[发明专利]一种基于局部特征尺度分解改进算法的均值曲线构建方法

权利要求书

1.一种基于局部特征尺度分解改进算法的均值曲线构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1:将信号x(t)的所有极值点X_k及对应的时刻τ_k(k＝1，2，…，M)分别构造时间序列，然后对两个时间序列进行延拓；

步骤2：对于任意极值点X(τ_k)，用三次样条插值法计算包络曲线u(t),t∈τ_k-3,τ_k+3，u(t)约束条件：

u(t) s(t)或u(t) s(t),t τ_k-1,τ_k+3

上式中，s(t)为原始信号，局部上包络满足u(t)3s(t)，局部下包络满足u(t)≤s(t)；

步骤3：利用包络曲线求出τ_k时刻的u(τ_k)，计算τ_k时刻的局部均值点L(τ_k)，(k＝1，2，…，M)：

L(τ_k)＝(X(τ_k)+u(τ_k))/2；

步骤4：按标准算法依次连接L(τ_k)得到均值曲线L。

2.根据权利要求1所述的一种基于局部特征尺度分解改进算法的均值曲线构建方法，其特征在于，在步骤1中，具体采用向内匹配极值点延拓法对两个时间序列进行延拓。

3.根据权利要求2所述的一种基于局部特征尺度分解改进算法的均值曲线构建方法，其特征在于，所述向内匹配极值点延拓法具体包括：

(1)确定需要延拓的端点附近的数据点，作为极值点；

(2)在信号x(t)上截取包含步骤(1)中极值点的信号段，即x(t),(τ₁≤t≤τ₄)；

(3)以(τ₄,X₄)为起点，在剩余信号段内与步骤(2)中所得x(t),(τ₁≤t≤τ₄)做匹配；

(4)取步骤(3)中互相关系数最大的信号段左侧三个极值点，按时间序列依次设为(τ_a-2,X_a-2)、(τ_a-1,X_a-1)、(τ_a,X_a)，则延拓极值点为下式所示：

4.根据权利要求3所述的一种基于局部特征尺度分解改进算法的均值曲线构建方法，其特征在于，在步骤(1)中，需要在各端点处分别延拓3个数据点，即以端点(τ₁,X₁)为镜像点对(τ₂,X₂)、(τ₃,X₃)、(τ₄,X₄)三个极值点进行镜像。

5.根据权利要求3所述的一种基于局部特征尺度分解改进算法的均值曲线构建方法，其特征在于，在步骤(3)中，匹配具体包括：假设此时x(t),(τ₁≤t≤τ₄)信号段内包含N个数据点计为x(i),(i＝1,2,…,N)，与之作匹配的信号段计为y(i),(i＝1,2,…,N)，则按下式所示互相关系数公式进行匹配：