基本一致。

Description

一种雷声信号发生系统及雷声信号模拟方法

技术领域

本发明属于雷声信号处理技术领域，特别涉及一种采用奇异值分解方法对采样雷声信号降噪、基于FPGA的雷声信号采集模拟且输出功率可调的雷声信号发生系统及雷声信号模拟方法。

技术背景

雷声信号在文物安防报警系统以及避雷技术研究方面应用较好，但是，在实际工程中，由于各种环境因素的影响，通常收集到的自然界雷声往往是含噪的雷声，实测的雷声信号都会不可避免地受到不同程度的噪声污染，为准确分析所观测信号的变化特点，抑制噪声、提高信噪比迫在眉睫。虽然国内外对信号降噪处理已经进行过很多分析和实验，但其主要针对平稳信号，而对非平稳信号的降噪研究还相对比较少。

此外，常规的信号发生器是一种能够提供各种频率、波形和输出电平。在测量各种电信系统的振幅特性、频率特性、以及其它参数时，用作测试的信号源或激励信号。信号发生器的设备普遍存在生于产实践和科技领域，它能够产生频率相位可控的正弦波，方波以及三角波等。但是信号发生器只能产生简单的波形，并不能产生专用信号。由于需要研究雷声信号对各种种子萌发的影响，所以，信号发生器并不适用。而雷声信号发生系统是可输出不同时期频率可控的雷声信号的信号发生器，适合于该研究。

众所周知，春雷对种子发育有着刺激作用，其刺激效果与春雷的多种特征有关，其中雷声信号的功率是影响种子发育重要因素之一。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种针对于频率不稳的雷声信号而实现去噪效果好、模拟结果符合实际且功率可控的雷声信号发生系统。

本发明的目的之二在于提供一种利用上述雷声信号发生系统实现雷声信号模拟的方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

该雷声信号发生系统，用于对采集的雷声数字信号用奇异分解方法进行去噪处理，并按照采样周期将其由数字信号转换成模拟电压信号放大至设定倍数后输出，实现雷声信号模拟，所述系统包括上位机、雷声信号采集模块、USB收发模块、存储模块、数模转换模块以及功率放大器；

其中，雷声信号采集模块按照预设的采样周期采集雷声信号，并将其转换为雷声数字信号存储在A存储模块中，再通过USB收发模块将雷声数字信号传输到上位机；

上位机利用奇异分解方法对雷声信号采集器所采集的雷声信号进行去噪处理，并将去噪后的雷声信号作为雷声信号样本输出后存储在B存储模块；

B存储模块将存储的雷声数字信号样本按照采样周期传输到数模转换模块；

数模转换模块的输出端与功率放大器连接，用于将雷声数字信号样本转换成模拟电压信号并经功率放大器放大至设定倍数后输出。

进一步，上述上位机包含去噪处理模块，该去噪处理模块是由按照信号传输方向连接的奇异值分解模块、特征值计算模块、信号分离模块以及雷声重构模块组成；

其中，奇异值分解模块用于将雷声信号采集器所上传的雷声雷声数字信号，构造相应矩阵R_x，并对矩阵R_x进行奇异值分解，提取特征值，并将得到的特征值从大到小排序，发送给特征值计算模块；

特征值计算模块采用MDL准则对奇异值分解模块所排列的特征值进行计算，获取最小的MDL值所对应的p值；

信号分离模块利用特征值计算模块所获取的p值来分离雷声数字信号的信号子空间和噪声子空间；

雷声重构模块用于将前p个奇异值保持不变，将其余奇异值置零，重构雷声信号并作为雷声信号样本输出后存储在B存储模块。

进一步，上述上位机是基于LabView平台。

进一步，上述功率放大器的放大倍数是0.5～3倍。

本发明还提供一种利用上述的雷声信号发生系统实现雷声信号模拟的方法，其是由以下步骤组成：

(1)按照设定的采样周期采集雷声数字信号并实时存储后上传至上位机，上位机通过USB收发模块接收雷声数字信号并利用奇异分解方法对雷声信号进行去噪处理，获得去噪雷声信号，并作为雷声信号样本再经USB收发模块输出；

(2)将上位机输出的雷声信号样本储存在存储模块中，接着将雷声数字信号样本按照采样周期传输到数模转换模块；

(3)数模转换模块将雷声数字信号样本转换成模拟电压信号并经功率放大器放大至设定倍数后输出，即实现雷声信号模拟。

进一步，所述步骤(1)的利用奇异分解方法对雷声信号进行去噪处理，由以下步骤实现：

(1.1)提取雷声信号采集器所上传的雷声雷声数字信号的参数，构建相应的矩阵R_x模型，对矩阵R_x模型进行奇异值分解并将得到的特征值从大到小排列为λ₁≥λ₂≥...≥λ_p≥λ_p+1≥...≥λ_m，m代表不为零的特征值个数，发送给特征值计算模块；

(1.2)特征值计算模块采用MDL准则对特征值进行计算，得到最小的MDL值，该最小的MDL值所对应的p值即为雷声信号的奇异值个数；

(1.3)利用步骤(1.2)所确定的p值来分离雷声信号的信号子空间和噪声子空间，λ₁...λ_p代表雷声信号子空间的特征值，λ_p+1...λ_m代表噪声子空间的特征值；

(1.4)重构雷声信号，前p个奇异值保持不变，将后面m-p个奇异值置零，完成对雷声信号的去噪处理，并将重构的雷声信号作为雷声信号样本输出。

本发明的雷声信号发生系统及雷声信号模拟方法，其是采用奇异值分解方法对雷声信号进行降噪处理，将降噪得到的雷声样本信号通过USB芯片传输到FPGA，利用数模转换芯片以雷声数字信号采样周期为转换时间间隔，将存储的数字信号转换成模拟电压信号并经过功率放大器输出，便可模拟出雷声信号，其降噪效果好且模拟得到的雷声信号与雷声样本信号幅度谱基本一致，处理过程简单，即本发明能够实现雷声功率可控输出，使雷声信号在雷声育种以及文物安防报警技术以及避雷技术等方面具有潜在应用，既有对雷声信号特征研究的理论意义，也有雷声育种的经济意义。

附图说明

图1为实施例1的雷声信号发生系统结构示意图。

图2为图1中上位机所包含的各模块的结构示意图。

图3为奇异值分解得到的雷声信号奇异值分布图。

图4为采集的雷声信号时频分布图。

图5为降噪后时频分布图。

图6为采集的雷声信号幅度谱。

图7为降噪后雷声信号的幅度谱。

图8为本发明模拟的雷声信号幅度谱。

具体实施方式

现结合实施例和附图对本发明的技术方案进行进一步说明。

图1示出了本发明一实施例提供的雷声信号发生系统的示意图，如图1所示，本实施例的雷声信号发生系统用于产生功率可调的雷声信号，其包括上位机、雷声信号采集模块、USB收发模块、存储模块、数模转换模块以及功率放大器。

其中，雷声信号采集器通过A存储模块和USB收发模块通讯，雷声信号采集器以预设的采样周期采集自然界的雷声，并将采集的雷声信号实时存储在A存储模块，再通过USB收发模块将雷声数字信号上传到上位机；

上位机是基于LabView平台，与USB收发模块通讯，并通过USB收发模块接收和输出数据，本实施例的上位机包含有去噪处理模块，用于对所接收的雷声数字信号进行去噪处理，该去噪处理模块是由奇异值分解模块、特征值计算模块、信号分离模块以及雷声重构模块组成，参见图2，其中奇异值分解模块、特征值计算模块、信号分离模块以及雷声重构模块是按照信号传输方向通讯，实现信号传输。

本发明所涉及的奇异值分解模块与上位机的LabView通讯，用于提取雷声信号采集器所上传的雷声数字信号的参数，构建相应矩阵R_x模型，并对矩阵R_x模型进行奇异值分解，提取特征值，并将得到的特征值从大到小排序后发送给特征值计算模块；

特征值计算模块采用MDL准则对奇异值分解模块所排列的特征值进行计算，获取最小的MDL值所对应的p值；

信号分离模块利用特征值计算模块所获取的p值来分离雷声数字信号的信号子空间和噪声子空间；

雷声重构模块用于将前p个奇异值保持不变，将其余奇异值置零，重构雷声信号，并将重构的雷声信号作为雷声信号样本存储在B存储模块。

上述的奇异值分解模块、特征值计算模块、信号分离模块以及雷声重构模块可以由MATLAB软件来实现。

上位机的输出端通过USB收发模块与存储模块连接，将上位机去噪处理后的雷声信号样本通过USB收发模块传输到B存储模块进行存储，存储模块输出端与数模转换模块输入端连接，存储模块输出端将B区所存储的雷声数字信号样本按照采样周期传输到数模转换模块，数模转换模块的输出端与功率放大器连接，用于将雷声数字信号样本转换成模拟电压信号并经功率放大器放大至设定倍数后输出。

雷声信号采集模块可以采用WM8731芯片实现雷声信号采集，A存储模块、B存储模块均可以采用HY57V281620芯片实现存储，数模转换模块可以是MAX541数模转换芯片实现数模信号的转变。功率放大器采用PAM8403功放电路实现，或者其他常用的功率放大电路均可。

基于上述的雷声信号发生系统即可实现雷声信号模拟，具体方法由以下步骤组成：

S1：按照设定的采样周期采集雷声数字信号并实时存储后上传至上位机，上位机通过USB收发模块接收雷声数字信号并利用奇异分解方法对雷声信号进行去噪处理，获得去噪雷声信号，并作为雷声信号样本再经USB收发模块输出；利用奇异分解方法对雷声信号进行去噪处理，去噪处理具体是由以下步骤实现：

S1.1：奇异值分解模块提取雷声信号采集器所上传的雷声数字信号中的矩阵参数将其构建相应的矩阵R_x模型，对矩阵R_x模型按照常规奇异值分解方法进行奇异值分解并将得到的特征值从大到小排列，即λ₁≥λ₂≥...≥λ_p≥λ_p+1≥...≥λ_m，λi为特征值，i＝1，2，……m，m代表不为零的特征值个数，之后将其发送给特征值计算模块；

S1.2：特征值计算模块采用MDL准则对特征值进行计算，得到最小的MDL值，该最小的MDL值所对应的p值即为雷声信号的奇异值个数；

S1.3：信号分离模块利用步骤(1.2)所确定的p值来分离雷声信号的信号子空间和噪声子空间，λ₁...λ_p代表雷声信号子空间的特征值，λ_p+1...λ_m代表噪声子空间的特征值；

S1.4：雷声重构模块用重构算法重构雷声信号，前p个奇异值保持不变，将后面m-p个奇异值置零，完成对雷声信号的去噪处理，并将重构的雷声信号作为雷声信号样本输出。

S2：将上位机输出的雷声信号样本储存在B存储模块中，接着将雷声数字信号样本按照采样周期传输到数模转换模块；

S3：数模转换模块将雷声数字信号样本转换成模拟电压信号并经功率放大器放大至设定倍数后输出，即实现雷声信号模拟。

以8000Hz的采样频率对采集的雷声信号进行重采样，然后构造一个200*200的矩阵进行奇异值分解，分解后的奇异值分布如图3所示：

通过仿真可以得到200个奇异值，λ_i均大于0。但是这些奇异值并不全代表雷声信号。上述公式中的m＝N＝200，程序中计算得到的p值为9。那么能代表雷声信号是前9个奇异值。

若将后面的奇异值置0，然后重构雷声信号就得到消噪后的雷声信号。SVD降噪前后雷声信号的时频图对比如图4和图5所示：

图4代表含噪的雷声信号，颜色越深代表能量越大。从图中看出，时频分布比较杂乱；

而图5则是代表降噪处理后的雷声信号，从图中可以很明显看出，降噪处理后时频分布较为整洁，高频部分的红色高能量基本消除，说噪声被消除了。雷声信号能量主要分布在100～200Hz以下，符合实际情况。噪声能量与图4相比基本被消除，降噪效果非常理想。

通过比较Matlab软件仿真出来的雷声信号幅度谱、降噪后雷声信号幅度谱、以及本发明模拟的雷声信号的幅度谱图进行比较，结果如图6～8所示。

图6～8对比可以发现，用奇异值分解在幅度谱上的降噪效果很好，能量集中的频带与已有文献结果相符，且本发明能够较好地将雷声数字信号还原出来。

Claims (4)

1.一种雷声信号发生系统，用于对采集的雷声数字信号用奇异分解方法进行去噪处理，并按照采样周期将其由数字信号转换成模拟电压信号放大至设定倍数后输出，实现雷声信号模拟，其特征在于：所述系统包括上位机、雷声信号采集模块、USB收发模块、存储模块、数模转换模块以及功率放大器；

其中，雷声信号采集模块按照预设的采样周期采集雷声信号，并将其转换为雷声数字信号存储在A存储模块中，再通过USB收发模块将雷声数字信号传输到上位机；

上位机利用奇异分解方法对雷声信号采集器所采集的雷声信号进行去噪处理，并将去噪后的雷声信号作为雷声信号样本输出后存储在B存储模块；

B存储模块将存储的雷声数字信号样本按照采样周期传输到数模转换模块；

数模转换模块的输出端与功率放大器连接，用于将雷声数字信号样本转换成模拟电压信号并经功率放大器放大至设定倍数后输出，所述上位机包含去噪处理模块，该去噪处理模块是由按照信号传输方向连接的奇异值分解模块、特征值计算模块、信号分离模块以及雷声重构模块组成；

其中，奇异值分解模块用于将雷声信号采集器所上传的雷声数字信号，构造相应矩阵R_x，并对矩阵R_x进行奇异值分解，提取特征值，并将得到的特征值从大到小排序，发送给特征值计算模块；

特征值计算模块采用MDL准则对奇异值分解模块所排列的特征值进行计算，获取最小的MDL值所对应的p值；

信号分离模块利用特征值计算模块所获取的p值来分离雷声数字信号的信号子空间和噪声子空间；

雷声重构模块用于将前p个奇异值保持不变，将其余奇异值置零，重构雷声信号并作为雷声信号样本输出后存储在B存储模块。

2.根据权利要求1所述的雷声信号发生系统，其特征在于：所述上位机是基于LabView平台。

3.根据权利要求2所述的雷声信号发生系统，其特征在于：所述功率放大器的放大倍数是0.5～3倍。

4.一种利用权利要求1所述的雷声信号发生系统实现雷声信号模拟的方法，其特征在于由以下步骤组成：

(1)按照设定的采样周期采集雷声数字信号并实时存储后上传至上位机，上位机通过USB收发模块接收雷声数字信号并利用奇异分解方法对雷声信号进行去噪处理，获得去噪雷声信号，并作为雷声信号样本再经USB收发模块输出；

具体为：

(1.1)提取雷声信号采集器所上传的雷声数字信号的参数，构建相应的矩阵R_x模型，对矩阵R_x模型进行奇异值分解并将得到的特征值从大到小排列为λ₁≥λ₂≥...≥λ_p≥λ_p+1≥...≥λ_m，m代表不为零的特征值个数，发送给特征值计算模块；

(1.2)特征值计算模块采用MDL准则对特征值进行计算，得到最小的MDL值，该最小的MDL值所对应的p值即为雷声信号的奇异值个数；

(1.3)利用步骤(1.2)所确定的p值来分离雷声信号的信号子空间和噪声子空间，λ₁...λ_p代表雷声信号子空间的特征值，λ_p+1...λ_m代表噪声子空间的特征值；

(1.4)重构雷声信号，前p个奇异值保持不变，将后面m-p个奇异值置零，完成对雷声信号的去噪处理，并将重构的雷声信号作为雷声信号样本存储在B 存储模块；

(2)将上位机输出的雷声信号样本储存在存储模块中，接着将雷声数字信号样本按照采样周期传输到数模转换模块；

(3)数模转换模块将雷声数字信号样本转换成模拟电压信号并经功率放大器放大至设定倍数后输出，即实现雷声信号模拟。