一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法及系统

技术领域

本发明涉及信号通讯技术领域，具体涉及一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法及系统。

背景技术

现有的HPLC+HRF双模网络通讯系统是利用HPLC技术将数字信号转化为模拟信号，并通过HRF技术进行无线传输，为了便于计算机的存储处理，需将传输来的模拟信号转化为数字信号。在对传输来的模拟信号转化为数字信号时，一般需要对传输来的模拟信号进行采样、量化、编码、调制、滤波等环节的处理得到数字信号。

对于传输来的模拟信号转化为数字信号的采样环节，传统的方法一般是人为根据经验给定采样间隔，然后根据采样间隔对模拟信号进行采样处理。然而由于传输来的不同模拟信号之间存在差异，因而传输来的模拟信号中的关键信息位置不同，因而采用恒定的采样间隔无法采集到传输来的模拟信号中的关键信息。因而如何通过设置合理的采样间隔，来实现更准确的模拟数据和数字数据的转化，成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法及系统，以解决现有的问题：而如何通过设置合理的采样间隔，来实现更准确的模拟数据和数字数据的转化。

本发明的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法及系统采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法，该方法包括以下步骤：

利用HPLC+HRF技术获取待分析模拟信号；

获取待分析模拟信号中的若干极值点，根据每个极值点与周围的数据点的幅值大小关系获取每个极值点的若干阶的极值邻域数据点；根据每个极值点的若干阶的极值邻域数据点得到每个极值点的极值性；

根据待分析模拟信号中每个数据点周围的数据点的波动情况获取每个数据点的参考数据点；根据每个数据点的参考数据点与参考数据点中极值点的距离，每个数据点的参考数据点中极值点的极值性以及每个数据点的参考数据点中极值点的极值邻域数据点的最大阶数得到每个数据点的每个参考数据点的参考权重；根据每个数据点的每个参考数据点的参考权重以及幅值得到每个数据点的趋势性；

根据每个极值点的极值性和每个数据点的趋势性得到采样间隔，根据采样间隔对待分析模拟信号进行采样处理得到若干离散数据点。

优选的，所述获取待分析模拟信号中的若干极值点，包括的具体方法为：

将待分析模拟信号中幅值均大于左右两侧相邻数据点的幅值的数据点，记为极大值点，将待分析模拟信号中幅值均小于左右两侧相邻数据点的幅值的数据点，记为极小值点，将极大值点和极小值点统称为极值点。

优选的，所述根据每个极值点与周围的数据点的幅值大小关系获取每个极值点的若干阶的极值邻域数据点，包括的具体方法为：

以任意一个极大值点记为目标极值点，以目标极值点为中心，获取连续的3个数据点，记为目标极值点的一阶的邻域数据点，将目标极值点与一阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值比较，当目标极值点的幅值均大于一阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值时，将一阶的邻域数据点作为目标极值点的一阶的极值邻域数据点；获取连续的5个数据点，记为目标极值点的二阶的邻域数据点，将目标极值点与二阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值比较，当目标极值点的幅值均大于二阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值时，将二阶的邻域数据点作为目标极值点的二阶的极值邻域数据点；获取连续的7个数据点，记为目标极值点的三阶的邻域数据点，将目标极值点与三阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值比较，当目标极值点的幅值均大于三阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值时，将三阶的邻域数据点作为目标极值点的三阶的极值邻域数据点，以此类推，直至目标极值点的幅值小于邻域数据点中的其中一个其他数据点的幅值时结束，得到目标极值点的若干阶的极值邻域数据点；获取每个极大值点的若干阶的极值邻域数据点；

获取每个极小值点的若干阶的极值邻域数据点。

优选的，所述根据每个极值点的若干阶的极值邻域数据点得到每个极值点的极值性，包括的具体方法为：

其中，

获取每个极小值点的极值性。

优选的，所述根据待分析模拟信号中每个数据点周围的数据点的波动情况获取每个数据点的参考数据点，包括的具体方法为：

将待分析模拟信号中任意一个数据点记为研究数据点；

获取研究数据点的第三邻域均值、初始邻域均值序列和初始差分均值；

获取研究数据点的四阶的邻域数据点，将研究数据点的四阶的所有邻域数据点的幅值均值作为研究数据点的第四邻域均值，将第四邻域均值与第三邻域均值的差值记为研究数据点的第一差值，将第一差值与初始差分均值比较，当第一差值小于初始差分均值时，将第四邻域均值添加至初始邻域均值序列中得到研究数据点的第一邻域均值序列，将第一邻域均值序列中每个数据与前一个数据的差值的均值，记为研究数据点的第一差分均值；获取研究数据点的第五邻域均值，将第五邻域均值与第四邻域均值的差值记为研究数据点的第二差值，将第二差值与第一差分均值比较，当第二差值小于第一差分均值时，将第五邻域均值添加至第一邻域均值序列中得到研究数据点的第二邻域均值序列，将第二邻域均值序列中每个数据与前一个数据的差值的均值，记为研究数据点的第二差分均值，以此类推，直至研究数据点的差值大于等于差分均值时结束，得到研究数据点的若干邻域均值序列；

将研究数据点的最长的邻域均值序列对应的待分析模拟信号的数据点记为研究数据点的参考数据点；

获取每个数据点的参考数据点。

优选的，所述获取研究数据点的第三邻域均值、初始邻域均值序列和初始差分均值，包括的具体方法为：

获取研究数据点的一阶的邻域数据点、二阶的邻域数据点以及三阶的邻域数据点，将研究数据点的一阶的所有邻域数据点的幅值的均值作为研究数据点的第一邻域均值，将研究数据点的二阶的所有邻域数据点的幅值的均值作为研究数据点的第二邻域均值，将研究数据点的三阶的所有邻域数据点的幅值的均值作为研究数据点的第三邻域均值；将第一邻域均值、第二邻域均值以及第三邻域均值构成研究数据点的初始邻域均值序列；将初始邻域均值序列中每个数据与前一个数据的差值的均值，记为研究数据点的初始差分均值。

优选的，所述根据每个数据点的参考数据点与参考数据点中极值点的距离，每个数据点的参考数据点中极值点的极值性以及每个数据点的参考数据点中极值点的极值邻域数据点的最大阶数得到每个数据点的每个参考数据点的参考权重，包括的具体方法为：

将属于极值点的每个数据点的参考数据点记为每个数据点的极值参考点；获取每个数据点的极值参考点的极值邻域数据点的最大阶数，记为每个数据点的极值参考点的最大极值阶数；获取每个数据点的每个极值参考点以及每个参考数据点在待分析模拟信号中的位置次序；

根据每个数据点的参考数据点和极值参考点的位置次序，每个数据点的极值参考点的最大极值阶数得到每个数据点的每个参考数据点的参考权重的计算方法为：

其中，

优选的，所述根据每个数据点的每个参考数据点的参考权重以及幅值得到每个数据点的趋势性，包括的具体方法为：

其中，

优选的，所述根据每个极值点的极值性和每个数据点的趋势性得到采样间隔，包括的具体方法为：

将待分析模拟信号中趋势性大于预设趋势性阈值Y1或者极值性大于预设极值性阈值Y2的数据点，记为保留点；

获取每个保留点在待分析模拟信号中的位置次序，将每两个相邻保留数据点构成保留点组合，获取每个保留点组合中两个保留点的位置次序的差值绝对值，记为每个保留点组合的位置间隔，将所有保留点组合的位置间隔的最大公约数据记为采样间隔。

一种基于HPLC+HRF双模网络通讯系统，该系统包括以下模块：

信号采集模块，用于利用HPLC+HRF技术获取待分析模拟信号；

极值性获取模块，用于获取待分析模拟信号中的若干极值点，根据每个极值点与周围的数据点的幅值大小关系获取每个极值点的若干阶的极值邻域数据点；根据每个极值点的若干阶的极值邻域数据点得到每个极值点的极值性；

趋势性获取模块，用于根据待分析模拟信号中每个数据点周围的数据点的波动情况获取每个数据点的参考数据点；根据每个数据点的参考数据点与参考数据点中极值点的距离，每个数据点的参考数据点中极值点的极值性以及每个数据点的参考数据点中极值点的极值邻域数据点的最大阶数得到每个数据点的每个参考数据点的参考权重；根据每个数据点的每个参考数据点的参考权重以及幅值得到每个数据点的趋势性；

采样处理模块，根据每个极值点的极值性和每个数据点的趋势性得到采样间隔，根据采样间隔对待分析模拟信号进行采样处理得到若干离散数据点。

本发明的技术方案的有益效果是：获取待分析模拟信号，获取待分析模拟信号中的极值点，根据每个极值点与周围数据点的大小关系得到每个极值点的极值性，通过每个极值点的极值性能够反映每个极值点的极值程度。获取待分析模拟信号中每个数据点所在位置的趋势变化得到每个数据点的趋势性，通过每个数据点的趋势性能够反映每个数据点所在位置处的趋势变化程度。根据每个数据点的极值性和趋势性确定采样间隔，通过该方法得到的采样间隔能够采样出待分析模拟信号中的关键信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法的步骤流程图；

图2为本发明的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯系统的结构框图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法及系统的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001：采集待分析模拟信号。

具体的，为了实现本实施例提出的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯方法，本实施例首先需要采集模拟信号。采集计数促动器图像的具体操作为：

首先对传输前数字信号进行编码处理，然后利用DAC将编码处理后的传输前数字信号转换为传输前模拟信号，之后利用HPLC系统对传输前模拟信号进行调制，最后利用HRF天线将调制后的传输前模拟信号传输至接收端，接收端接收信号。将接收端接收到的信号记为待分析模拟信号。

步骤S002：获取待分析模拟信号中的若干极值点，获取每个极值点的若干阶的极值邻域数据点，根据每个极值点的每阶的极值邻域数据点得到每个极值点的极值性。

需要说明的是，待分析模拟信号中的极值点能够反映待分析模拟信号的关键信息，因而需先获取待分析模拟信号中的极值点。

优选的，以时间作为横轴，将待分析模拟信号的信号强度为纵轴，构建坐标系。获取坐标系中待分析模拟信号中每个数据点的坐标，为了便于描述，将待分析模拟信号中每个数据点的纵坐标值称为每个数据点的幅值。

将待分析模拟信号中幅值均大于左右两侧相邻数据点的幅值的数据点，记为极大值点，将待分析模拟信号中幅值均小于左右两侧相邻数据点的幅值的数据点，记为极小值点，将极大值点和极小值点统称为极值点。

需要说明的是，本实施例中定义的极值点不是传统意义上的极值点。

需要进一步说明的是，在获得的所有极值点中，有些极值点只比左右两侧相邻的数据点的幅值大，而有些极值点会比左右两侧更多的数据点的幅值大，因而有些极值点的极值程度更高，因而需对获得每个极值点的极值情况进行分析。

优选的，以任意一个极大值点记为目标极值点，以目标极值点为中心，获取连续的3个数据点，记为目标极值点的一阶的邻域数据点，将目标极值点与一阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值比较，当目标极值点的幅值均大于一阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值时。将一阶的邻域数据点作为目标极值点的一阶的极值邻域数据点；获取连续的5个数据点，记为目标极值点的二阶的邻域数据点，将目标极值点与二阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值比较，当目标极值点的幅值均大于二阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值时。将二阶的邻域数据点作为目标极值点的二阶的极值邻域数据点；获取连续的7个数据点，记为目标极值点的三阶的邻域数据点，将目标极值点与三阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值比较，当目标极值点的幅值均大于三阶的邻域数据点中的其他数据点的幅值时。将三阶的邻域数据点作为目标极值点的三阶的极值邻域数据点，以此类推，直至目标极值点的幅值小于邻域数据点中的其中一个其他数据点的幅值时结束，得到目标极值点的若干阶的极值邻域数据点。同理得到每个极大值点的若干阶的极值邻域数据点。

同理获取每个极小值点的若干阶的极值邻域数据点。

优选的，每个极大值点的极值性的计算方法为：

其中，

按照获取极大值点的极值性的计算公式获取每个极小值点的极值性，只是在获取每个极小值点的极值性时，

步骤S003：获取待分析模拟信号中每个数据点的参考数据点，计算每个数据点的每个参考数据点的参考权重，根据每个数据点的每个参考数据点的参考权重得到每个数据点的趋势性。

需要说明的是，待分析模拟信号中不仅只有极值点能够反映该信号中的关键信息，同时那些能够较好描述该信号的趋势信息的数据点也能够反映该信号的关键信息。因而对待分析模拟信号中的每个数据点的趋势情况进行描述。

需要进一步说明的是，为了分析每个数据点的趋势情况，需在待分析模拟信号中获取与每个数据点具有相似趋势信息的数据点。

优选的，获取每个数据点的参考数据点，包括：

将待分析模拟信号中任意一个数据点记为研究数据点，获取研究数据点的一阶的所有邻域数据点，将研究数据点的一阶的所有邻域数据点的幅值的均值作为研究数据点的第一邻域均值，获取研究数据点的二阶的邻域数据点，将研究数据点的二阶的所有邻域数据点的幅值的均值作为研究数据点的第二邻域均值，获取研究数据点的三阶的邻域数据点，将研究数据点的三阶的所有邻域数据点的幅值的均值作为研究数据点的第三邻域均值。将第一邻域均值、第二邻域均值以及第三邻域均值构成研究数据点的初始邻域均值序列；将初始邻域均值序列中每个数据与前一个数据的差值的均值，记为研究数据点的初始差分均值。

获取研究数据点的第四邻域均值，将第四邻域均值与第三邻域均值的差值记为研究数据点的第一差值，将第一差值与初始差分均值比较，当第一差值小于初始差分均值时，将第四邻域均值添加至初始邻域均值序列中得到研究数据点的第一邻域均值序列，将第一邻域均值序列中每个数据与前一个数据的差值的均值，记为研究数据点的第一差分均值；获取研究数据点的第五邻域均值，将第五邻域均值与第四邻域均值的差值记为研究数据点的第二差值，将第二差值与第一差分均值比较，当第二差值小于第一差分均值时，将第五邻域均值添加至第一邻域均值序列中得到研究数据点的第二邻域均值序列，将第二邻域均值序列中每个数据与前一个数据的差值的均值，记为研究数据点的第二差分均值，以此类推，直至研究数据点的差值大于等于差分均值时结束，得到研究数据点的若干邻域均值序列。

将研究数据点的最长的邻域均值序列对应的待分析模拟信号的数据点记为研究数据点的参考数据点。

同理获取每个数据点的参考数据点。

需要说明的是，滑动平均法（Moving Average），简称MA算法中计算趋势性的方法为：将每个数据点的所有参考数据点的幅值的均值作为每个数据点的趋势性。但是每个数据点的参考数据点的趋势受到其他数据点的干扰，因而这种计算趋势性的方法不够准确。为了能够更准确的计算每个数据点的趋势性，需排除每个数据点的参考数据点受其他数据点的趋势干扰。

优选的，每个数据点的参考数据点的参考权重的获取方法为：

将属于极值点的每个数据点的参考数据点记为每个数据点的极值参考点；获取每个数据点的极值参考点的极值邻域数据点的最大阶数，记为每个数据点的极值参考点的最大极值阶数。获取每个数据点的每个极值参考点以及每个参考数据点在待分析模拟信号中的位置次序。根据每个数据点的参考数据点和极值参考点的位置次序，每个数据点的极值参考点的最大极值阶数得到每个数据点的每个参考数据点的参考权重的计算方法为：

其中，

优选的，每个数据点的趋势性的计算方法为：

其中，

步骤S004：根据每个数据点的趋势性以及每个极值点的极值性得到待分析模拟信号中的保留点，根据待分析模拟信号中的保留点得到采样间隔，根据采样间隔得到传输后数字信号。

需要说明的是，待分析模拟信号中趋势性强和极值性强的数据点一般能够反映待分析模拟信号的关键信息，因而待分析模拟信号中趋势性和极值性大的数据点应该被采样。这样采样才能得到待分析模拟信号中的关键信息。因而需保障设置的采样间隔能够采样到更多的趋势性和极值性强的数据点。

优选的，将待分析模拟信号中趋势性大于预设趋势性阈值Y1或者极值性大于预设极值性阈值Y2的数据点，记为保留点。其中本实施例以Y1取0.5，Y2取0.5为例进行叙述，其他实施例可以取其他值，本实施例不进行具体限制。

需要说明的是，为了使设置的采样间隔能够采样到更多的趋势性和极值性强的数据点，需根据相邻保留点的间隔来设置采样间隔。

优选的，获取每个保留点在待分析模拟信号中的位置次序，将每两个相邻保留数据点构成保留点组合，获取每个保留点组合中两个保留点的位置次序的差值绝对值，记为每个保留点组合的位置间隔，将所有保留点组合的位置间隔的最大公约数据记为采样间隔。

需要说明的是，下面将待分析模拟信号转化为数字信号。

优选的，按照采样间隔对待分析模拟信号进行采样处理得到若干离散数据点；利用脉冲宽度调制（PWM）技术将若干离散数据点转化为数字信号，记为传输后数字信号。

请参阅图2，其示出了本发明实施例提供的一种基于HPLC+HRF双模网络通讯系统，该系统包括以下模块：

信号采集模块，用于利用HPLC+HRF技术获取待分析模拟信号；

极值性获取模块，用于获取待分析模拟信号中的若干极值点，根据每个极值点与周围的数据点的幅值大小关系获取每个极值点的若干阶的极值邻域数据点；根据每个极值点的若干阶的极值邻域数据点得到每个极值点的极值性；

趋势性获取模块，用于根据待分析模拟信号中每个数据点周围的数据点的波动情况获取每个数据点的参考数据点；根据每个数据点的参考数据点与参考数据点中极值点的距离，每个数据点的参考数据点中极值点的极值性以及每个数据点的参考数据点中极值点的极值邻域数据点的最大阶数得到每个数据点的每个参考数据点的参考权重；根据每个数据点的每个参考数据点的参考权重以及幅值得到每个数据点的趋势性；

采样处理模块，根据每个极值点的极值性和每个数据点的趋势性得到采样间隔，根据采样间隔对待分析模拟信号进行采样处理得到若干离散数据点。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。