买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：成都理工大学

摘要：本发明公开了一种高阶复杂脉冲的s域参数识别方法，用于对核辐射探测仪前端模拟系统输出的高阶复杂脉冲信号进行s域特征函数的参数识别，为后续波形成形及能谱的精确测量提供保障。本方法根据脉冲信号的频谱信息预先判别出特征函数的构架，并求得特征函数的参数初始值，缩小了参数搜索范围，克服了因函数架构的不确定和参数取值范围的未知所导致参数寻优过程的不良后果（例如不收敛或非全局最优），确保特征函数的参数搜索过程快速收敛，且结果为全局最优；采用这种参数化的形式，既能实现信号的滤波，又能降低后续成形算法的维度。

主权项：1.一种高阶复杂脉冲的s域参数识别方法，其特征在于，对脉冲信号进行s域特征函数的参数识别是通过以下步骤①～⑤实现的：步骤①用如下s域表达式作为脉冲信号的特征函数 其所包含的各个环节如下：v个积分环节：N个惯性环节：M个一阶微分环节：P个二阶微分环节：Q个振荡环节：步骤②求取脉冲信号的频率特性曲线及其渐近线，对渐近线的斜率进行修正，并求取渐近线的交点以及与坐标轴的交点，按如下步骤A～B进行：A、求取脉冲信号的频率特性曲线，获取频率特性曲线的渐近线：设测量获取的脉冲信号为ht，按如下求取其频域表达式： 令y＝20lg|Hjω|，x＝lgω；以x为横坐标，y为纵坐标，绘制x-y曲线，即Hjω的幅频特性曲线；并以斜率为20nn整数绘出特性曲线上直线段的渐近线，渐近线均为直线；渐近线的斜率如下： 其中，n为整数，K0i和Ki分别为第i个直线段的斜率和该直线段所对应渐近线的斜率；直线段沿横坐标从左往右进行编号，即第i条在i+1的左边，直线段所对应渐近线的斜率分别标记为K1,K2,...,KM+N+Q+P+1；B、对渐近线的斜率进行修正，并求取渐近线的交点坐标以及与坐标轴的交点坐标：渐近线修正后的斜率为K1′,K2′,...,K′M+N+Q+P+1： 即：Ki′＝Ki-Ki-1，1i≤M+N+Q+P+15第1条渐近线与纵坐标的交点为A1，第i条渐近线与第i-1条渐近线的交点为Ai，其中2≤i≤M+N+P+Q+1；即这些交点为A1,A2,...,AM+N+Q+P+1，并求取其对应坐标为：为后续方便起见，设M+N+Q+P+1＝SUM；步骤③根据步骤②中的交点坐标和修正后的渐近线斜率，求特征函数Gs的参数初始值，按如下1～5进行:1积分环节参数K,v按如下求解：v＝-K1206由得： 令K1″＝K1′，积分环节的参数集合表示为2一阶微分环节参数M,bn的求解，按如下a-c步骤：a、设m＝0，i＝2，j＝1；b、若Ki′＝20，则m＝m+1，j＝j+1，并且按如下修改参数值： c、i＝i+1；若iSUM，停止；否则返回b；求解后每个一阶微分环节的参数集合表示为： 即：Kj″,Xj,Yj，bj-1s+1,2≤j≤M+1113惯性环节参数N,an的求解，按如下a-c步骤：a、设n＝0，i＝2，j＝M+1；b、若Ki′＝-20，则n＝n+1，j＝j+1，并且按如下修改参数值： c、i＝i+1；若iSUM，停止；否则返回b；求解后每个惯性环节的参数集合表示为： 即：4二阶微分环节参数τp，γp的求解，按如下a-c步骤：a、设p＝0，i＝2，j＝M+N+1；b、若Ki′＝40，则p＝p+1，j＝j+1，并且按如下修改参数值： c、i＝i+1；若iSUM，停止；否则返回b；求解后每个二阶微分环节的参数集合表示为： 即：Kj″,Xj,Yj,τj-M-N-1s2+γj-M-N-1s+1，M+N+2≤j≤M+N+P+1175振荡环节参数Q，Tq，λq的求解，按如下a-c步骤：a、设q＝0，i＝2，j＝M+N+P+1；b、若Ki′＝-40，则q＝q+1，j＝j+1，并且按如下修改参数值： c、i＝i+1；若iSUM，停止；否则返回b；求解后每个振荡环节的参数集合表示为： 即： 步骤④以步骤③所求的参数值，带入下式Gs中，并按如下等式求取k，零点δj和极点ηi； Gs共有N+2Q+v个极点：ηi，i＝1,...,N+2Q+v；其中v个极点均为0；为方便起见，设前v个极点为0，即ηi＝0i＝1，2,…,v；求取k,δj,ηi后，为了后续公式推导方便，将其作为初始值，并令： 步骤⑤采用迭代递推对特征递函数Gs的各个参数进行搜索更新；设搜索次数为l，并设初始值l＝0；kl,δjl,ηil表示第l次搜索完成后Gs的各个参数对应的最新值，Gls表示第l次搜索完成后Gs的表达式；按如下步骤5S1～5S2进行搜索更新：步骤5S1参数kl,δjl,ηil对应的更新算法如公式22～24所示：kl+1＝kl+△Jklμkl22 公式22～24中μkl，△Jkl，及如公式25～28所示： 公式26～28中glt，gl_Δkt，及如公式29～32所示： 公式29～32中Gls，Gl_Δks，及如公式33～36所示： 以上公式中：μ0＝0～0.1；Δk＝0～0.1k0；Δηi＝0～0.1ηi0，Δδi＝0～0.1δi0；需要说明的是：我们假设实际系统不存在其他重根的情况；如果存在重根，其对应的时域分量与s＝0时重根对应的时域分量处理方法一样，如公式29～32所示；步骤5S2若误差el≤E0或搜索次数l≥lmax，则对Gs参数的搜索过程结束；搜索过程结束时，如果el≤E0，则得到Gs的参数kl,δjl,ηil；否则，设置l＝l+1，并返回步骤5S1继续进行；E0，lmax为根据需要设定的搜索过程结束条件；el按如下公式37计算； 通过步骤①～⑤对特征函数Gs的参数进行了识别，搜索过程结束时的Gls就是Gs的最终结果，如公式38所示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都理工大学 一种高阶复杂脉冲的s域参数识别方法