唐 琴

（桂林電子科技大學(xué)，廣西 桂林 536000）

0 引 言

在電子產(chǎn)業(yè)蓬勃興起后，人們收集信息的主要途徑是電子通信。因此，對(duì)電子通信信號(hào)循環(huán)頻率特征提取方法的改良具有重要的價(jià)值和社會(huì)意義。通過電子信號(hào)獲取信息的方法，在語音與圖像的識(shí)別、地質(zhì)勘探、大氣觀測(cè)、生物化學(xué)與材料科學(xué)、軍事以及機(jī)械等方面均具備相當(dāng)廣闊的應(yīng)用前景。文獻(xiàn)[1]考慮到信號(hào)采集的局限性，通過相關(guān)性分析的方法研究特征頻率的提取。這種方法可以提高原始故障信號(hào)的信噪比，但使用成本較高。文獻(xiàn)[2]通過分析語音信號(hào)的譜頻率，研究電子通信信號(hào)的特征提取抗干擾方法，通過Mel濾波器干擾抑制信號(hào)的噪聲，以此提高信號(hào)提取結(jié)果的準(zhǔn)確性。這種方法應(yīng)用于電子通信信號(hào)領(lǐng)域之后，由于計(jì)算過程過于復(fù)雜，因此計(jì)算所用時(shí)間較長(zhǎng)，算法效率較低。文獻(xiàn)[3]提出一種基于SAS的降噪方法，在譜峭度的應(yīng)用總結(jié)上提到了一種清晰的特征頻率，并通過小波頻率的指標(biāo)測(cè)試證實(shí)了該方法在特征提取中的優(yōu)勢(shì)。通過這種方法得到較為準(zhǔn)確的提取結(jié)果，需要極高水準(zhǔn)的配置才能精確地計(jì)算濾波的譜峭度，并分析待測(cè)信號(hào)，因此不適用于大部分信號(hào)特征提取。本文綜合以上文獻(xiàn)改進(jìn)電子通信信號(hào)循環(huán)頻率特征自提取方法，以提高信號(hào)在提取過程中因受到干擾造成的精度較差問題。

1 電子通信信號(hào)循環(huán)頻率特征自提取方法設(shè)計(jì)

1.1 分解電子通信信號(hào)模態(tài)常量

在待檢測(cè)的信號(hào)中，通過尋找最優(yōu)組合的方式搭建濾波器，是一種能夠降低服務(wù)器配置、減少帶寬要求的有效方法[4,5]。如果不存在污染，則低域頻數(shù)的相關(guān)性通過噪聲信號(hào)來測(cè)試，即構(gòu)建一個(gè)零相位的濾波常量處理函數(shù)：

1.2 基于模態(tài)常量預(yù)測(cè)更新形態(tài)小波

在保證形態(tài)小波能夠在不同空間類型下進(jìn)行可逆變換的前提下，可以適當(dāng)改變形態(tài)小波的形態(tài)結(jié)構(gòu)，靈活地在線性變換與自適應(yīng)變換之間切換，并以此進(jìn)行模態(tài)常量的預(yù)測(cè)與更新。通過抑制冗余信息的方式廣泛傳播所有算子的更新方案[8,9]。提出非冗余結(jié)構(gòu)下的合成條件：

式中，?f(x)表示合成信號(hào)算子的重構(gòu)函數(shù)；?fPU(x,y)表示在預(yù)測(cè)項(xiàng)目中電子通信信號(hào)循環(huán)頻率特征的分析算子；μ(y)表示待提取信號(hào)的冗余條件；μ(x)表示初始信號(hào)的冗余條件。通過以上方案，將所有采樣點(diǎn)中的形態(tài)小波全部進(jìn)行頻率轉(zhuǎn)換，最終得到能夠被提取的樣本。

1.3 循環(huán)頻率特征自適應(yīng)濾波降噪

在構(gòu)建循環(huán)頻率特征自適應(yīng)濾波降噪方法時(shí)，確定閾值Fm的函數(shù)為：

式中：Fm表示確定閾值時(shí)所需要表達(dá)的信號(hào)長(zhǎng)度；?n表示電子信號(hào)循環(huán)頻率的細(xì)節(jié)閾值參數(shù)，取值區(qū)間為[0,1]；θn表示其他信號(hào)對(duì)該待提取信號(hào)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)方差；Ni表示該待測(cè)點(diǎn)下信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度；ki表示相鄰節(jié)點(diǎn)中信號(hào)的鄰域均值。在選取合適的脈沖信號(hào)之后，可以選取合適的閾值系數(shù)作為重新構(gòu)建小波參數(shù)的振動(dòng)幅度，并通過均值濾波構(gòu)建有利于噪聲抑制的算法結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)循環(huán)頻率特征自適應(yīng)濾波降噪方法的設(shè)計(jì)[10]。

2 實(shí)驗(yàn)研究

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為檢測(cè)4種電子通信信號(hào)的頻率特征提取方法，通過計(jì)算機(jī)檢測(cè)信號(hào)頻率的幅度與瞬時(shí)頻率。在本次仿真實(shí)驗(yàn)中，設(shè)定計(jì)算機(jī)的初載頻率為600 Hz，低壓控制信號(hào)的頻率為20 Hz，電子通信信號(hào)中的采樣頻率為50 kHz，偏軌頻率為105 Hz。通過分析以上數(shù)據(jù)，并將其與現(xiàn)有幾種方法對(duì)比，判斷本文提取方法是否實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。在檢測(cè)幾種算法的信號(hào)提取方法時(shí)，可以通過檢測(cè)其信噪比和相似性系數(shù)進(jìn)行測(cè)試與評(píng)價(jià)。

在設(shè)計(jì)電子通信信號(hào)的循環(huán)頻率時(shí)，可以將源信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)混合，構(gòu)成一個(gè)3×3的矩陣，通過如圖1所示的算法流程，實(shí)現(xiàn)所有采樣點(diǎn)信號(hào)的提取工作。

圖1 信號(hào)特征提取算法流程

如圖1所示，通過以上方法將電子通信信號(hào)中不同采樣點(diǎn)的特征頻率全部提取，并計(jì)算其信噪比指標(biāo)，以便觀察對(duì)比實(shí)驗(yàn)中提取方法的優(yōu)劣。在此過程中，可以設(shè)計(jì)若干獨(dú)立分量作為采樣點(diǎn)中電子通信信號(hào)的獨(dú)立元素，在對(duì)其歸一化處理之前，需要通過正交操作使其能夠被算法代換，減去獨(dú)立分量的能量單位，使信號(hào)便于分離，并盡量減少其他信號(hào)分量在該測(cè)試信號(hào)中的干擾作用。然而不同采樣點(diǎn)之間分量的信噪比指標(biāo)是截然不同的，因此記錄實(shí)驗(yàn)過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

整理信噪比指標(biāo)的結(jié)果，對(duì)其進(jìn)行分析和總結(jié)。在抽取的15個(gè)采樣點(diǎn)中，提取信號(hào)時(shí)因其他信號(hào)干擾而形成的信噪比指標(biāo)如表1所示。

表1 信噪比指標(biāo)測(cè)試結(jié)果

算法1的平均信噪比指標(biāo)約為16.875 7，算法2的平均信噪比指標(biāo)約為18.676 6，算法3的平均信噪比指標(biāo)約為18.722 5，算法4的平均信噪比指標(biāo)約為18.481 8。信噪比指標(biāo)越大，則該段采樣點(diǎn)下的信號(hào)提取受干擾程度越高。因此通過以上數(shù)據(jù)可知，本文設(shè)計(jì)的電子通信信號(hào)循環(huán)頻率特征值提取方法在提取信號(hào)時(shí)受到其他信號(hào)的干擾更少。

3 結(jié) 論

本文提出一種能夠改善信號(hào)提取精度的電子通信信號(hào)循環(huán)頻率特征自提取方法，在信噪比指標(biāo)與相似性系數(shù)等方面，與已有的幾種特征提取方法進(jìn)行對(duì)比，并記錄該特征提取方法受到其他信號(hào)的干擾的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，文中設(shè)計(jì)的方法在信號(hào)干擾中能夠更好地保持原有信號(hào)頻率，提取結(jié)果與初始信號(hào)相似性更高。