[发明专利]用于在多种信号中模式识别的方法

权利要求书

1.一种用于在多个不同类型的信号中模式识别的方法，该方法包括：

/a/ 接收(501)多个信号(101、104)；

/b/ 对于多个信号中的各接收信号，创建包括事件的异步信号(102、103、105、106)，所述事件是代表接收信号特征的异步信号；

/c/ 对于各创建的异步信号(102、103、105、106) ，创建所述异步信号的活性谱(S(p₁)、S(p₂)、S(p₃)、S(p₄))，所述活性谱(S(p₁)、S(p₂)、S(p₃)、S(p₄)) 包括至少一个活动数值，其中所述活动数值随自事件(210、212、213、214、220、221、222)起流逝时间而递减，所述事件(210、212、213、214、220、221、222)是所述异步信号的连续事件中的最近事件；

/d/ 对于给定时间(t₀) ：

/d1/ 确定场景，所述场景定义为创建的异步信号在给定时间(t₀)的一组活性谱数值；

/d2/ 在一组预先确定的标准场景(505、401、402、403、404)中确定标准场景，在该组标准场景中确定的标准场景与步骤/d1/中确定的场景具有最小距离；

/d3/ 基于所确定的标准场景确定模式(509)。

2.一种用于在多个不同类型信号中模式识别的方法，其定义标准场景的分层模型，各标准场景与分层模型相应级别相关联，该方法包括：

/a/ 接收(501)多个信号(101、104)；

/b/ 对于多个信号中的各接收信号，创建包括事件的异步信号(102、103、105、106)，所述事件是代表接收信号特征的异步信号；

/b'/ 将各异步信号的事件用作当前事件，且将分层模型的第一层的标准场景用作当前标准场景；

/c/ 对于各创建的异步信号(102、103、105、106) ，创建所述异步信号的活性谱(S(p₁)、S(p₂)、S(p₃)、S(p₄))，所述活性谱(S(p₁)、S(p₂)、S(p₃)、S(p₄)) 包括至少一个活动数值，其中所述活动数值随自事件(210、212、213、214、220、221、222)起流逝时间而递减，所述事件(210、212、213、214、220、221、222)是所述异步信号连续事件中的最近事件；

/d/ 对于多个给定时间中的各给定时间：

/d1/ 确定场景，所述场景定义为创建的异步信号在给定时间的一组活性谱数值；

/d2/ 在当前标准场景(511)中确定标准场景，在当前标准场景中确定的标准场景与步骤/d1/中确定的场景具有最小距离；

/d3/ 如果尚未使用分层模型的级别，基于步骤/d2/中识别的当前标准场景生成(512)异步信号事件；

/e/ 如果没有使用分层模型的级别：

- 将步骤/d3/中生成的事件用作(513)当前事件；

- 将尚未使用的分层模型级别的标准场景用作(513)当前标准场景；

- 重新执行步骤/c/至/e/；

/f/ 如果已使用分层模型的所有级别：

- 通过将步骤/d2/最后一次执行时确定的标准场景与标准签名库(510) 进行比较(507)，确定多个接收信号中的模式。

3.根据权利要求2的方法，其中所述步骤/f/的比较包括巴氏距离的计算。

4.根据权利要求2的方法， 其中所述步骤/f/的比较包括标准距离的计算。

5.根据权利要求2的方法， 其中所述步骤/f/的比较是步骤/d2/最后一次执行时确定的标准场景的发生次数与标准签名库的标准签名的标准场景的发生次数之间的比较。