仪器仪表学报

作者：李承阳，田书林，杨扩军，叶 芃，赵 禹

单位：李承阳,1.电子科技大学,,田书林,1.电子科技大学,,杨扩军,1.电子科技大学,,叶 芃,1.电子科技大学,,赵 禹,1.电子科技大学,

关键词：异常检测;经验模态分解;高速数据采集系统;模板匹配;并行EMD

基金：国家自然科学基金(62371097,62201125)项目资助

高速采集系统面对数十GSa/s的高速数据时,由于实时处理速度的限制无法实现对偶发异常信号的实时检测,导致信号遗漏。传统异常捕获方法依赖于信号特征的先验知识,对特征不明确、形态不固定的异常信号,捕获效率较低。因此,提出基于经验模态分解(EMD)的实时异常检测方法,以提高系统对异常信号的捕获能力。首先基于沿特征提取特征点并作为EMD分解起始点,以降低异常检测复杂度。其次,根据EMD分解得到的非噪声固有模态函数重构正常信号模板,并基于待测信号与正常信号模板的匹配程度进行异常检测。最后,在硬件实现并行EMD以提高异常捕获效率。通过对调制信号中异常信号检测,本方法实时异常捕获率达95%,比传统捕获方法有明显的提高。

来源：2024年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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