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1、(10)申请公布号 CN 104282103 A (43)申请公布日 2015.01.14 C N 1 0 4 2 8 2 1 0 3 A (21)申请号 201410531335.6 (22)申请日 2014.10.10 G08B 13/16(2006.01) G01H 9/00(2006.01) (71)申请人中国电子科技集团公司第四十一研 究所 地址 266555 山东省青岛市经济技术开发区 香江路98号 (72)发明人王广彪 魏石磊 袁明 李宝瑞 (74)专利代理机构北京众合诚成知识产权代理 有限公司 11246 代理人龚燮英 (54) 发明名称 一种基于短时能量的振动波形端点检测新方。
2、 法 (57) 摘要 本发明提供一种基于短时能量的振动波形端 点检测新方法，具体包括以下步骤：步骤1.分段 计算数据能量；步骤2.寻大于能量阈值的数据片 段；步骤3.片段整合；步骤4.窄波滤除。采用上 述方案，在振动波形有效性判定中，采用窄波滤除 阈值滤除无效振动信号，减少了无用的后续运算， 降低了系统的误警率；与现有技术相比，算法运 算量小，实时性高，可靠性高，误警率低。 (51)Int.Cl. 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 (10)申请公布号 CN 104282103 A CN 104。
3、282103 A 1/1页 2 1.一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：分段计算数据能量；对xj,(j1,2,.L)进行处理，数据长度为L；首先， 将待处理数据xj进行等长分段，得到M段数据，每段数据长度为N，则有：LN*M；然后， 分别计算分段数据的能量Ai，计算公式为： 其中，Ai为待处理数据xj中下标从(i-1)*N+1到i*N之间的数据的绝对值之和， 代表此分段的能量值； 步骤2：寻大于能量阈值的数据片段；从Ai始端开始向后遍历，寻找大于能量阈值 ET的数据片段，记录下其起止点位置下标，分别依次存放于数组startk，endk中，一个 数据片段。
4、的起止点信息存放在两个数组中的下标位置相同，至此，筛选出待处理数据中大 于阈值的数据片段，数据片段位置信息存放在数组startk，endk中； 步骤3.片段整合；针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，从第一个数据片段开 始，将相邻数据片段间距D i 与非振动片段数阈值NT进行比较，第i次比较的距离为：D i (starti+1-endi)*N；如果D i NT，则认为第i段和第i+1段为一个振动事件，将第i+1 段归整到第i段所在的振动事件中；如果D i-1 NT，则判定第i段所在振动事件结束，结束 位置为endi，第i+1段为一个新的振动事件，事件开始位置为starti+1；将振动事件的 起。
5、止点信息依次存放在数组start_1k，end_1k中；重复上述操作，直至数据片段间距 比较完成，至此，完成了对筛选出的大于阈值的数据片段的整合，数据片段位置信息存放在 数组start_1k，end_1k中； 步骤4.窄波滤除；针对步骤3中得出的整合后的大于能量阈值的数据片段进行窄波滤 除，具体为将数据片段的长度L i 与窄波滤除阈值LT进行比较，第i次比较的长度为：L i (end_1i-start_1i)*N； 如果L i LT，则认为此数据片段为有效振动数据，反之，为无效振动数据；将有效的振 动数据片段数据位置信息分别存放在数组start_2k，end_2k中；重复上述操作，直至 数据片。
6、段长度比较完成；至此，完成了对振动数据的窄波滤除，有效的振动数据片段位置信 息存放在数组start_2k，end_2k中。 权 利 要 求 书CN 104282103 A 1/4页 3 一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法 技术领域 0001 本发明属于振动波形端点检测技术领域，尤其涉及的是一种基于短时能量的振动 波形端点检测新方法。 背景技术 0002 MZ光纤周界入侵监测仪器基于Mach-Zehnder干涉原理，利用光纤光缆探测外界 振动并判别非法入侵，抗电磁干扰强、可实现对周界入侵导致的振动的长距离实时监测及 定位。作为周界安防系统的关键技术，入侵的实时精准定位是周界探测预警系统的主。
7、要研 究方向之一。而在实际应用中，信号实时采集进入系统，如果对所有输入信号都进行一系列 的运算，系统必然无法满足实时性的需求；同时，无用信号引入到运算当中，势必对系统的 精准度产生不好的影响。所以，必须对输入信号中的振动片段进行检测，仅处理有效的振动 信号，从而减轻系统在时间复杂度上的压力，增强系统的实时性，提高系统的定位精度。目 前入侵信号端点监测中，短时能量法从振动信号能量熵的角度进行振动信号端点检测。但 是这种方法数据运算量大、实时性不强，无有效振动波形判定机制，不能满足光纤围栏周界 入侵实时监控的需求。 0003 因此，现有技术存在缺陷，需要改进。 发明内容 0004 本发明所要解决的。
8、技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于短时能量的振 动波形端点检测新方法。 0005 本发明的技术方案如下： 0006 一种基于短时能量的振动波形端点检测新方法，其中，包括以下步骤： 0007 步骤1：分段计算数据能量；对xj,(j1,2,.L)进行处理，数据长度为L。首 先，将待处理数据xj进行等长分段，得到M段数据，每段数据长度为N，则有：LN*M；然 后，分别计算分段数据的能量Ai，计算公式为： 0008 0009 其中，Ai为待处理数据xj中下标从(i-1)*N+1到i*N之间的数据的绝对值 之和，代表此分段的能量值； 0010 步骤2：寻大于能量阈值的数据片段；从Ai始端开始向后。
9、遍历，寻找大于能量阈 值ET的数据片段，记录下其起止点位置下标，分别依次存放于数组startk，endk中，一 个数据片段的起止点信息存放在两个数组中的下标位置相同，至此，筛选出待处理数据中 大于阈值的数据片段，数据片段位置信息存放在数组startk，endk中； 0011 步骤3.片段整合；针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，从第一个数据片段 开始，将相邻数据片段间距D i 与非振动片段数阈值NT进行比较，第i次比较的距离为：D i (starti+1-endi)*N； 说 明 书CN 104282103 A 2/4页 4 0012 如果D i NT，则认为第i段和第i+1段为一个振动事件。
10、，将第i+1段归整到 第i段所在的振动事件中；如果D i-1 NT，则判定第i段所在振动事件结束，结束位置为 endi，第i+1段为一个新的振动事件，事件开始位置为starti+1；将振动事件的起止 点信息依次存放在数组start_1k，end_1k中；重复上述操作，直至数据片段间距比较 完成，至此，完成了对筛选出的大于阈值的数据片段的整合，数据片段位置信息存放在数组 start_1k，end_1k中； 0013 步骤4.窄波滤除；针对步骤3中得出的整合后的大于能量阈值的数据片段进行窄 波滤除，具体为将数据片段的长度L i 与窄波滤除阈值LT进行比较，第i次比较的长度为： Li(end_1i-。
11、start_1i)*N； 0014 如果L i LT，则认为此数据片段为有效振动数据，反之，为无效振动数据；将有效 的振动数据片段数据位置信息分别存放在数组start_2k，end_2k中；重复上述操作， 直至数据片段长度比较完成；至此，完成了对振动数据的窄波滤除，有效的振动数据片段位 置信息存放在数组start_2k，end_2k中。 0015 采用上述方案，在振动波形端点检测中，为了保证运算的实时性，采用分段数据绝 对值和进行能量求解，防止了数据的重复运算，减少了运算量；在振动波形结束端点判定 中，采用非振动窄窗数阈值进行振动结束判定，提高了算法的可靠性；在振动波形有效性 判定中，采用窄波。
12、滤除阈值滤除无效振动信号，减少了无用的后续运算，降低了系统的误警 率；与现有技术相比，算法运算量小，实时性高，可靠性高，误警率低。 附图说明 0016 图1为本发明方法实施例的流程图。 具体实施方式 0017 以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。 0018 实施例1 0019 本发明是一种用于MZ光纤周界入侵监测仪器的振动信号端点检测新方法，具体 过程如图1所示。该方法包括以下步骤： 0020 步骤1.分段计算数据能量； 0021 将待处理数据等长分段，并分别计算分段数据的能量。 0022 步骤2.寻大于能量阈值的数据片段； 0023 从分段数据能量始端开始向后遍历，寻找大于阈值的。
13、数据片段，分别记录下起止 点位置下标。 0024 步骤3.片段整合； 0025 针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，将相邻数据片段间距与非振动片段数 阈值进行比较，如果相邻数据片段间距小于非振动片段数阈值，则认为此两个数据片段为 一个振动事件，将此两个数据片段接续为一个振动事件。继续上述操作，直至数据结束。至 此，完成了对筛选出的大于阈值的数据片段的整合。 0026 步骤4.窄波滤除； 0027 针对步骤3中得出的大于能量阈值的数据片段进行窄波滤除，具体为将数据片段 说 明 书CN 104282103 A 3/4页 5 的长度与窄波滤除阈值进行比较，如果数据片段的长度小于窄波滤除阈值，则认为。
14、此数据 片段为窄波，为无效振动数据，进行滤除。经过此步骤，筛选出有效的振动数据片段。 0028 将有效振动数据片段对应的待处理数据中的相应片段进行后续运算。 0029 本发明详细说明如下： 0030 图1为本发明实施例的流程示意图，该实施例步骤如下： 0031 步骤1.分段计算数据能量 0032 对xj进行处理，数据长度为L；首先，将待处理数据xj进行等长分段，可以得 到M段数据，每段数据长度为N，则有： 0033 LN*M 0034 然后，分别计算分段数据的能量Ai，计算公式为： 0035 0036 其中，Ai为待处理数据xj中下标从(i-1)*N+1到i*N之间的数据的绝对值 之和，代表此。
15、分段的能量值。 0037 步骤2.寻大于能量阈值的数据片段 0038 从Ai始端开始向后遍历，寻找大于能量阈值ET的数据片段，记录下其起止点位 置下标，分别依次存放于数组startk，endk中，一个数据片段的起止点信息存放在两 个数组中的下标位置相同。至此，筛选出待处理数据中大于阈值的数据片段，数据片段位置 信息存放在数组startk，endk中。 0039 步骤3.片段整合 0040 针对步骤2中记录的大于阈值的数据片段，从第一个数据片段开始，将相邻数据 片段间距D i 与非振动片段数阈值NT进行比较，第i次比较的距离为： 0041 D i (starti+1-endi)*N 0042 如。
16、果D i NT，则认为第i段和第i+1段为一个振动事件，将第i+1段归整到第i段 所在的振动事件中；如果D i-1 NT，则判定第i段所在振动事件结束，结束位置为endi， 第i+1段为一个新的振动事件，事件开始位置为starti+1；如上判断，将振动事件的起止 点信息依次存放在数组start_1k，end_1k中。 0043 重复上述操作，直至数据片段间距比较完成，至此，完成了对筛选出的大于阈值的 数据片段的整合，数据片段位置信息存放在数组start_1k，end_1k中。 0044 步骤4.窄波滤除 0045 针对步骤3中得出的整合后的大于能量阈值的数据片段进行窄波滤除，具体为将 数据片段。
17、的长度L i 与窄波滤除阈值LT进行比较，第i次比较的长度为： 0046 L i (end_1i-start_1i)*N 0047 如果L i LT，则认为此数据片段为有效振动数据，反之，为无效振动数据。将有效 的振动数据片段数据位置信息分别存放在数组start_2k，end_2k中。 0048 重复上述操作，直至数据片段长度比较完成。至此，完成了对振动数据的窄波滤 除，有效的振动数据片段位置信息存放在数组start_2k，end_2k中。 0049 将有效振动数据片段对应的待处理数据中的相应片段进行后续运算。 0050 采用上述方案，在振动波形端点检测中，为了保证运算的实时性，采用分段数据绝。
18、 说 明 书CN 104282103 A 4/4页 6 对值和进行能量求解，防止了数据的重复运算，减少了运算量；在振动波形结束端点判定 中，采用非振动窄窗数阈值进行振动结束判定，提高了算法的可靠性；在振动波形有效性 判定中，采用窄波滤除阈值滤除无效振动信号，减少了无用的后续运算，降低了系统的误警 率；与现有技术相比，算法运算量小，实时性高，可靠性高，误警率低。 0051 应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换， 而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。 说 明 书CN 104282103 A 1/1页 7 图1 说 明 书 附 图CN 104282103 A 。