CN111431507A - 以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法 - Google Patents
以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111431507A CN111431507A CN202010281539.4A CN202010281539A CN111431507A CN 111431507 A CN111431507 A CN 111431507A CN 202010281539 A CN202010281539 A CN 202010281539A CN 111431507 A CN111431507 A CN 111431507A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- simple harmonic
- points
- constructing
- time sequence
- cycle
- 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.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/005—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission adapting radio receivers, transmitters andtransceivers for operation on two or more bands, i.e. frequency ranges
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B15/00—Suppression or limitation of noise or interference
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/40—Arrangements for reducing harmonics
Abstract
一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,包括以下步骤:S1:给定时间序列x(t),求出它的极大值点集合和极小值点集合;S2:以x(t)的任意两个相邻极大值点或极小值点构造半周期简谐波函数;S3:连接x(t)的极大值点(极小值点)构造的波函数,得到x(t)的上包络线(下包络线);S4:从x(t)中减去平均包络以滤去低频信号,得到x(t)的高频分量;S5:从x(t)中减去高频分量,对去高频后的时间序列重复以上步骤,依次得到频率渐次降低的信号分量,从而实现对x(t)的分解或滤波。该方法不需要预设基函数或滤波器,根据时间序列的极值点自适应地以半周期简谐波函数构造包络线,可用于分解复杂信号或过滤其在一定频段的信号,实现快速分解或滤波的效果。
Description
【技术领域】
本发明属于数据分析技术领域,涉及一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法。
【背景技术】
真实世界采集到的时间序列,往往包含多个频段的复杂信号。为抑制和防止无关频段信号对所关注频段信号的干扰,通常需要先对信号进行滤波,滤除特定频段的信号。
通常所说的滤波都是基于Fourier变换的。首先将信号表示成为一系列简谐波动函数叠加的形式,然后通过选择不同的频率成分来实现滤波。现代滤波利用电路的频率特性对Fourier变换信号中频率成分的选择实现滤波。根据电路参数对电路频带宽度的影响,可以设计不同的滤波器。该类方法的缺点是,以固定振幅、固定频率的一系列简谐波动来表示时间序列,将会掩盖时间序列的不稳定或非线性特征。另外,不同的滤波器给出的滤波结果往往并不相同。
地学问题中,因为有比较固定的日周期、年周期等信号,所以常用到滑动平均滤波。该方法可以认为与Fourier变换无关。该方法的缺点是,它只能滤掉特定频率的波动,对于复杂信号不适用。
【发明内容】
为了解决上述问题,本发明提供一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,该方法不需要预设基函数和滤波器,根据时间序列的极值点自适应地以简谐波函数构造稳定合理的包络线,可用于对复杂信号进行分解,也可用于过滤复杂信号在一定频段的信号,实现快速滤波的效果。
本发明是通过以下技术方案实现的,提供一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,包括以下步骤:
S1:给定时间序列x(t),求出它的极大值点集合和极小值点集合;
S2:以x(t)的任意两个相邻极大值点或极小值点构造半周期简谐波函数;
S3:连接x(t)的相邻极大值点构造半周期简谐波函数,得到x(t)的上包络线,连接x(t)的极小值点构造半周期简谐波函数,得到x(t)的下包络线;
S4:从x(t)中减去平均包络以滤去低频信号,得到x(t)的高频分量;
S5:从x(t)中减去高频分量,得到残余项,之后对获得的残余项进行判断,判断获得的残余项否为趋势项,如果不是,则以残余项为新的时间序列,对其重复S1-S4步骤,得到频率次高的信号分量,若是,则结束,即实现对x(t)的分解,对特定频段的信号分量取舍,可实现对信号的滤波,所述趋势项指极值点少于4的时间序列,包括极大值点和极小值点,也可以将分解得到的分量中最低频的1~2项与不足一个周期的残余项合并视为趋势项,以上步骤可多次重复,直至残余项为趋势项,实现对x(t)的分解。
特别地,所述S1采用Wu Zhaohua给出的extrema函数求极值点,对于任意i(1<i<n,n为数据长度),若x(ti-1)<x(ti)且x(ti)>x(ti+1),则x(ti)为时间序列x(t)的一个极大值点;若x(ti-1)>x(ti)且x(ti)<x(ti+1),则x(ti)为时间序列x(t)的一个极小值点。
特别地,所述S2具体实施方式如下:任意两个相邻的极大值点或者极小值点,构造连接这两点的半周期简谐波函数,使得:(1)该半周期简谐波函数经过这两个点;(2)半周期简谐波的半波长是这两个点的距离,振幅是这两个点大小差值的一半;(3)半周期简谐波在较大的点处达到极大值,在较小的点处达到极小值,这两个相邻点一个是该简谐波的波峰,一个是波谷。
特别地,所述S3具体实施方式如下:首先在S1获得的极大值点中每两个相邻的极大值点之间构造半周期简谐波函数,将其插值到时间序列的采样点上,得到时间序列的上包络线;其次在S1获得的极小值点中每两个相邻的极小值点之间构造半周期简谐波函数,将其插值到时间序列的采样点上,得到时间序列的下包络线。
特别地,所述S4具体实施方式如下:首先求S1中时间序列的上包络、下包络的平均值,即平均包络,然后从时间序列中将平均包络减去,得到的就是时间序列中的高频信号。
特别地,所述S5具体实施方式如下:S1-S4可重复进行,得到时间序列的不同尺度的模态,根据不同的需求选择不同的模态,可以实现对特定频段信号的滤波效果。
本发明提供一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其所采用的函数足够光滑且函数形态确定,不存在不可预料的极值点,由于其形态的确定性,在筛选过程中也就不需要大量的迭代。因此具有以下优点:1)构造的时间序列包络线更加稳定合理;2)能够快速实现滤波效果;3)分解和滤波是自适应的,不需要预先设定基函数和滤波器。
【附图说明】
图1为本发明一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解的算法流程图,滤波可通过对分解结果进行取舍来实现;
图2为采用本发明一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法构造半周期简谐波函数的示意图;
图3为本发明一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法构造包络的一实施例图;
图4为本发明一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法的一实施例图。
【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,以下通过具体实施方式对本发明进行详细说明。
请参阅图1,本发明提供一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,包括以下步骤:
S1:给定时间序列x(t),求出它的极大值点集合和极小值点集合;所述S1采用WuZhaohua给出的extrema函数求极值点,对于任意i(1<i<n,n为数据长度),若x(ti-1)<x(ti)且x(ti)>x(ti+1),则x(ti)为时间序列x(t)的一个极大值点;若x(ti-1)>x(ti)且x(ti)<x(ti+1),则x(ti)为时间序列x(t)的一个极小值点;
S2:以x(t)的任意两个相邻极大值点或极小值点构造半周期简谐波函数;具体实施方式如下:任意两个相邻的极大值点或者极小值点,构造连接这两点的半周期简谐波函数,使得:(1)该半周期简谐波函数经过这两个点;(2)半周期简谐波的半波长是这两个点的距离,振幅是这两个点大小差值的一半;(3)半周期简谐波在较大的点处达到极大值,在较小的点处达到极小值,这两个相邻点一个是该简谐波的波峰,一个是波谷;
S3:连接x(t)的极大值点构造半周期简谐波函数,得到x(t)的上包络线,连接x(t)的极小值点构造半周期简谐波函数,得到x(t)的下包络线;具体实施方式如下:首先在S1获得的极大值点中每两个相邻的极大值点之间构造半周期简谐波函数,将其插值到时间序列的采样点上,得到时间序列的上包络线;其次在S1获得的极小值点中每两个相邻的极小值点之间构造半周期简谐波函数,将其插值到时间序列的采样点上,得到时间序列的下包络线。
S4:从x(t)中减去平均包络以滤去低频信号,得到x(t)的高频分量;具体实施方式如下:首先求S1中时间序列的上包络、下包络的平均值,即平均包络,然后从时间序列中将平均包络减去,得到的就是时间序列中的高频信号;
S5:从x(t)中减去高频分量,得到残余项。判断残余项是否为趋势项,如果不是,则以残余项为新的时间序列,对其重复以上步骤,得到频率次高的信号分量。这里趋势项是指极值点(包括极大值点和极小值点)少于4的时间序列,也可以将分解得到的分量中最低频的1~2项与不足一个周期的残余项合并视为趋势项,以上步骤可多次重复,直至残余项为趋势项,实现对x(t)的分解。对特定频段的信号分量取舍,可实现对信号的滤波;具体实施方式如下:S1-S4可重复进行,得到时间序列的不同尺度的模态,根据不同的需求选择不同的模态,可以得到不同的滤波效果。
以下通过实施例对本发明所提供的方法进行详细说明,具体如下:
其中图2为采用本发明所提供方法构造半周期简谐波函数的示意图,具体是任意选取两个点(t1,x(t1)),(t2,x(t2)),假设x(t2)>x(t1),记L=(t1-t2),A=(x(t2)-x(t1))/2,则可以构造振幅为A,波长(周期)为2L的半周期简谐波函数该半周期简谐波函数以x(t1)为极小值,以x(t2)为极大值。
图3为采用本发明一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法构造包络的一实施例图;具体为世界银行官方网站公开的美国1960年~2019年的GDP增速数据,其中横坐标为年份,纵坐标为美国GDP增速,实线为数据,粗点虚线和细点虚线分别是采用半周期简谐波函数插值得到的时间序列的上、下包络线;点划线为上下包络的平均值(平均包络)。
图4为采用本发明一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法的一实施例图;图中(a)为太平洋年代际振荡(PDO)指数的逐月数据。采用本方法可将其分解为(b)-(g)六个不同尺度的模态以及(h)非线性趋势项。C1为季节尺度的分量,C2为年循环尺度,C3为ENSO(厄尔尼诺-南方涛动)尺度,C4多年尺度(与ENSO的低频部分相当),C5为年代际尺度(与太阳总辐射11年周期相当),C6为多年代际尺度(与全球气温的65年周期相当),C7为非线性趋势项。C1-C6均为海洋中已验证的非线性振荡信号。由此可见,采用本方法可以清晰地将PDO信号分解为海洋中有物理意义的若干尺度的信号。
需要说明的是本发明提供的方法是自适应的,对分解的不同频率的分量数,以及每个分量的频率范围没有预先设定。
应当理解的是,于本领域的技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:给定时间序列x(t),求出它的极大值点集合和极小值点集合;
S2:以x(t)的任意两个相邻极大值点或极小值点构造半周期简谐波函数;
S3:连接x(t)的相邻极大值点构造半周期简谐波函数,得到x(t)的上包络线;连接x(t)的极小值点构造半周期简谐波函数,得到x(t)的下包络线;
S4:从x(t)中减去平均包络以滤去低频信号,得到x(t)的高频分量;
S5:从x(t)中减去高频分量,得到残余项,并判断残余项是否为趋势项,如果不是,则以残余项为新的时间序列,对其重复S1-S4步骤,得到频率次高的信号分量,如果是,则结束,以上步骤可多次重复,直至残余项为趋势项,实现对x(t)的分解,对特定频段的信号分量取舍,可实现对信号的滤波。
2.根据权利要求1所述的一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,所述S1采用extrema函数求极值点,对于任意i(1<i<n,n为数据长度),若x(ti-1)<x(ti)且x(ti)>x(ti+1),则x(ti)为时间序列x(t)的一个极大值点;若x(ti-1)>x(ti)且x(ti)<x(ti+1),则x(ti)为时间序列x(t)的一个极小值点。
3.根据权利要求1所述的一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,所述S2具体实施方式如下:任意两个相邻的极大值点或者极小值点,构造连接这两点的半周期简谐波函数,使得:(1)该半周期简谐波函数经过这两个点;(2)波函数的半波长是这两个点的距离,振幅是这两个点大小差值的一半;(3)波函数在较大的点处达到极大值,在较小的点处达到极小值,这两个相邻点一个是该简谐波的波峰,一个是波谷。
4.根据权利要求1所述的一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,所述S3具体实施方式如下:首先在S1获得的极大值点中每两个相邻的极大值点之间构造半周期简谐波函数,将其插值到时间序列的采样点上,得到时间序列的上包络线;其次在S1获得的极小值点中每两个相邻的极小值点之间构造半周期简谐波函数,将其插值到时间序列的采样点上,得到时间序列的下包络线。
5.根据权利要求1所述的一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,所述S4具体实施方式如下:首先求S1中时间序列的上包络、下包络的平均值,即平均包络,然后从时间序列中将平均包络减去,得到的就是时间序列中的高频信号。
6.根据权利要求1所述的一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,所述S5具体实施方式如下:S1-S4可重复进行,得到时间序列的不同尺度的模态,根据不同的需求选择不同的模态,可以得到不同的滤波效果。
7.根据权利要求1所述的一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,所述S5中趋势项指极值点少于4的时间序列,包括极大值点和极小值点。
8.根据权利要求1所述的一种以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法,其特征在于,所述S5趋势项为将分解得到的分量中最低频的1~2项与不足一个周期的残余项的合并。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010281539.4A CN111431507B (zh) | 2020-04-10 | 2020-04-10 | 以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010281539.4A CN111431507B (zh) | 2020-04-10 | 2020-04-10 | 以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111431507A true CN111431507A (zh) | 2020-07-17 |
CN111431507B CN111431507B (zh) | 2023-02-07 |
Family
ID=71556197
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010281539.4A Active CN111431507B (zh) | 2020-04-10 | 2020-04-10 | 以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111431507B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114944831A (zh) * | 2022-05-12 | 2022-08-26 | 中国科学技术大学先进技术研究院 | 多周期时间序列数据分解方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103941091A (zh) * | 2014-04-25 | 2014-07-23 | 福州大学 | 基于改进emd端点效应的电力系统hht谐波检测方法 |
CN106156404A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-23 | 福建工程学院 | 基于emd的非平稳信号作用下瞬态与稳态反应计算方法 |
CN106597223A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-04-26 | 山东科技大学 | 一种基于改进hht的单相接地故障选线方法 |
WO2017205382A1 (en) * | 2016-05-23 | 2017-11-30 | The University Of New Hampshire | Techniques for empirical mode decomposition (emd)-based signal de-noising using statistical properties of intrinsic mode functions (imfs) |
US20190120995A1 (en) * | 2017-10-20 | 2019-04-25 | Jilin University | Method for random noise reduction from mrs oscillating signal using joint algorithms of emd and tfpf |
-
2020
- 2020-04-10 CN CN202010281539.4A patent/CN111431507B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103941091A (zh) * | 2014-04-25 | 2014-07-23 | 福州大学 | 基于改进emd端点效应的电力系统hht谐波检测方法 |
WO2017205382A1 (en) * | 2016-05-23 | 2017-11-30 | The University Of New Hampshire | Techniques for empirical mode decomposition (emd)-based signal de-noising using statistical properties of intrinsic mode functions (imfs) |
CN106156404A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-23 | 福建工程学院 | 基于emd的非平稳信号作用下瞬态与稳态反应计算方法 |
CN106597223A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-04-26 | 山东科技大学 | 一种基于改进hht的单相接地故障选线方法 |
US20190120995A1 (en) * | 2017-10-20 | 2019-04-25 | Jilin University | Method for random noise reduction from mrs oscillating signal using joint algorithms of emd and tfpf |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黄长军等: ""干涉图EMD-自适应滤波去噪法"", 《测绘学报》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114944831A (zh) * | 2022-05-12 | 2022-08-26 | 中国科学技术大学先进技术研究院 | 多周期时间序列数据分解方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111431507B (zh) | 2023-02-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107064628A (zh) | 高精度频率测量系统及方法 | |
US9497059B2 (en) | Method for performing peak clipping to multiple carrier waves and device thereof | |
Hong | Decomposition and forecast for financial time series with high-frequency based on empirical mode decomposition | |
CN103346756A (zh) | 一种空时自适应滤波方法及装置 | |
CN111431507B (zh) | 以半周期简谐波函数构造包络线的自适应信号分解、滤波方法 | |
CN101988935A (zh) | 基于数字下变频—希尔伯特黄变换的瞬时频率测量方法 | |
CN111510110A (zh) | 一种并行处理的插值匹配滤波方法及滤波器 | |
CN109450405A (zh) | 一种应用于ad采集中的复合式软件滤波方法及系统 | |
CN111458640B (zh) | 一种基于三相电流的交流异步电机转子断条故障诊断方法 | |
CN106483563A (zh) | 基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法 | |
Shevgunov et al. | Averaged absolute spectral correlation density estimator | |
CN110796303A (zh) | 一种基于ewt和odbscan的短期电力负荷预测方法 | |
CN110926455B (zh) | 一种射电天文信号的自适应射频干扰消除方法 | |
CN116299577B (zh) | 一种应用于北斗三号基带芯片的窄带抗干扰装置及方法 | |
CN106972833A (zh) | 一种可任意倍数重采样的数字上变频器 | |
CN102664658B (zh) | 一种基于扩频系统的跳频gsm干扰抑制方法及其系统 | |
CN106972840A (zh) | 一种采样率转换方法与装置 | |
CN106130505A (zh) | 一种可变分数时延数字滤波器的优化方法 | |
Maruyama et al. | Wavelet-based multifractal analysis on climatic regime shifts | |
CN112505413B (zh) | 一种时频分析方法和系统 | |
CN103986497A (zh) | 双边抽头结构的时域自适应窄带干扰抑制滤波器和方法 | |
CN112835077A (zh) | 基于变分模态分解的卫星导航信噪比数据去趋势方法 | |
CN108008360B (zh) | 一种幅度加权的非线性调频波形设计方法 | |
CN110635780A (zh) | 一种基于fpga的变速率基带脉冲成形滤波器实现方法及滤波器 | |
Li et al. | Compensation method for the CIC filter in digital down converter |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |