一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法
【专利摘要】本发明提供一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法，具体包括以下步骤：步骤1.分段计算数据能量；步骤2.寻大于能量阈值的数据片段；步骤3.片段整合；步骤4.窄波滤除。采用上述方案，在振动波形有效性判定中，采用窄波滤除阈值滤除无效振动信号，减少了无用的后续运算，降低了系统的误警率；与现有技术相比，算法运算量小，实时性高，可靠性高，误警率低。
【专利说明】
一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法
【技术领域】
[0001]本发明属于振动波形端点检测【技术领域】，尤其涉及的是一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法。
【背景技术】
[0002]MZ光纤周界入侵监测仪器基于Mach-Zehnder干涉原理，利用光纤光缆探测外界振动并判别非法入侵，抗电磁干扰强、可实现对周界入侵导致的振动的长距离实时监测及定位。作为周界安防系统的关键技术，入侵的实时精准定位是周界探测预警系统的主要研究方向之一。而在实际应用中，信号实时采集进入系统，如果对所有输入信号都进行一系列的运算，系统必然无法满足实时性的需求；同时，无用信号引入到运算当中，势必对系统的精准度产生不好的影响。所以，必须对输入信号中的振动片段进行检测，仅处理有效的振动信号，从而减轻系统在时间复杂度上的压力，增强系统的实时性，提高系统的定位精度。目前入侵信号端点监测中，短时能量法从振动信号能量熵的角度进行振动信号端点检测。但是这种方法数据运算量大、实时性不强，无有效振动波形判定机制，不能满足光纤围栏周界入侵实时监控的需求。
[0003]因此，现有技术存在缺陷，需要改进。
【发明内容】
[0004]本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法。
[0005]本发明的技术方案如下:
[0006]一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法，其中，包括以下步骤:
[0007]步骤1:分段计算数据能量；对1[」.]，(j = 1，2，...L)进行处理，数据长度为L。首先，将待处理数据x[j]进行等长分段，得到M段数据，每段数据长度为N，则有:L = N*M;然后，分别计算分段数据的能量A[i]，计算公式为:
i* N
[0008]4[ J= X |x[i']| i = !,2,./W
卜(HH十I
[0009]其中，A[i]为待处理数据x[j]中下标从(i_l)*N+l到i*N之间的数据的绝对值之和，代表此分段的能量值；
[0010]步骤2:寻大于能量阈值的数据片段；WA[i]始端开始向后遍历，寻找大于能量阈值ET的数据片段，记录下其起止点位置下标，分别依次存放于数组start [k]，end [k]中，一个数据片段的起止点信息存放在两个数组中的下标位置相同，至此，筛选出待处理数据中大于阈值的数据片段，数据片段位置信息存放在数组start[k]，end[k]中；
[0011]步骤3.片段整合；针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，从第一个数据片段开始，将相邻数据片段间距Di与非振动片段数阈值NT进行比较，第i次比较的距离为=Di=(start[i+1]-end[i])*N ；
[0012]如果Di ( NT,则认为第i段和第i+Ι段为一个振动事件，将第i+Ι段归整到第i段所在的振动事件中；如果Dp1 > NT,则判定第i段所在振动事件结束，结束位置为end[i],第i+Ι段为一个新的振动事件,事件开始位置为start [i+Ι];将振动事件的起止点信息依次存放在数组start_l[k]，end_l[k]中；重复上述操作，直至数据片段间距比较完成，至此，完成了对筛选出的大于阈值的数据片段的整合，数据片段位置信息存放在数组start_l[k], end_l[k]中；
[0013]步骤4.窄波滤除；针对步骤3中得出的整合后的大于能量阈值的数据片段进行窄波滤除，具体为将数据片段的长度Li与窄波滤除阈值LT进行比较，第i次比较的长度为:Li = (end_l[i]-start_l[i])*N ；
[0014]如果Li ^ LT，则认为此数据片段为有效振动数据，反之，为无效振动数据；将有效的振动数据片段数据位置信息分别存放在数组start_2[k]，end_2[k]中；重复上述操作，直至数据片段长度比较完成；至此，完成了对振动数据的窄波滤除，有效的振动数据片段位置信息存放在数组start_2 [k], end_2 [k]中。
[0015]采用上述方案，在振动波形端点检测中，为了保证运算的实时性，采用分段数据绝对值和进行能量求解，防止了数据的重复运算，减少了运算量；在振动波形结束端点判定中，采用非振动窄窗数阈值进行振动结束判定，提高了算法的可靠性；在振动波形有效性判定中，采用窄波滤除阈值滤除无效振动信号，减少了无用的后续运算，降低了系统的误警率；与现有技术相比，算法运算量小，实时性高，可靠性高，误警率低。
【专利附图】
【附图说明】
[0016]图1为本发明方法实施例的流程图。
【具体实施方式】
[0017]以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。
[0018]实施例1
[0019]本发明是一种用于MZ光纤周界入侵监测仪器的振动信号端点检测新方法，具体过程如图1所示。该方法包括以下步骤:
[0020]步骤1.分段计算数据能量；
[0021]将待处理数据等长分段，并分别计算分段数据的能量。
[0022]步骤2.寻大于能量阈值的数据片段；
[0023]从分段数据能量始端开始向后遍历，寻找大于阈值的数据片段，分别记录下起止点位置下标。
[0024]步骤3.片段整合；
[0025]针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，将相邻数据片段间距与非振动片段数阈值进行比较，如果相邻数据片段间距小于非振动片段数阈值，则认为此两个数据片段为一个振动事件，将此两个数据片段接续为一个振动事件。继续上述操作，直至数据结束。至此，完成了对筛选出的大于阈值的数据片段的整合。
[0026]步骤4.窄波滤除；
[0027]针对步骤3中得出的大于能量阈值的数据片段进行窄波滤除，具体为将数据片段的长度与窄波滤除阈值进行比较，如果数据片段的长度小于窄波滤除阈值，则认为此数据片段为窄波，为无效振动数据，进行滤除。经过此步骤，筛选出有效的振动数据片段。
[0028]将有效振动数据片段对应的待处理数据中的相应片段进行后续运算。
[0029]本发明详细说明如下:
[0030]图1为本发明实施例的流程示意图，该实施例步骤如下:
[0031]步骤1.分段计算数据能量
[0032]对x[j]进行处理，数据长度为L ;首先，将待处理数据x[j]进行等长分段，可以得到M段数据，每段数据长度为N，则有:
[0033]L = N*M
[0034]然后，分别计算分段数据的能量A[i]，计算公式为:
[0035]刷=ΣHil Ν = ?，2，.Μ
}={?-\)*Ν + \
[0036]其中，A[i]为待处理数据x[j]中下标从(i_l)*N+l到i*N之间的数据的绝对值之和，代表此分段的能量值。
[0037]步骤2.寻大于能量阈值的数据片段
[0038]从A[i]始端开始向后遍历，寻找大于能量阈值ET的数据片段，记录下其起止点位置下标，分别依次存放于数组start [k]，end[k]中，一个数据片段的起止点信息存放在两个数组中的下标位置相同。至此，筛选出待处理数据中大于阈值的数据片段，数据片段位置信息存放在数组start [k], end[k]中。
[0039]步骤3.片段整合
[0040]针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，从第一个数据片段开始，将相邻数据片段间距Di与非振动片段数阈值NT进行比较，第i次比较的距离为:
[0041]Di= (start[i+1]-end[i])*N
[0042]如果Di ( NT,则认为第i段和第i+Ι段为一个振动事件，将第i+Ι段归整到第i段所在的振动事件中；如果Dp1 > NT，则判定第i段所在振动事件结束，结束位置为end[i]，第i+Ι段为一个新的振动事件，事件开始位置为start [i+Ι];如上判断，将振动事件的起止点信息依次存放在数组start_l [k], end_l [k]中。
[0043]重复上述操作，直至数据片段间距比较完成，至此，完成了对筛选出的大于阈值的数据片段的整合，数据片段位置信息存放在数组start_l [k]，end_l [k]中。
[0044]步骤4.窄波滤除
[0045]针对步骤3中得出的整合后的大于能量阈值的数据片段进行窄波滤除，具体为将数据片段的长度Li与窄波滤除阈值LT进行比较，第i次比较的长度为:
[0046]Li= (end_l [i] -start_l [i]) *N
[0047]如果Li ^ LT，则认为此数据片段为有效振动数据，反之，为无效振动数据。将有效的振动数据片段数据位置信息分别存放在数组start_2[k]，end_2[k]中。
[0048]重复上述操作，直至数据片段长度比较完成。至此，完成了对振动数据的窄波滤除，有效的振动数据片段位置信息存放在数组start_2 [k]，end_2 [k]中。
[0049]将有效振动数据片段对应的待处理数据中的相应片段进行后续运算。
[0050]采用上述方案，在振动波形端点检测中，为了保证运算的实时性，采用分段数据绝对值和进行能量求解，防止了数据的重复运算，减少了运算量；在振动波形结束端点判定中，采用非振动窄窗数阈值进行振动结束判定，提高了算法的可靠性；在振动波形有效性判定中，采用窄波滤除阈值滤除无效振动信号，减少了无用的后续运算，降低了系统的误警率；与现有技术相比，算法运算量小，实时性高，可靠性高，误警率低。
[0051]应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，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。
【权利要求】
1.一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1:分段计算数据能量；对X[j]，(j = 1，2，...L)进行处理，数据长度为L ;首先，将待处理数据X [j]进行等长分段，得到M段数据，每段数据长度为N，则有:L = N*M ;然后，分别计算分段数据的能量A[i]，计算公式为:
I* N Ai]= Σ KiI i = 1,2,.,.M 其中，A[i]为待处理数据x[j]中下标从α-1)*Ν+1到i*N之间的数据的绝对值之和，代表此分段的能量值； 步骤2:寻大于能量阈值的数据片段；从A[i]始端开始向后遍历，寻找大于能量阈值ET的数据片段，记录下其起止点位置下标，分别依次存放于数组start [k]，end [k]中，一个数据片段的起止点信息存放在两个数组中的下标位置相同，至此，筛选出待处理数据中大于阈值的数据片段，数据片段位置信息存放在数组start[k]，end[k]中； 步骤3.片段整合；针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，从第一个数据片段开始，将相邻数据片段间距仏与非振动片段数阈值NT进行比较，第i次比较的距离为=Di =(start [i+1] -end [i]) *N ;如果Di ( NT,则认为第i段和第i+1段为一个振动事件，将第i+1段归整到第i段所在的振动事件中；如果Dp1 > NT，则判定第i段所在振动事件结束，结束位置为end [i]，第i+1段为一个新的振动事件，事件开始位置为start [i+1];将振动事件的起止点信息依次存放在数组start_l[k]，end_l[k]中；重复上述操作，直至数据片段间距比较完成，至此，完成了对筛选出的大于阈值的数据片段的整合，数据片段位置信息存放在数组 start_l [k]，end_l [k]中； 步骤4.窄波滤除；针对步骤3中得出的整合后的大于能量阈值的数据片段进行窄波滤除，具体为将数据片段的长度Li与窄波滤除阈值LT进行比较，第i次比较的长度为=Li =(end_l[i]-start_l[i])*N ； 如果Li SLT，则认为此数据片段为有效振动数据，反之，为无效振动数据；将有效的振动数据片段数据位置信息分别存放在数组start_2[k]，end_2[k]中；重复上述操作，直至数据片段长度比较完成；至此，完成了对振动数据的窄波滤除，有效的振动数据片段位置信息存放在数组start_2 [k], end_2 [k]中。
【文档编号】G01H9/00GK104282103SQ201410531335
【公开日】2015年1月14日 申请日期:2014年10月10日 优先权日:2014年10月10日
【发明者】王广彪, 魏石磊, 袁明, 李宝瑞 申请人:中国电子科技集团公司第四十一研究所