CN111122974A - 一种用于未知信号频率分析或已知信号频率校准的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于未知信号频率分析或已知信号频率校准的方法，包括如下步骤：（1）将输入的数据Data进行FFT变换，求出FFT频谱的分辨率为RR，单位Hz；（2）以频率MaxDataFreq为中心频率、MaxDataFreq±RR为频率的上下限、以1Hz步进扫频；（3）以TempFreq为中心频率、TempFreq±1Hz为频率的上下限、以0.1Hz步进扫频，将扫频得到的频率值，分别与Data进行互相关计算；（4）重复步骤3，将频率上下限更换为中心频率TempFreq±上次遍历计算的步进值，当前步进值变为原来的1/10，以此类推，将频率分辨率精度不断提升；（5）将输入的时域信号均分为两组Data1和Data2；（6）比较判断两组数据互相关计算的模值大小。本发明公开的方法利用了快速傅里叶变换FFT+互相关计算的方法，在未知时域信号频率的情况下，快速锁定得出信号的中心频率。

Description

一种用于未知信号频率分析或已知信号频率校准的方法
技术领域
本发明属于钻孔电磁波成像领域，特别涉及该领域中的一种用于未知信号频率分析或已知信号频率校准的方法。
背景技术
现有分析未知频率信号的计算方案是快速傅里叶变换，即FFT变换，通过观察频域的分布来看信号的频率成分，而通过互相关计算可以求出已知频率信号的幅度和相位。但是分析未知固定频率信号的精确频率、信号幅度和相位，并没有行之有效的实现方案。
对于未知频率的信号，通常只能通过FFT分析信号的频谱特征，FFT变换受参与计算的样本数和采样频率的限制，FFT频谱的分辨率一般都比较低，而且无法求出被测信号的精确幅度值和相位值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是提供一种用于未知信号频率分析或已知信号频率校准的方法。
本发明采用如下技术方案：
一种用于未知信号频率分析或已知信号频率校准的方法，其改进之处在于，包括如下步骤：
(1)将输入的数据Data进行FFT变换，求出FFT频谱的分辨率为RR，单位Hz，对FFT变换后的数据进行排序，得到频谱上的最大值MaxData及其对应的频率值MaxDataFreq；
(2)以频率MaxDataFreq为中心频率、MaxDataFreq±RR为频率的上下限、以1Hz步进扫频，将扫频得到的频率值，分别与Data进行互相关计算，取计算结果最大时对应的频率值TempFreq作为下次计算的中心频率；
(3)以TempFreq为中心频率、TempFreq±1Hz为频率的上下限、以0.1Hz步进扫频，将扫频得到的频率值，分别与Data进行互相关计算，将计算结果最大时对应的频率值传递给TempFreq，判断TempFreq前后的频率互相关计算值是否同时满足递增和递减的单调性，满足此条件则将TempFreq作为下次计算的中心频率，否则TempFreq作为最终频率输出；
(4)重复步骤3，将频率上下限更换为中心频率TempFreq±上次遍历计算的步进值，当前步进值变为原来的1/10，以此类推，将频率分辨率精度不断提升；
(5)将输入的时域信号均分为两组Data1和Data2，利用中心频率MaxDataFreq与两组数据分别进行互相关计算，求出MaxData1、MaxData2，看MaxData1、MaxData2和MaxData是否近似相等，如果满足条件则将MaxData1、MaxData2和MaxDataFreq作为最终的结果输出，如果不满足条件则继续步骤6的操作；
(6)比较判断两组数据互相关计算的模值大小看是否满足较大值是较小值的2倍及2倍以上，如果满足此条件，则取互相关计算模值较大的那组信号，并将其作为下次输入时域信号，并且继续步骤7的操作；如果不满足条件，即不符合|MaxData1|≥2|MaxData2|，则取互相关计算模值较大的数值作为输出，最终的结果输出MaxData1及信号对应的中心频率MaxDataFreq，反之亦然；
(7)重复步骤(5)和步骤(6)，直至输出最终的结果。
本发明的有益效果是：
对于未知信号的分析，FFT变换分析频谱组成受到分辨率的限制，本发明所公开的方法可以做到完全锁定信号的中心频率，并且能很精确计算出幅值(某些情况下是精确的幅度和相位)。具体的有益效果如下：
利用了快速傅里叶变换FFT+互相关计算的方法，在未知时域信号频率的情况下，快速锁定得出信号的中心频率。
通过逐层遍历筛选来逐渐提高中心频率的精度，既能控制中心频率最终的精确度(以Hz为单位，小数点后位数可控)，又大幅降低了计算量，将计算量从10n降为10*n。
利用相关性检测的特点，可以分析包含未知信号片段的复合信号的频率和幅值。
附图说明
图1是包含有用信号片段的复合信号时域图；
图2是本发明所公开方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在钻孔(井间)电磁波成像系统中，对于已知频率的信号能够通过完全同步的同频信号进行互相关计算来求出被测信号的幅度和相位；而这样的互相关计算对于下列两种情况的信号并不适用：
1、频率未知的信号；
2、频率容易受温度等外界因素的影响发生偏移的信号。
本方法适用于频率未知信号及已知频率发生偏移的信号，针对这两种信号的频率和幅度求解问题，结合快速傅里叶变换(FFT)和信号相关性的特点，提出了一种新的解决思路，即在满足一定信噪比的条件下，利用FFT确定信号频率范围，再利用互相关计算求出精确的信号频率和准确的幅度(某些情况下还可以求出精确的相位)，当确定信号的中心频率发生一定的漂移时，利用本方法可以锁定精确的信号频率。
本方法结合FFT变换和相关计算各自的特点，能够求出已知信号或者未知信号的具体精确频率、幅值和相位等信息；在未同步的情况下辅助评估钻孔(井间)电磁波系统的收发能力；也可以用作研究晶振频率随温度等外界环境变化的漂移量；还可以利用本方法将包含系统有用信号的数据片段从噪声中提取出来，如图1所示的时域信号(中间高的一段为有用信号)，并求出该段信号的具体精确频率、幅值信息。
实施例1，本实施例所公开方法的原理及流程如图2所示，基本流程就是先找出时域信号的真实中心频率，然后看时域信号中是否只有部分时间段包含了有用信号，如果被测信号中始终包含有用信号，则求出信号的中心频率以及该频率下的幅值和初始相位，否则找出包含有用信号的时域信号，求出信号的中心频率和幅值。
本实施例所公开方法的算法核心思想是将时域信号通过快速傅里叶变换(FFT变换)得到频域的数据，找出频谱上离信号的中心频率最近的频率点，将该频率作为中心频率，对该中心频率周围的频率点分别与给定时域信号作互相关计算，求出一系列的相关值，取相关值最大的频率值，在满足一定的信噪比的情况下，我们认为此频率为被测信号的真实中心频率点。
本实施例所公开方法的具体过程步骤如下：
(1)将输入的数据Data进行FFT变换，求出FFT频谱的分辨率为RR(Hz)，对FFT变换后的数据进行排序，得到频谱上的最大值MaxData及其对应的频率值MaxDataFreq。
(2)以频率MaxDataFreq为中心频率、MaxDataFreq±RR(Hz)为频率的上下限、以1Hz步进扫频，将扫频得到的频率值，分别与Data进行互相关计算。取计算结果最大时对应的频率值TempFreq作为下次计算的中心频率。
(3)以TempFreq为中心频率、TempFreq±1Hz为频率的上下限、以0.1Hz步进扫频，将扫频得到的频率值，分别与Data进行互相关计算。将计算结果最大时对应的频率值传递给TempFreq，判断TempFreq前后的频率互相关计算值是否同时满足递增和递减的单调性，满足此条件则将TempFreq作为下次计算的中心频率，否则TempFreq作为最终频率输出。
(4)重复步骤(3)，需要注意的是将频率上下限更换为中心频率TempFreq±上次遍历计算的步进值，当前步进值变为原来的1/10，以此类推，最终将频率分辨率精度不断提升。
(5)将输入的时域信号均分为两组Data1和Data2，利用中心频率MaxDataFreq与两组数据分别进行互相关计算，求出MaxData1、MaxData2，看MaxData1、MaxData2和MaxData是否近似相等。如果满足条件则，将MaxData、MaxDataPhase和MaxDataFreq作为最终的结果输出。如果不满足条件则继续步骤(6)的操作
(6)比较判断两组数据互相关计算的模值大小看是否满足较大值是较小值的2倍及以上，如果满足此条件，则取互相关计算模值较大的那组信号，并将其作为下次输入时域信号，并且继续步骤(7)的操作；如果不满足条件，则取互相关计算模值较大的数值作为输出，即不符合|MaxData1|≥2|MaxData2|条件，则最终的结果输出MaxData1及信号对应的中心频率MaxDataFreq，反之亦然。
(7)重复步骤(5)和步骤(6)，直至输出最终的结果。

Claims (1)

1.一种用于未知信号频率分析或已知信号频率校准的方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)将输入的数据Data进行FFT变换，求出FFT频谱的分辨率为RR，单位Hz，对FFT变换后的数据进行排序，得到频谱上的最大值MaxData及其对应的频率值MaxDataFreq；
(2)以频率MaxDataFreq为中心频率、MaxDataFreq±RR为频率的上下限、以1Hz步进扫频，将扫频得到的频率值，分别与Data进行互相关计算，取计算结果最大时对应的频率值TempFreq作为下次计算的中心频率；
(3)以TempFreq为中心频率、TempFreq±1Hz为频率的上下限、以0.1Hz步进扫频，将扫频得到的频率值，分别与Data进行互相关计算，将计算结果最大时对应的频率值传递给TempFreq，判断TempFreq前后的频率互相关计算值是否同时满足递增和递减的单调性，满足此条件则将TempFreq作为下次计算的中心频率，否则TempFreq作为最终频率输出；
(4)重复步骤3，将频率上下限更换为中心频率TempFreq±上次遍历计算的步进值，当前步进值变为原来的1/10，以此类推，将频率分辨率精度不断提升；
(5)将输入的时域信号均分为两组Data1和Data2，利用中心频率MaxDataFreq与两组数据分别进行互相关计算，求出MaxData1、MaxData2，看MaxData1、MaxData2和MaxData是否近似相等，如果满足条件则将MaxData1、MaxData2和MaxDataFreq作为最终的结果输出，如果不满足条件则继续步骤6的操作；
(6)比较判断两组数据互相关计算的模值大小看是否满足较大值是较小值的2倍及2倍以上，如果满足此条件，则取互相关计算模值较大的那组信号，并将其作为下次输入时域信号，并且继续步骤7的操作；如果不满足条件，即不符合|MaxData1|≥2|MaxData2|，则取互相关计算模值较大的数值作为输出，最终的结果输出MaxData1及信号对应的中心频率MaxDataFreq，反之亦然；
(7)重复步骤(5)和步骤(6)，直至输出最终的结果。
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白旭: "基于快速傅里叶变换和互相关的", 《电子测量与仪器学报》 *

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