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基于主成分分析算法的信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法與流程

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基于主成分分析算法的信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法與流程
本發(fā)明涉及信號(hào)傳輸領(lǐng)域,尤其涉及一種信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法。
背景技術(shù)
:在信號(hào)傳輸時(shí),當(dāng)信號(hào)發(fā)送端與傳輸線(xiàn)、傳輸線(xiàn)與信號(hào)接收端之間存在阻抗不匹配時(shí),會(huì)產(chǎn)生反射信號(hào)。反射信號(hào)的存在會(huì)導(dǎo)致信號(hào)失真,引入測(cè)量誤差,影響測(cè)量系統(tǒng)性能。由于很難保證阻抗完全匹配,反射信號(hào)成為信號(hào)傳輸和處理(特別是對(duì)射頻信號(hào)來(lái)說(shuō))的主要測(cè)量誤差源之一。因此研究一種信號(hào)傳輸質(zhì)量的診斷方法有重要的實(shí)際使用價(jià)值。當(dāng)前一般通過(guò)TDR(時(shí)域反射技術(shù))示波器進(jìn)行信號(hào)傳輸質(zhì)量的診斷。TDR示波器向被測(cè)設(shè)備發(fā)送階躍信號(hào),如果存在阻抗失配,將有部分輸入信號(hào)被反射,TDR示波器通過(guò)檢測(cè)反射信號(hào)可對(duì)信號(hào)傳輸質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。但該方法具有如下缺點(diǎn):(1)TDR示波器價(jià)格昂貴。(2)TDR實(shí)際使用時(shí)需要斷開(kāi)某一設(shè)備后再接入測(cè)試,但已經(jīng)不是真實(shí)使用環(huán)境,不能完全診斷整個(gè)系統(tǒng)的信號(hào)傳輸質(zhì)量。其只能診斷信號(hào)在電纜中的傳輸質(zhì)量,但無(wú)法測(cè)量電纜與數(shù)據(jù)采集處理器之間的傳輸質(zhì)量,因此無(wú)法對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足,本發(fā)明提供一種信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法,無(wú)需額外設(shè)備,即可準(zhǔn)確評(píng)估信號(hào)在整個(gè)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)中的傳輸質(zhì)量,并可在線(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)信號(hào)傳輸變化,具有成本低、可對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估和測(cè)量分辨率高的優(yōu)點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供一種信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法,包括步驟:S1:在一信號(hào)傳輸通道的輸入端輸入一原始信號(hào),并對(duì)各所述信號(hào)傳輸通道的輸出端進(jìn)行I次采集,每次采集獲得M個(gè)數(shù)字信號(hào),M和I為大于零的自然數(shù);S2:利用所述數(shù)字信號(hào)構(gòu)建一M×I階的歷史數(shù)據(jù)矩陣X,第1次至第I次采集的所述數(shù)字信號(hào)分別構(gòu)成所述歷史數(shù)據(jù)矩陣X的一列向量;S3:對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行主成分分析,獲得一M×M階的時(shí)域波形矩陣U,一I×I階的模式強(qiáng)度矩陣S和一I×I階的感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V;X=U×S×V’;其中V’為感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V的轉(zhuǎn)置矩陣;S4:提取所述時(shí)域波形矩陣U的行向量獲得M個(gè)模式矩陣,根據(jù)所述模式矩陣和所述原始信號(hào)判斷每一模式矩陣的矩陣種類(lèi),所述矩陣種類(lèi)包括原始信號(hào)矩陣、反射信號(hào)矩陣和/或噪聲信號(hào)矩陣;S5:根據(jù)所述模式矩陣、所述模式強(qiáng)度矩陣S和感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V評(píng)估所述信號(hào)傳輸通道的信號(hào)傳輸質(zhì)量。優(yōu)選地,還包括步驟S6:將所述反射信號(hào)矩陣加回所述原始信號(hào)矩陣,并對(duì)所述噪聲信號(hào)矩陣清零。優(yōu)選地,所述步驟S3中所述主成分分析步驟包括:對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行奇異值分解。優(yōu)選地,所述步驟S4進(jìn)一步包括步驟:S41:提取所述時(shí)域波形矩陣U的行向量獲得M個(gè)模式矩陣;S42:繪制每一模式矩陣的時(shí)域波形圖和所述原始信號(hào)的時(shí)域波形圖;S43:通過(guò)比較所述每一模式矩陣的時(shí)域波形圖和所述原始信號(hào)的時(shí)域波形圖,判斷每一模式矩陣的矩陣種類(lèi)。優(yōu)選地,當(dāng)所述反射信號(hào)矩陣存在時(shí),所述反射信號(hào)矩陣所對(duì)應(yīng)的所述信號(hào)傳輸通道的阻抗失配。優(yōu)選地,所述模式強(qiáng)度矩陣S中與所述反射信號(hào)矩陣所對(duì)應(yīng)的元素表示所述反射信號(hào)矩陣所對(duì)應(yīng)的所述信號(hào)傳輸通道內(nèi)反射信號(hào)的強(qiáng)度。優(yōu)選地,所述感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V的元素與所述信號(hào)傳輸通道一一對(duì)應(yīng),用于表示各所述信號(hào)傳輸通道中傳輸信號(hào)的感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)。本發(fā)明由于采用了以上技術(shù)方案,使其具有以下有益效果:通過(guò)直接在信號(hào)傳輸網(wǎng)絡(luò)上采集網(wǎng)絡(luò)傳輸信號(hào),并對(duì)采集的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,實(shí)現(xiàn)無(wú)需斷開(kāi)設(shè)備就可對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)傳輸質(zhì)量的診斷,無(wú)需外接TDR設(shè)備,降低了診斷的成本。此外,本發(fā)明還可用于消除反射信號(hào)等噪聲對(duì)信號(hào)處理的影響,提高測(cè)量分辨率。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明實(shí)施例的基于主成分分析算法的信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法的流程圖;圖2為本發(fā)明實(shí)施例的各電極采集信號(hào)的波形對(duì)比圖;圖3為本發(fā)明實(shí)施例的電極采集的信號(hào)S4所對(duì)應(yīng)的信號(hào)傳輸通道的前三個(gè)模式矩陣的時(shí)域波形圖;圖4為本發(fā)明實(shí)施例的各模式矩的特征值圖;圖5為本發(fā)明實(shí)施例的四個(gè)通道的各電極對(duì)不同模式矩陣對(duì)應(yīng)信號(hào)的相應(yīng)幅度。具體實(shí)施方式下面根據(jù)附圖1-圖5,給出本發(fā)明的較佳實(shí)施例,并予以詳細(xì)描述,使能更好地理解本發(fā)明的功能、特點(diǎn)。請(qǐng)參閱圖1,利用本發(fā)明的一種信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法對(duì)四個(gè)信號(hào)傳輸通道進(jìn)行診斷時(shí),包括步驟:S1:四個(gè)信號(hào)傳輸通道的輸入端并分別輸入一原始信號(hào),并將一探頭的四個(gè)電極分別設(shè)置在各信號(hào)傳輸通道的輸出端并分別進(jìn)行四次采集,每次采集獲得1024個(gè)數(shù)字信號(hào),各電極采集的信號(hào)S01、S02、S03、S04如圖2所示。請(qǐng)返回圖1,對(duì)各電極采集的信號(hào)S01、S02、S03、S04分別進(jìn)行下列步驟:S2:利用數(shù)字信號(hào)構(gòu)建一1024×4階的歷史數(shù)據(jù)矩陣X,第1次至第4次采集的數(shù)字信號(hào)分別構(gòu)成歷史數(shù)據(jù)矩陣X的一列向量;S3:對(duì)歷史數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行主成分分析,即對(duì)矩陣X進(jìn)行矩陣奇異值分解(SVD分解)獲得:X=U×S×V,=U×S11S22S33S44×V,---(1);]]>式(1)中,U是時(shí)域波形矩陣,本實(shí)施例中時(shí)域波形矩陣U為1024×1024階,時(shí)域波形矩陣U中的元素為時(shí)間向量,S為模式強(qiáng)度矩陣,本實(shí)施例中模式強(qiáng)度矩陣S為4×4階的對(duì)角線(xiàn)矩陣,S11、S22、S33和S44是模式強(qiáng)度矩陣S中的元素;V’為感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V的轉(zhuǎn)置矩陣,感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V為4×4階矩陣,感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V的元素為空間向量,代表探頭對(duì)各探頭感應(yīng)信號(hào)的感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)。S4:提取時(shí)域波形矩陣U的行向量獲得1024個(gè)模式矩陣,根據(jù)模式矩陣和原始信號(hào)判斷每一模式矩陣的矩陣種類(lèi),矩陣種類(lèi)包括原始信號(hào)矩陣、反射信號(hào)矩陣和/或噪聲信號(hào)矩陣。其中,步驟S4進(jìn)一步包括步驟:S41:提取時(shí)域波形矩陣U的行向量獲得1024個(gè)模式矩陣;S42:繪制每一模式矩陣的時(shí)域波形圖和原始信號(hào)的時(shí)域波形圖;S43:通過(guò)比較每一模式矩陣的時(shí)域波形圖和原始信號(hào)的時(shí)域波形圖,判斷每一模式矩陣的矩陣種類(lèi)。當(dāng)模式矩陣的時(shí)域波形圖與原始信號(hào)的時(shí)頻域波形圖的時(shí)域一致時(shí),該模式矩陣為反射信號(hào)矩陣。本實(shí)施例中電極采集的信號(hào)S4所對(duì)應(yīng)的通道的前三個(gè)模式矩陣的時(shí)域波形圖請(qǐng)參閱圖3,其第一個(gè)模式矩陣圖像為原始信號(hào),其第二個(gè)模式矩陣圖像為反射信號(hào),其第三個(gè)模式矩陣圖像為隨機(jī)噪聲。請(qǐng)參閱圖1,S5:根據(jù)模式矩陣、模式強(qiáng)度矩陣S和感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V評(píng)估信號(hào)傳輸通道的信號(hào)傳輸質(zhì)量。其中,當(dāng)反射信號(hào)矩陣存在時(shí),反射信號(hào)矩陣所對(duì)應(yīng)的信號(hào)傳輸通道的阻抗失配。模式強(qiáng)度矩陣S中與反射信號(hào)矩陣所對(duì)應(yīng)的元素表示反射信號(hào)矩陣所對(duì)應(yīng)的信號(hào)傳輸通道內(nèi)反射信號(hào)的強(qiáng)度。圖4是本實(shí)施例中,各模式矩的特征值,標(biāo)示各模式矩陣所對(duì)應(yīng)的信號(hào)強(qiáng)度。感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)矩陣V的元素與信號(hào)傳輸通道一一對(duì)應(yīng),用于表示各信號(hào)傳輸通道中傳輸信號(hào)的感應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)。圖5是四個(gè)通道的空間向量,即各電極對(duì)不同模式矩陣對(duì)應(yīng)信號(hào)的相應(yīng)幅度,可見(jiàn)通道四的反射信號(hào)幅度最大,存在明顯的反射信號(hào),即阻抗不匹配。請(qǐng)參閱圖1,S6:將反射信號(hào)矩陣加回原始信號(hào)矩陣,并對(duì)噪聲信號(hào)矩陣清零,可提高測(cè)量分辨率。其中,對(duì)噪聲信號(hào)矩陣清零通過(guò)將模式強(qiáng)度矩陣S中與噪聲信號(hào)矩陣對(duì)應(yīng)的元素清零實(shí)現(xiàn),此時(shí),有公式(2)X0=U×S11S2200×V,---(2);]]>X0為修改后的歷史數(shù)據(jù)矩陣。由于采用了本發(fā)明的一種信號(hào)傳輸質(zhì)量診斷方法,實(shí)現(xiàn)了充分利用多次測(cè)量的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建矩陣進(jìn)行診斷,類(lèi)似機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程,通過(guò)主成分分析法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,如果存在阻抗不匹配時(shí)可分離出反射信號(hào),從而診斷出阻抗不匹配問(wèn)題。反射信號(hào)與原始信號(hào)的時(shí)頻域保持一致,如果不一致可診斷為其他干擾信號(hào)。本發(fā)明基于對(duì)測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法分析,相較于價(jià)格昂貴的TDR設(shè)備無(wú)其他費(fèi)用支出,成本低,實(shí)用性高,且無(wú)需斷開(kāi)設(shè)備,是對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行診斷。同時(shí)可將提取出的噪聲信號(hào)消除,提高測(cè)量分辨率。以上的,僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例,并非用以限定本發(fā)明的范圍,本發(fā)明的上述實(shí)施例還可以做出各種變化。即凡是依據(jù)本發(fā)明申請(qǐng)的權(quán)利要求書(shū)及說(shuō)明書(shū)內(nèi)容所作的簡(jiǎn)單、等效變化與修飾,皆落入本發(fā)明專(zhuān)利的權(quán)利要求保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3 
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