0151] 统计一秒中脉冲信号的帧数Ν_α，当时Ν_α大于b时，认为这一秒符合脉冲信号条件 进入脉冲信号分类器3,否则进入持续型信号分类器2,计算过程如公式（2)所示，结果由 result 给出；
[0152] ai = Ei/E-average
[0153]
(2)
[0154] result = count (N_a>b)
[0155] 所述切割机的判断步骤；
[0156] 切割机的频谱很像白噪声，它有两个特点：一、对一帧信号的频谱而言，频谱中各 个频率点上的幅值相差不大;二、对于一段时间而言，信号在这段时间内是持续稳定的；
[0157] 本方法就是依据这两个特点对切割机分类识别的。随着距离的增加切割信号某些 频段幅值衰减比较明显，我们选取Π 赫兹到f2赫兹频率段分析；
[0158] 所述分类器2的具体步骤参照图3,采集得到一秒信号，取帧长为N个点，帧移为N/2 对其分帧，这样每一秒都能得到ncol帧信号。然后对每一帧信号加汉宁窗，汉宁窗公式如公 式⑶；
[0159] w=l-cos(23in/N) 0 < η < N-1 (3)
[0160] 之后进行傅立叶变换，再取模，公式(4)给出了离散快速傅立叶变化的公式；
[0161] 由于傅立叶变换数值后是共辄对称的，所以我们取前Ν/2个|X(k) | ;
[0162] 这样一秒信号经过处理之后得到(N/2)*(ncol)的矩阵，记为yo;
[0163]
[0164] where (4)
[0165] WN=e(-2lti)/N
[0166]因为米样频率为20kHz，由米样定律可知，可米集到的最大频率为10k，这样每帧{目 号中N/2个|X(k)|表示对应那一帧信号幅频图中0到10kHz的幅值大小，每一个点对应一个 频率点，相邻频率点的间隔为1 Ok/(N/2)Hz。每一帧信号的f赫兹对应第k个| X(k) |，对应公 式如公式(5)，其中Fs为采样频率，N为帧长；
[0167] ki = fi/(Fs/N)(5)
[0168] 取fl赫兹到f2赫兹频率段，对应yo第ki行到k2行所有值得到矩阵A，A为(k2-ki+l) 行ncol列矩阵。计算A每一列数的平均值t，即每一帧信号所有频率点幅值的平均值。
[0169] 将A中每一列的所有值除以对应列的平均值，得到矩阵A_normaliZed，矩阵A_ normalized与矩阵A行列数相同。
[0170] 每一帧信号频谱中各个频率点上的幅值相差程度都能在A_normaliZed反映出，值 越大或者越小都代表相差程度越大；
[0171] 我们认为正负β倍平均值之内都属于切割机正常情况，因此统计A_n〇rmaliZed中 每一帧信号l/β到邱勺个数T lk。当有超过80%个时，我们认为这一帧信号频谱中各个频率点 上的幅值相差不大，认为这是宽频带信号，满足切割机的第一个特点。
[0172] 统计一秒中宽频带信号的帧数!^，当^占比超过90%时，我们认为这一秒信号满足 切割机第二个特点时，我们认为这一秒信号是切割机。公式(6)给出了计算过程，其中k表示 y〇行序号，对应某一频率，i表示y〇列序号，对应帧的序号。识别结果由〇utput4给出。
[0173]
[0174]
[0175] uu uyu - ucjuiil、12/丁丄
[0176] 所述冲击型信号确认包括：
[0177] 手持电动镐信号判断步骤；
[0178] 液压冲击锤信号判断步骤；
[0179] 挖掘机信号判断步骤。
[0180] 判断依据有冲击型信号的脉冲宽度，脉冲间的间隔和脉冲数量。
[0181] 取一秒信号中所有能量值的平均能量1，用平均能量值去截取这一秒信号的能量 时间图线，将所有大于或者等于平均能量的数都置为平均能量值，计算过程由公式(7)给 出。
[0182]
[0183] 假设一秒内共有η个I，取出这些值所在列的位置编号&1存入P行向量中，P中连续 的位置编号组成一个脉冲；
[0184] 我们认为相邻差为100个点内属同一个连续的脉冲，Ρ中有几组连续的编号就代表 有几个脉冲，每一组连续编号的长度就是对应脉冲的脉冲宽度，将所有脉冲的宽度值存入w 行向量；
[0185] 计算过程如公式(8)所示，式中Aai表示相邻两个ai的差，Τ表示一秒中脉冲数量， ht和rt分别表示第t个脉冲的起点与终点，wt表示第t个脉冲的宽度，dt表示第t个脉冲与第t +1个脉冲的间隔；
[0186] 特别的，当一秒中只有一个脉冲时，hi为ai，ri为an，wi为(an_ai+l)。
[0187] Δ ai = ai+i-ai 1 < i < n-1
[0188] _] (8)
[0190]
[0191] wt = rt~ht 1 < t < '1'
[0192] dt = ht+i-ht or rt+i~rt 1 < t < T~1
[0193] 取手持电动镐、液压冲击锤和挖掘机各200个脉冲信号，它们的脉冲宽度分布如图 4，X轴表不脉冲宽度，y轴表不脉冲的数量。它们的脉冲间隔分布如图5，X轴表不相邻脉冲之 间的间隔，y轴表示脉冲间隔的数量。
[0194] 假设手持电动镐的脉冲宽度主要分布在奶到《2个点之间，脉冲间隔主要分布在cU 到办个点之间。大量数据表明手持电动镐的冲击周期为0.05秒左右，即理想状态下每秒中 有脉冲的个数和相邻之间的脉冲间隔固定。
[0195] 搜索《中奶到《2的个数tl_w，搜索dt中cU到d2的个数tl_d，由于手持电动镐的信号不 是很稳定，有时不能很好完整的截取到所有的脉冲，为了提高手持电动镐信号的识别率，当 tl_w大于等于见并小于等于N2,且tl_d大于等于N3并小于等于N4,我们就认为这一秒信号是 手持电动镐，识别结果由outputl给出，计算结果如公式(9)所示。
[0196]
[0197] 之=1
[0198] outputl = count(Ni < tl_w < N2)*count(N3 < tl_d < N4)
[0199] 液压冲击锤的脉冲宽度比手持电动镐的宽，假设液压冲击锤的脉冲宽度主要分布 在W3到W4之间，脉冲间隔主要分布在d 3到d4之间。大量数据表明液压冲击锤冲击周期大致为 0.18 秒；
[0200] 同样的，为了提高液压冲击锤信号的识别率，当t2_w大于等于他并小于等于N6,且 七2_(1大于等于N?并小于等于N 8,我们就认为这一秒信号是液压冲击锤，识别结果由〇utput2 给出。
[0201] 计算过程同公式(9)，由公式(10)给出。
[0202]
[0203]
[0204] output2 = count(N5 < t2_w < Ne)*count(N7 < t2_d < Ns)
[0205] 手持电动镐和液压冲击锤可以近似看作周期信号，而挖掘机的信号不具有周期 性；
[0206] 挖掘机信号的产生很大程度上取决于操作人员与作业对象，其具有偶然性的特 点，所以每一秒信号中脉冲数量是不固定的；
[0207]我们发现挖掘机信号在某个频段持续存在，这与一般的噪声信号不同；
[0208] 设该频段为fgljf2,对应yo中第k3列到k4列，检验这一频段信号是否持续的流程如 图6所示。
[0209] 公式（11)给出了计算过程，当Xdk)值大于λ时我们认为它是有信号存在的，这里 的λ与声音采集设备的灵敏度有关，经过多次实验我们取λ为〇.〇〇3。^表示一帧信号中XKk) 值大于λ的个数，当^占比超过50%时，我们认为这一帧信号是有效信号。^表示一秒中有效 信号帧数，当Τ 2Α比超过90%时，我们认为信号是持续的这一条件成立。
[0210]
[0211]
[0212] condition = count(T2/ncol>90%)
[0213] 挖掘机的脉冲宽度分布很宽，如图4中第3个图。由此分析得，挖掘机一个理想并完 整的脉冲宽度是大于1〇〇〇的。当一秒信号中存在脉冲时，如果所有脉冲宽度的平均值大于 1000时，认为是挖掘机信号。计算过程由公式(12)给出，式中；为脉冲宽度的平均值。
[0214]
[0215] 所述识别结果的给出步骤；
[0216] 本方法中每一种工程机械设备的识别具有一定的独立性，分类器3中手持电动镐、 液压冲击锤和挖掘机的识别结果是独立给出的。分类器3的识别流程图由图7给出。
[0217] 为了能统一给出结果，我们设计为每一种工程器械的识别结果分别给出，切割机 的识别结果由变量outputl给出，手持电动镐、液压冲击锤和挖掘机的识别结果分别由变量