将非平稳信号分解成函数分量

摘要

一种信号处理方法，具体地，一种将表示生理现象的非平稳信号分解成函数分量并且估计表征这些函数分量中的每个函数分量的参数的方法。该方法利用用于估计信号的时间过程中的动态和基线的趋势的部件、用于将非平稳信号划分成函数分量在其上形成的区间的部件以及用于补偿来自与先前函数分量匹配的QGK的交叠以形成ECK的部件。该补偿包括：用于将ECK变换至频域的部件；用于估计QGK的权重参数和离差参数并且验证参数可靠性的部件；用于估计QGK的开始时间的部件；用于在每个递归周期之后扩展非平稳信号的模型的部件；用于去除不利的QGK并且重新布置剩余QGK的部件；以及用于利用属于预定类的参数来创建非平稳信号的局部模型的部件。

主权项

一种将表示生理现象的非平稳信号分解成以QGK(准高斯核)作为基本元素的一组自相似函数分量并且估计表征各个函数分量的参数的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：应用多通移动平均滤波器以估计在所述信号的时间过程中的动态和基线的趋势，使用所述趋势来提取导引函数，所述导引函数指示所述函数分量在其上形成的信号片段，并且使用所述导引函数的模量的过零点以及全局和局部最小值作为分割点来自适应分割所述导引函数；将所述非平稳信号划分成分量形成的区域，所述非平稳信号在与所述导引函数的分割点对应的点处被分割；补偿来自与先前函数分量匹配的QGK的交叠以形成ECK(经验分量核)，递归子步骤为：使用相似基函数(SBF)算法将所述ECK变换至频域；估计κ(权重)参数和σ(离差)参数，并且通过找出和评估所述ECK的归一化幅度频谱与具有高斯分布的频域模板之间的最佳匹配来根据类别E、G、S、W和U等级验证参数的可靠性；通过找出与相位频谱的限定值对应的特征点，根据ECK的复频谱的虚部以所识别的κ参数和σ参数估计QGK的开始时间τ；通过与新识别的QGK相加来扩展由在递归的先前周期识别的QGK之和构成的非平稳信号的模型；以及在去除不利的QGK之后使用用于评估识别结果的类别参数ξ来重新布置所识别的分量；通过选择参数属于预先限定的类的QGK整体来创建所述非平稳信号的局部模型。