CN109633268A - 一种基于b样条和直方图的方波基频辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于B样条和直方图的方波基频辨识方法，包括如下步骤：确定变化幅度限值，循环迭代缩小振荡范围，消除频谱中窄带分量对宽带量提取的影响，利用三次B样条曲线拟合宽带分量；去除步骤S1中拟合的宽带分量，根据剩余量形成频率间隔函数；以频率间隔函数中的频率间隔为横轴、重复出现次数为纵轴，构建频率间隔函数的直方图；对重复出现的次数排序，选取相应频率间隔作为初定基频，依据限制条件，对初定基频进行筛选，并对方波占空比进行初判断。本发明通过对基频的有效辨识，可提高干扰源定位的便捷性，并且可应用于电磁兼容设计和整改。

Description

一种基于B样条和直方图的方波基频辨识方法

技术领域

本申请属于电磁兼容性技术领域，涉及电磁发射信号的频域数据处理，更具体地涉及一种基于B样条和直方图的方波基频辨识方法。

背景技术

电子设备间通过电磁传导或辐射相互影响，这使得电磁环境日趋复杂，干扰源定位日趋困难。而频谱中的谐波分量是众多电磁发射超标的罪魁祸首，因此对频谱中方波基频的辨识，可以为电磁兼容整改和设计提供便捷条件。然而，受环境和其他设备影响，频谱中会混杂很多窄带干扰，并且部分数据丢失现象时有存在，这都可能使谐波分量产生畸变，进而使方波基频的提取变得困难。

电磁发射要素理论指出，无论外在电磁发射多么复杂都可以追溯至设备内部的基本激励模块，并且电磁发射总是可以用四种基本要素集描述：数字类要素集、模拟类要素集、脉冲类要素集和失配类要素集。其中，数字类要素集通常出现在数字电路，作为时钟信号，其电磁发射在频谱中多体现为谐波形式。通过分析谐波量，可以对方波参数进行提取，实现干扰源定位。

前人已经对方波基频的辨识开展了相关研究。牛牧、卫颖等人提出灰色周期模型，即，首先利用灰色系统理论获得频谱中宽带分量，去除宽带分量后，再由周期模型确定方波基频等信息。宋大伟等人还针对传导发射频谱提出基于经验模态分解的方波基频提取方法，该方法简化数据处理过程，直接利用本征模函数替代剩余分量。但拟合宽带分量时，由于灰色系统理论是依靠指数型函数对累加序列进行建模，这会形成指数型误差；特别是当指数较高时，所造成的误差是不能被容忍的。另外，由于周期模型缺少初始判断，其计算量较大。

发明内容

针对电磁发射频谱中的谐波量，本发明提出一种基于B样条和直方图的方波基频辨识方法，首先预处理数据，然后利用B样条拟合宽带分量，在去除宽带分量后，由频率间隔直方图初步获得可能的方波基频，最终再根据限制条件确定基频，为干扰源定位提供依据，为干扰源定位和电磁兼容设计提供依据。

结合图2对本发明的原理进行说明：图2是某型单片机的辐射发射频谱，波动程度大多小于5dB，另包含一些显著发射频点。从图中可以看到，这样一个简单的发射频谱也由不同成分组成，所以在分析谐波量之前，首先应该去除宽带分量的影响。基于此，本发明先利用三次B样条曲线拟合方法对宽带分量进行拟合，然后去除宽带分量，频率间隔直方图被最终用来提取基频参数。

根据本发明的一方面，提供了一种基于B样条和直方图的方波基频辨识方法，包括如下步骤：

S1.确定变化幅度限值，循环迭代缩小振荡范围，消除频谱中窄带分量对宽带量提取的影响，利用三次B样条曲线拟合宽带分量；

S2.去除步骤S1中拟合的宽带分量，根据剩余量形成频率间隔函数；

S3.以频率间隔函数中的频率间隔为横轴、重复出现次数为纵轴，构建频率间隔函数的直方图；

S4.对重复出现的次数排序，选取相应频率间隔作为初定基频，依据由方波谐波特性得来的限制条件，对初定基频进行筛选，并对方波占空比进行初判断。

进一步地，步骤S1具体包括步骤：

1)为了消除窄带分量的影响，依据原始频谱数据y的波动范围，确定变化幅度限值l，然后以相邻两数据点间差值小于幅度限值l为目标，循环迭代缩小振荡范围，获得预处理后数据y′；

2)结合B样条多重顶点性质，以数据总长度的1/150为间隔选取极值点，再结合起始点和终止点，共同构造控制点向量，得到宽带分量的拟合曲线y″。

进一步地，步骤S2具体为：

将宽带分量去除后，以至少高于最小峰值6dB为基准，提取明显发射的窄带分量，构建新序列h，根据基频与各谐波量间的频率间隔的相关关系，构建新序列的频率间隔函数Δf(k)：

Δf(k)＝f(j+i)-f(j)

其中，i＝1,2,…,n-1，j＝1,2,…,n-i，k＝1,2,…,n*(n-1)/2，n为新序列h的总长度，f(j+i)为原始频谱数据y中第j+i个点所对应的横坐标，f(j)为原始频谱数据y中第j个点所对应的横坐标。

进一步地，步骤S4中的对重复出现的次数排序，选取相应频率间隔作为初定基频具体为：依据频率间隔直方图中的重复出现次数的大小排序，选取出至少出现3次的前十个所对应的频率间隔作为初定基频。

进一步地，步骤S4中的依据限制条件，对初定基频进行筛选，并对方波占空比进行初判断具体为：

为了消除对基波低次倍频的误判，需要依据是否能近似被其他基频整除，对判断结果进行筛选；

由于谐波分量总是成簇出现，这在频率间隔函数中体现为相邻元素的近似相等，据此可有效避免其他窄带分量对提取结果的影响；

当占空比不为50％时，基频近似等于各谐波量的频率间隔，并且各谐波量所对应频点能被基频整除；当占空比为50％时，方波为奇谐函数，频谱中仅有奇次谐波，各谐波量间的频率间隔大约是基频的两倍，而且谐波量所对频点不能被基频整除，

据此可进一步对初定基频进行筛选，并且初步判断方波占空比。

本发明的有益效果：在拟合宽带分量时，本发明中的方法可以有效避免灰色系统理论指数型误差，提高拟合趋势分量的精度；辨识方波基频时，直方图方法增加基频的初始判断，大大减少计算量。

附图说明

图1为本发明的基于B样条和直方图的方波基频辨识方法的步骤流程图。

图2为某型单片机辐射发射频谱。

图3为图2中宽带分量的提取结果。

图4为图2去除宽带分量后的剩余量。

图5为某音视频模块辐射发射频谱。

图6为图5中宽带分量的提取结果。

图7为图5去除宽带分量后的剩余量。

具体实施方式

下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请的实施方式中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施方式仅仅是作为例示，并非用于限制本申请。

本发明提供了一种基于B样条和直方图的方波基频辨识方法，包括如下步骤：

S1.确定变化幅度限值，循环迭代缩小振荡范围，消除频谱中窄带分量对宽带量提取的影响，利用三次B样条曲线拟合宽带分量；

1)为了消除窄带分量的影响，依据原始频谱数据y的波动范围，确定变化幅度限值l，例如图2，l＝5dB。然后以相邻两数据点间差值小于幅度限值l为目标，循环迭代缩小振荡范围，获得预处理后数据y′；

2)因控制点直接影响B样条拟合曲线的走势，所以控制点的选择至关重要。综合考率B样条三重顶点的过拟合问题和单一顶点的欠拟合问题，二重顶点被采用。以数据总长度的1/150为间隔选取极值点，再结合起始点和终止点，共同构造控制点向量，得到宽带分量的拟合曲线y″。

S3.去除步骤S1中拟合的宽带分量，根据剩余量形成频率间隔函数；

将宽带分量去除后，以至少高于最小峰值6dB为基准，提取明显发射的窄带分量，构建新序列h，根据基频与各谐波量间的频率间隔的相关关系，构建新序列的频率间隔函数Δf(k)：

Δf(k)＝f(j+i)-f(j)

其中，i＝1,2,…,n-1，j＝1,2,…,n-i，k＝1,2,…,n*(n-1)/2，n为新序列h的总长度，f(j+i)为原始频谱数据y中第j+i个点所对应的横坐标，f(j)为原始频谱数据y中第j个点所对应的横坐标。

S4.以频率间隔函数中的频率间隔为横轴、重复出现次数为纵轴，构建频率间隔函数的直方图；

S5.依据频率间隔直方图中的重复出现次数的大小排序，选取出至少出现3次的前十个所对应的频率间隔作为初定基频。之后依据由方波谐波特性得来的限制条件，对初定基频进行筛选，并对方波占空比进行初判断。

具体地，为了消除对基波低次倍频的误判，需要依据是否能近似被其他基频整除，对判断结果进行筛选。

由于谐波分量总是成簇出现，这在频率间隔函数中体现为相邻元素的近似相等，据此可有效避免其他窄带分量对提取结果的影响。

当占空比不为50％时，基频近似等于各谐波量的频率间隔，并且各谐波量所对应频点能被基频整除；当占空比为50％时，方波为奇谐函数，频谱中仅有奇次谐波，各谐波量间的频率间隔大约是基频的两倍，而且谐波量所对频点不能被基频整除

下面以两个测量数据为例，对本发明提出的基于B样条和直方图的方波基频辨识方法做出进一步阐述。

(1)谐波特性明显的发射频谱

图2是某型单片机上12MHz晶振周围的辐射发射频谱。图3、图4分别是利用本发明拟合的宽带分量和提取的剩余量，最终确定的方波基频为11.9996MHz，这和灰色周期模型提取的结果一致。除此之外，本发明还指出该方波占空比不为50％。

(2)谐波特性不明显的发射频谱

图5是某音视频模块上1MHz晶振周围的辐射发射频谱，从中可以看到，谐波量和其他窄带分量混杂在一起，并且有些谐波量存在频偏，这都给方波基频的辨识增加难度。图6、图7分别是利用本发明拟合的宽带分量和提取的剩余量，最终确定的方波基频为1.0498MHz，占空比不为50％。然而此时，灰色周期模型的结果存在较大误差。

拟合宽带分量时，由于灰色系统理论是依靠指数型函数对累加序列进行建模，这会形成指数型误差。特别是当指数较高时，所造成的误差是不能被容忍的。这也是上述第二个例子出现较大偏差的原因。对于单一基频的辨识，周期模型和直方图方法的平均处理时间如表1，可以看到直方图方法大大节省了计算时间。另外，由于周期模型缺少对基频的初始判断，每次处理过程只针对一个基频频点，当频谱中存在不止一个基波的谐波分量时，计算量将会变得更大。

表1周期模型和频率间隔直方图计算时间的比较

方法	图2发射频谱	图5发射频谱
			周期模型	0.10s	1.40s
频率间隔直方图	0.07s	0.05s

以上申请的仅为本申请的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请创造构思的前提下，还可以做出若干变型和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于B样条和直方图的方波基频辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.确定变化幅度限值，循环迭代缩小振荡范围，消除频谱中窄带分量对宽带量提取的影响，利用三次B样条曲线拟合宽带分量；

S2.去除步骤S1中拟合的宽带分量，根据剩余量形成频率间隔函数；

S3.以频率间隔函数中的频率间隔为横轴、重复出现次数为纵轴，构建频率间隔函数的直方图；

S4.对重复出现的次数排序，选取相应频率间隔作为初定基频，依据由方波谐波特性得来的限制条件，对初定基频进行筛选，并对方波占空比进行初判断。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括步骤：

1)为了消除窄带分量的影响，依据原始频谱数据y的波动范围，确定变化幅度限值l，然后以相邻两数据点间差值小于幅度限值l为目标，循环迭代缩小振荡范围，获得预处理后数据y′；

2)结合B样条多重顶点性质，以数据总长度的1/150为间隔选取极值点，再结合起始点和终止点，共同构造控制点向量，得到宽带分量的拟合曲线y″。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2具体为：

将宽带分量去除后，以至少高于最小峰值6dB为基准，提取明显发射的窄带分量，构建新序列h，根据基频与各谐波量间的频率间隔的相关关系，构建新序列的频率间隔函数Δf(k)：

Δf(k)＝f(j+i)-f(j)

其中，i＝1,2,…,n-1，j＝1,2,…,n-i，k＝1,2,…,n*(n-1)/2，n为新序列h的总长度，f(j+i)为原始频谱数据y中第j+i个点所对应的横坐标，f(j)为原始频谱数据y中第j个点所对应的横坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S4中的对重复出现的次数排序，选取相应频率间隔作为初定基频具体为：

依据频率间隔直方图中的重复出现次数的大小排序，选取出至少出现3次的前十个所对应的频率间隔作为初定基频。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，步骤S4中的依据限制条件，对初定基频进行筛选，并对方波占空比进行初判断具体为：

为了消除对基波低次倍频的误判，需要依据是否能近似被其他基频整除，对判断结果进行筛选；

由于谐波分量总是成簇出现，这在频率间隔函数中体现为相邻元素的近似相等，据此可有效避免其他窄带分量对提取结果的影响；

当占空比不为50％时，基频近似等于各谐波量的频率间隔，并且各谐波量所对应频点能被基频整除；当占空比为50％时，方波为奇谐函数，频谱中仅有奇次谐波，各谐波量间的频率间隔大约是基频的两倍，而且谐波量所对频点不能被基频整除，

据此可进一步对初定基频进行筛选，并且初步判断方波占空比。