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一种闪电微弱电场信号的类型识别方法
申请人信息
- 申请人:南通大学; 中国科学院大气物理研究所
- 申请人地址:226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院
- 发明人: 南通大学; 中国科学院大气物理研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种闪电微弱电场信号的类型识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311741098.1 |
| 申请日 | 2023/12/15 |
| 公告号 | CN117591952A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06F18/2413 |
| 权利人 | 南通大学; 中国科学院大气物理研究所 |
| 发明人 | 马子龙; 蒋如斌; 马达; 华亮; 汪凌; 张鸿波; 蒋雨卉 |
| 地址 | 江苏省南通市崇川区啬园路9号; 北京市朝阳区北辰西路81号 |
摘要文本
本申请涉及一种闪电微弱电场信号的类型识别方法。该方法包括：获取待识别的闪电电场信号序列进行离散傅里叶变换、平滑以及划分的最优阈值，并确定区间边界，根据所述区间边界构造滤波器，并确定经验小波函数和经验尺度函数，获得经验小波分结构的模式分量，基于陡度指标对模式分量进行合并，获得合并的模式分量，并分析合并的模式分量的频率均值、重心频率、频率均方根、频率标准差作为信号特征，将所述信号特征输入到训练好的分类模型中进行类型识别，确定所述闪电电场信号序列所属的信号类型，由此，尤其是闪电微弱电场信号的识别，不同类型的微弱的闪电电场信号的局部特征能够被充分提取，从而提高了微弱的闪电电场信号的类型识别的准确率。 （来 自 专利查询网）
专利主权项内容
1.一种闪电微弱电场信号的类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的闪电电场信号序列进行离散傅里叶变换，获得闪电电场信号的频谱信号；采用高斯函数对所述闪电电场信号的频谱信号进行平滑，获得平滑后的频谱信号；将平滑后的频谱信号划分为两个部分，采用最大化类间方差的原则获取对平滑后的频谱信号进行划分的最优阈值T；获取平滑后的频谱信号关于变量k的极小值，并计算不同极小值对应的空间曲线C的长度L，并将所述长度L与所述最优阈值T进行比较，将长度L大于所述最优阈值T的极小值对应的坐标作为区间边界；iiii根据所述区间边界构造滤波器，并确定经验小波函数ψ(ω)和经验尺度函数获得经验小波分结构的模式分量；i基于陡度指标对模式分量进行合并，获得合并的模式分量A，并分析合并的模式分量A的频率均值、重心频率、频率均方根、频率标准差作为信号特征；将所述信号特征输入到训练好的分类模型中进行类型识别，确定所述闪电电场信号序列所属的信号类型。