一种用于识别振动声调制机理的信号解调方法

摘要

本发明属于无损检测领域，公开了一种用于识别振动声调制机理的信号解调方法，包括：设定所需要WPD解调的等级j；对原始信号进行小波包解调；将解调后的2j个小波包系数进行重构；通过小波包能量比选取特征信息；将步骤四中保留下来的子带信号全部累加，并对累加后的信号进行连续小波变换，得到其特征信息的时频分布图；根据调频信号和调幅信号在时频图中表现的不同特征，判断调制信号的调制类型；根据调制类型确定调制度。本发明所述方法能够有效地、自动地获取含噪声信号的特征信息，抗干扰能力强；通过连续小波变换时频分析，能够非常清晰地识别信号的调制类型，并进一步识别调制度。

主权项

1.一种用于识别振动声调制机理的信号解调方法，其特征在于能够有效识别调制信号的调制类型和调制度，抗干扰能力强，包括以下步骤：步骤一，根据原始信号的特征和解调的目标，设定所需要WPD解调的等级j，4≤j≤8；解调等级越高降噪效果越好，但对电脑硬件要求也越高；步骤二，将原始信号通过小波包解调，小波包函数定义式为：$w_{j,k}^m\left(t\right)=2^{j/2}{w}^m(2^{j}t-k)$式中，j=1,2,…,为尺度参数，k=1,2,…,N/2^j，为平移因子，N为原始信号长度，m=0,1,…2^j-1，为振荡因子；步骤三，将解调后的2j个小波包系数进行重构，得到长度与原始信号相同的信号；步骤四，通过小波包能量比选取特征信息，方法如下：首先设定能量比阈值，计算出各个子带信号的能量比，保留高于能量比阈值的子带信号，滤去低于能量比阈值的子带信号；各个子带信号的能量比为：$L_j^m=\frac{\int (x\left(t\right)-p_j^m\left(t\right))\mathrm{dt}}{{\int x}^2\left(t\right)\mathrm{dt}}$步骤五，将步骤四中保留下来的子带信号全部累加，并对累加后的信号进行连续小波变换，得到其特征信息的时频分布图；连续小波变换把原来的一维信号变为二维信号，其定义式为：$\left(W_{\Psi }f\right)(a,b)={\left|a\right|}^{-1/2}\underset{-\infty }{\overset{\infty }{\int }}f\left(t\right)\overline{\Psi \left(\frac{t-b}{a}\right)}\mathrm{dt}$式中，a为伸缩因子，b为平移因子，Ψ(x)称为基本小波或母小波，是母小波经平移和伸缩后产生的一族函数，称为小波基函数，是的共轭运算，W_Ψf可认为是原始信号f(t)与一族小波基函数的内积；步骤六，根据调频信号和调幅信号在视频图中表现的不同特征，判断调制信号的调制类型；判断方法如下：如果时频图中信号的能量沿时间轴分布不均匀，调制类型为幅度调制；否则，调制类型为频率调制；步骤七，根据调制类型确定调制度。