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    基于TSVD和Hilbert變換的相位差測量方法及應(yīng)用

    2014-03-21 12:53:55王國富呂曉凡高平東張法全
    儀表技術(shù)與傳感器 2014年6期
    關(guān)鍵詞:希爾伯特階次信噪比

    王國富,呂曉凡,高平東,張法全

    (桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院,廣西桂林 541004)

    0 引言

    相位差的傳統(tǒng)測量方法有基于模擬器件的脈沖計(jì)數(shù)法、矢量法等,電路本身的溫漂等因素會使測量結(jié)果產(chǎn)生較大的偏差,抗干擾能力略顯不足,且后續(xù)功能的可擴(kuò)展性受限,測量準(zhǔn)確度也很難提高。目前廣泛采用的是將數(shù)據(jù)采集技術(shù)與信號處理相結(jié)合的方法,首先通過高速數(shù)據(jù)采集板卡或示波器同步采集2路信號,數(shù)字離散化后送至信號處理模塊計(jì)算相位差。常用的信號處理方法有過零點(diǎn)法[1]、相關(guān)分析法[2-3]、頻譜分析法[4-5]等。過零點(diǎn)法的本質(zhì)是將時(shí)間差轉(zhuǎn)換為相位差,為提高相位差的計(jì)算精度,在零點(diǎn)附近采用最小二乘法尋找最佳的擬合零點(diǎn)時(shí)刻。此方法原理簡單,易實(shí)現(xiàn),不足是檢測交流信號時(shí)存在一定的失真,且在采樣頻率高,信號幅值較大時(shí)才能獲得很好的測量效果。相關(guān)分析法通過2路信號的相互運(yùn)算計(jì)算相位差,頻譜分析法通過離散傅里葉變換將信號從時(shí)域變換到頻域,通過分析相頻特性計(jì)算相位差。兩種方法都具有較強(qiáng)的抗干擾能力,且都利用三角函數(shù)的正交性,具有較高的準(zhǔn)確度。相關(guān)分析法要求嚴(yán)格的整周期采樣,而頻譜分析法計(jì)算量大,存在頻譜泄漏和柵欄效應(yīng),一般也要求整周期采樣。文獻(xiàn)[4]采用窗函數(shù)選擇準(zhǔn)則,克服了這些限制并取得了較好的效果??傮w而言,每種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。而希爾伯特變換在很早就應(yīng)用于瞬時(shí)頻率的測量,且結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)實(shí)現(xiàn)了對多分量信號的分析處理,已取得較多研究成果,但在相位差測量方面研究較少[6-9]。文中在總結(jié)以往瞬時(shí)參數(shù)計(jì)算方法的研究基礎(chǔ)上,提出了截?cái)嗥娈愔捣纸?TSVD)與Hilbert變換相結(jié)合的方法計(jì)算相位差,實(shí)現(xiàn)了對相位差的高精度測量,取得了較好的效果。

    1 相位差測量方法

    1.1TSVD降噪

    對于mxn維的實(shí)矩陣,都可分解為3個(gè)矩陣Umxl、Λlxl和Vnxl,使得:

    Amxn=UmxlΛlxlVnxlT

    (1)

    式中Λlxl是對角矩陣,對角元素λi(i=1,2,…l)為該矩陣的非負(fù)奇異值,且按降序排列。

    保留前r個(gè)反映信號能量的主要奇異值,將剩余的奇異值置零得到新的對角矩陣Λlxl。用Λlxl替換原對角矩陣,通過式(1)得到重構(gòu)矩陣Amxn,即可實(shí)現(xiàn)降噪。

    假設(shè)其中一路受噪聲影響的信號向量為X,其長度為N,使用TSVD對其降噪處理前,首先將其轉(zhuǎn)換為m行n列的矩陣形式Amxn,形如

    (2)

    (3)

    式中ΔEi表示奇異熵在截?cái)鄶?shù)r處的增量。

    其計(jì)算公式為:

    (4)

    信號的奇異熵反映了信息量飽和度,未受噪聲干擾的信號在較低的重構(gòu)階次即可得到信息量的飽和,使奇異熵趨于一個(gè)穩(wěn)定值;對于受噪聲干擾的信號,隨著重構(gòu)階次的增大,信號的奇異熵對應(yīng)的信息量飽和度逐漸增大;當(dāng)?shù)玫侥骋恢貥?gòu)階次后,信號奇異熵變換緩慢,若繼續(xù)增大重構(gòu)階次,會引入噪聲,此時(shí)奇異熵變化快慢的拐點(diǎn)對應(yīng)理想的重構(gòu)階次,即為TSVD所需要的截?cái)鄶?shù)。利用式(1)及重構(gòu)方法得到重構(gòu)矩陣Amax,從而得到降噪后信號向量X。

    形如x(t)=0.01×(sin(4πft+π/4)+cos(2πft))的信號,頻率為100 Hz,采集4個(gè)周期信號,分別加入SNR為9,6,3的高斯隨機(jī)噪聲,如圖1所示。

    (a)

    (b)

    (c)

    (d)

    圖2為奇異熵變化量隨奇異譜階次的變化曲線,從圖2可發(fā)現(xiàn),同一信號的最佳奇異譜階次是一定的,該階次不隨信噪比的變化而變化。當(dāng)有效信息量基本達(dá)到飽和狀態(tài)后,奇異熵變化量變得很小,若再繼續(xù)疊加更多信息量,可能會將噪聲引入,反而不利于降噪。

    圖2 奇異熵隨奇異譜階次增大的變化量

    圖3是根據(jù)TSVD降噪方法將信噪比為3的信號重構(gòu),得到與原始不含噪聲信號的對比圖,結(jié)論是通過奇異熵變化量的變化趨勢確定最佳的奇異譜階次,即TSVD截?cái)鄶?shù),應(yīng)用TSVD降噪方法重構(gòu)得到的信號與原始信號基本吻合。

    圖3 原始信號與重構(gòu)信號對比圖

    1.2Hilbert變換

    希爾伯特變換可看作信號通過希爾伯特濾波器的輸出,該濾波器的單位沖擊響應(yīng)為:

    (5)

    對希爾伯特變換作傅里葉變換,分析其幅頻和相頻特性可知,希爾伯特濾波器是幅頻特性為1的全通濾波器,且具有相移90°的特點(diǎn)。信號X通過希爾伯特濾波器,負(fù)頻率信號分量作+90°相移,正頻率信號分量作-90°相移。

    假定信號1和信號2分別為:

    (6)

    信號1與信號2的希爾伯特變換為:

    (7)

    作如下組合計(jì)算:

    (8)

    根據(jù)三角函數(shù)的和差化積性質(zhì)得到式(9):

    (9)

    顯然,2路信號的相位差可由反正切得到式(10):

    Δθ(t)=arctan(za/zb)

    (10)

    從以上推導(dǎo)過程可知,整個(gè)過程不需計(jì)算頻率值,幅值乘積分別處于分子分母中相互抵消,原始信號與Hilbert變換后的信號進(jìn)行運(yùn)算,僅發(fā)生相移,這為相位差計(jì)算提供了便利。

    2 仿真分析

    為了考察TSVD結(jié)合Hilbert變換的聯(lián)合方法計(jì)算相位差的有效性,現(xiàn)分別分析信噪比、采樣率兩種不同條件下的計(jì)算效果。數(shù)值模擬的是核磁共振發(fā)射機(jī)與接收機(jī)信號相位差計(jì)算。

    2.1信噪比分析

    假設(shè)發(fā)射機(jī)激發(fā)信號的頻率為1 987 Hz,發(fā)射包含10個(gè)周期的長度,接收機(jī)接收的信號幅值隨時(shí)間變化指數(shù)衰減,采樣頻率為30 kHz,相位差為π/4,加入信噪比為2~70的高斯隨機(jī)噪聲。圖4、圖5分別是聯(lián)合方法計(jì)算的相位差及相位差的絕對誤差。

    圖4 不同信噪比條件下的相位差

    圖5 不同信噪比條件下的相位差絕對誤差

    信噪比較低時(shí)也能夠得到較好的相位差值,隨著信噪比提高,相位差會動態(tài)調(diào)整并最終穩(wěn)定在理論值附近。絕對誤差顯示了相位差計(jì)算過程中的偏差,聯(lián)合計(jì)算方法優(yōu)勢明顯。

    2.2采樣率分析

    高于激發(fā)周期信號頻率數(shù)倍的采樣速率顯然有利于相位差分析。為此,這里僅取原始激發(fā)信號頻率的1~30倍采樣速率進(jìn)行分析。圖6、圖7 分別是聯(lián)合方法計(jì)算的相位差及相位差的絕對誤差。圖6中,由于前兩個(gè)采樣率值分別是原始信號頻率的1倍和2倍,不滿足奎斯特采樣定理,因此計(jì)算得到的兩個(gè)相位差值錯(cuò)誤。分析圖6和7可知,經(jīng)過10倍以上的采樣率采集信號,采用TSVD結(jié)合Hilbert變換計(jì)算所得的相位差基本穩(wěn)定,也就是說當(dāng)采樣率高于原始信號最高頻率數(shù)倍時(shí),相位差計(jì)算結(jié)果基本不受采樣率的影響。

    圖6 不同采樣率條件下的相位差

    圖7 不同采樣率條件下的相位差絕對誤差

    3 實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證

    實(shí)際需求是測試發(fā)射信號與采集的弛豫衰減信號相位差。原始發(fā)射信號是正弦信號,接收的弛豫衰減信號是頻率幾乎不變,幅值呈指數(shù)衰減變化且含有干擾噪聲的正弦信號。數(shù)據(jù)是4月下旬在廣西百色那坡鎮(zhèn)測得的野外實(shí)測數(shù)據(jù)。野外探測時(shí)采用了12個(gè)脈沖矩探測淺層含水量信息,計(jì)算每個(gè)脈沖矩對應(yīng)的相位差,得到的12個(gè)相位差值可為后續(xù)的地球物理反演工作提供參考。采用LabVIEW軟件開發(fā)平臺設(shè)計(jì)相位差分析算法。根據(jù)1.2節(jié)的分析,相位差的聯(lián)合計(jì)算方法不受幅值變化的影響,為了方便比較,在計(jì)算相位差之前,可先將衰減信號的幅值放大到原始激發(fā)信號的同一數(shù)量級。另外,由于采集時(shí)間長于發(fā)射時(shí)間,為便于計(jì)算,僅取與發(fā)射信號時(shí)間長度一致的信號段。以計(jì)算第3個(gè)脈沖矩采集的弛豫衰減信號為例計(jì)算相位差,計(jì)算結(jié)果如圖8所示。受其他未知噪聲干擾的影響,用實(shí)測數(shù)據(jù)計(jì)算的相位差沒有仿真分析精確度高,但仍然穩(wěn)定地測得了相位差,反映了脈沖矩對應(yīng)的含水層導(dǎo)電性地質(zhì)參數(shù),這為后續(xù)反演工作提供了重要參考,滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

    圖8 弛豫信號與原始信號的相位差

    4 結(jié)束語

    TSVD降噪和Hilbert變換相結(jié)合的方法,很好地實(shí)現(xiàn)了相位差測量的工程應(yīng)用,關(guān)鍵的一步是確定最佳的奇異譜階次,盡可能地包含有效信息量且避免引入不必要的隨機(jī)噪聲信息。此聯(lián)合方法屬于一種較通用的計(jì)算方法,不需預(yù)知瞬時(shí)頻率,不需迭代計(jì)算。因此速度較快,能檢測微小相位差。需要說明的是,當(dāng)信噪比極低時(shí),任何一種方法均不能非常精確地計(jì)算相位差。對于更加復(fù)雜的信號,若不滿足Hilbert變換的條件,可先通過EMD分解得到一系列的(IMF)固有模態(tài)函數(shù),從中挑選有用的分量并重構(gòu),再用TSVD和Hilbert變換的聯(lián)合方法求解相關(guān)聯(lián)的兩路信號相位差。

    參考文獻(xiàn):

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