專利名稱：基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信號處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法。
背景技術(shù)：
隨著非線性動力學(xué)的快速發(fā)展，人們對于信號特性的理解更加深入。非線性研究中的混沌理論研究表明，一些表面十分復(fù)雜的隨機(jī)過程往往只是由一些簡單的規(guī)則物理規(guī)律產(chǎn)生的。對于這類具有規(guī)則非線性結(jié)構(gòu)的信號，傳統(tǒng)的線性信號分析手段很難直接對其有效處理，必須借助特定的非線性處理手段才能透過復(fù)雜的表象去觀察其本質(zhì)的規(guī)律性。在對信號進(jìn)行行之有效的處理之前，必須明確的辨識信號的特性，判斷所分析處理的信號其究竟是確定性線性信號、確定性非線性信號還是隨機(jī)過程。對于確定性線性信號的信號特性和參數(shù)的辨識方法一般采用功率譜估計，但是這類方法無法區(qū)分確定性非線性信號和隨機(jī)過程。對于確定性非線性信號的辨識一般采用在其重構(gòu)相空間內(nèi)的進(jìn)行幾何規(guī)則度的測量，但是此類方法需要在重構(gòu)相空間時精確獲得嵌入維數(shù)和延遲時長的參數(shù)值，這在實際應(yīng)用中難以準(zhǔn)確估計；同時這類方法需要盡可能長的數(shù)據(jù)長度和較高的計算代價，這使得此類方法很難保證實際應(yīng)用中的實時性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供的一種基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，提供了一種具有簡便計算流程的信號特性辨識方法，以實現(xiàn)對信號特性進(jìn)行準(zhǔn)確高效的識別。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供一種基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，該方法包含以下步驟
步驟I、輸入待辨識信號X(t)；
步驟2、利用線性預(yù)測模型和非線性預(yù)測模型對所分析信號按照遞增的預(yù)測階數(shù)進(jìn)行預(yù)測序列的估計；
步驟3、記錄線性預(yù)測模型和非線性預(yù)測模型在不同預(yù)測階數(shù)下的預(yù)測誤差，分別獲得線性預(yù)測和非線性預(yù)測的“預(yù)測階數(shù)——誤差”關(guān)系曲線；
步驟4、提取線性預(yù)測和非線性預(yù)測獲得的“預(yù)測階數(shù)——誤差”關(guān)系曲線的變化趨勢， 進(jìn)行信號特性的辨識判斷，判斷信號是確定性線性信號，還是確定性非線性信號，還是隨機(jī)過程。所述的步驟2包含以下步驟
步驟2. I、利用線性預(yù)測模型進(jìn)行線性預(yù)測分析；
線性預(yù)測模型的基本原理是時間序列ζ( )中任意時刻的值可以由其前面產(chǎn)個值的線性組合表示，即
權(quán)利要求
1.一種基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，其特征在于，該方法包含以下步驟步驟I、輸入待辨識信號X(t)；步驟2、利用線性預(yù)測模型和非線性預(yù)測模型對所分析信號按照遞增的預(yù)測階數(shù)進(jìn)行預(yù)測序列的估計；步驟3、記錄線性預(yù)測模型和非線性預(yù)測模型在不同預(yù)測階數(shù)下的預(yù)測誤差，分別獲得線性預(yù)測和非線性預(yù)測的“預(yù)測階數(shù)——誤差”關(guān)系曲線；步驟4、提取線性預(yù)測和非線性預(yù)測獲得的“預(yù)測階數(shù)——誤差”關(guān)系曲線的變化趨勢， 進(jìn)行信號特性的辨識判斷，判斷信號是確定性線性信號，還是確定性非線性信號，還是隨機(jī)過程。
2.如權(quán)利要求I所述的基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，其特征在于， 所述的步驟2包含以下步驟步驟2. I、利用線性預(yù)測模型進(jìn)行線性預(yù)測分析；線性預(yù)測模型的基本原理是時間序列ζ( )中任意時刻的值可以由其前面產(chǎn)個值的線性組合表示，即
3.如權(quán)利要求2所述的基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，其特征在于， 所述的步驟2. I和步驟2. 2同時進(jìn)行。
4.如權(quán)利要求3所述的基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，其特征在于， 所述的步驟2. I包含以下步驟步驟2. I. I、首次預(yù)測的線性預(yù)測階數(shù)設(shè)為P=2 ；步驟2.1.2、進(jìn)行線性預(yù)測分析，獲得預(yù)測時間序列m ；步驟2. I. 3、計算預(yù)測誤差f %其中，Z為預(yù)測序列的長度，σ、為原時間序列信號X(X)的標(biāo)準(zhǔn)差；步驟2. I. 4、設(shè)N為預(yù)設(shè)最大預(yù)測階數(shù)，判斷Ρ〈Ν是否成立，若是，則Ρ=Ρ+1，進(jìn)行步驟2.I. 2，若否，則進(jìn)行步驟3。
5.如權(quán)利要求3所述的基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，其特征在于， 所述的步驟2. 2包含以下步驟步驟2. 2. I、首次預(yù)測的非線性預(yù)測階數(shù)設(shè)為Κ=2 ；步驟2.2.2、進(jìn)行非線性預(yù)測分析，獲得預(yù)測時間序列m ;步驟2. 2. 3、計算預(yù)測誤差
6.如權(quán)利要求I所述的基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，其特征在于， 所述的步驟4中，不同類型信號的“預(yù)測階數(shù)——誤差”關(guān)系曲線的變化趨勢規(guī)律如下·1、確定性線性信號其線性預(yù)測誤差隨著預(yù)測階數(shù)增加而減小，達(dá)到一定數(shù)值后趨于穩(wěn)定；其非線性預(yù)測誤差隨著預(yù)測階數(shù)增加而減小，達(dá)到一定數(shù)值后趨于穩(wěn)定；·2、確定性非線性信號其線性預(yù)測誤差隨著預(yù)測階數(shù)增加而減小，不會趨于穩(wěn)定值；其非線性預(yù)測誤差隨著預(yù)測階數(shù)增加而減小，達(dá)到一定數(shù)值后趨于穩(wěn)定；·3、隨機(jī)過程其線性預(yù)測誤差隨著預(yù)測階數(shù)增加而減??；其非線性預(yù)測誤差呈隨機(jī)分布。
全文摘要
一種基于可預(yù)測性分析的信號成分特性的辨識方法，該方法利用線性預(yù)測模型和非線性預(yù)測模型對所分析信號按照遞增的預(yù)測階數(shù)進(jìn)行預(yù)測序列的估計，記錄線性預(yù)測模型和非線性預(yù)測模型在不同預(yù)測階數(shù)下的預(yù)測誤差，分別獲得線性預(yù)測和非線性預(yù)測的“預(yù)測階數(shù)——誤差”關(guān)系曲線，提取線性預(yù)測和非線性預(yù)測獲得的“預(yù)測階數(shù)——誤差”關(guān)系曲線的變化趨勢，進(jìn)行信號特性的辨識判斷，判斷信號是確定性線性信號，還是確定性非線性信號，還是隨機(jī)過程。本發(fā)明提供了一種具有簡便計算流程的信號特性辨識方法，以實現(xiàn)對信號特性進(jìn)行準(zhǔn)確高效的識別。
文檔編號G05B17/02GK102608921SQ20121006999
公開日2012年7月25日 申請日期2012年3月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月16日
發(fā)明者包飛, 陳潛 申請人:上海無線電設(shè)備研究所