（计算机应用技术专业论文）时序信号分析系统.pdf

摘要 摘要 在自然科学、社会科学及工程技术等许多领域，普遍存在着按时间顺序发生的具有 概率特征的各种随机现象，通过观测把这些现象记录下来便成为可供分析的随机数据。 所谓时间序列通常就是指这种有序的随机数据。时间序列分析提供了一套具有科学依据 的动态数据处理方法，该方法的主要手段是对各种类型的数据，采用相应的数学模型去 近似描述。通过对模型的分析研究，便可更本质地了解数据的内在结构和复杂特性，从 而达到预测其发展趋势并进行必要的控制的目的。 目前，时间序列分析算法的多样性，使算法选择变的更加困难、更容易选择错误的 或不合适的模型使预测不准确甚至无效。而选择何种模型往往需要大量的验算或更多的 专业知识。现在时间序列分析的软件很多，但一般操作都比较复杂，制约了更多用户的 使用。并且，有的时间序列分析软件具有应用领域的局限性，可能导致用户选择不适当 的预测软件，造成错误的判断。因此，研究并实现使用方便、功能完善、具有通用性的 时问序列分析系统具有很重要的意义。 首先，本文根据时序信号分析和现有时序序列分析系统的特点，确定了本文时序信 号分析系统的组成和应具备的功能；其次，在系统的高层设计中，将应用系统的基本模 型和面向对象系统的模型视图控铼i ( m v c ，m o d e l v i e w c o n t r o l l e r ) 程序框架结构相结 合，提出了系统的设计原则和同标，并给出了模块化的解决方案。系统的框架设计大致 分为u i 层、f a c a d e 层和e n g i n e 层。各个层次都有相对独立的框架，具有较低的藕合度， 易于扩展。然后，利用u m l 建模语言分别对u i 层、f a c a d e 层、e n g i n e 层的设计细节 进行了描述。 本文在研究时l l j 序列分析算法的基础上，实现了其中几种时i 日j 序列分析方法，并通 过数据测试验证了算法的仃效性。论文最后介绍了时f u j 序列分析系统的界面设计、主要 功能模块的实现细节及日前系统实现的功能。本文设计的时序信号分析系统结合t 家系 统、虚拟仪器技术，可以在专家的参与下对时序信n 进行分析，还可以再现信号的动态 变化过程，经该系统分析的信号，既呵看到信号的概貌，又可看到信号的细节。 关键词：时间序列分析；系统设计；虚拟仪器；u m l ；m v c 人连交通人学l ：学硕 j 学位论文 a b s t r a c t i nm a n yd o m a i n s ，s u c ha st h en a t u r a ls c i e n c e s ，s o c i a ls c i e n c e s ，e n g i n e e r i n gt e c h n o l o g y a n ds oo n ，t h er a n d o mp h e n o m e n o n ，w h i c hi sc h a r a c t e r i s t i co fp r o b a b i l i t ya n dh a p p e n si n o r d e rb yt i m e r ，i sw i d e s p r e a d t h i sp h e n o m e n o nb e c o m e sa n a l y z a b l er a n d o m i z e dd a t a ，i fi ti s r e c o r d e db yo b s e r v i n g w eu s u a l l yc a l li tt i m es e r i e s ，m e a n sak i n do f o r d e r l yr a n d o md a t a t h et i m es e r i e sa n a l y s i sp r o v i d e sam e t h o d s e to fd y n a m i cd a t ap r o c e s s i n g ；t h i sm e t h o di s m a i n l yu s e dt oa l lk i n d so fd a t aw i t ht h ec o r r e s p o n d i n gm a t h e m a t i c a lm o d e lt oa p p r o x i m a t e d e s c r i p t i o n t h r o u g ht h em o d e la n a l y s i s ，c a nb em o r ee s s e n t i a lu n d e r s t a n d i n gt h ed a t a s i n h e r e n ts t r u c t u r ea n dc o m p l e xc h a r a c t e r i s t i c ，a c c o r d i n gt of o r e c a s tt h ed e v e l o p i n gt r e n d sa n d a c h i e v et h en e c e s s a r yc o n t r 0 1 a tp r e s e n t ，t h ed i v e r s i t yo ft i m es e r i e sa n a l y s i sa l g o r i t h m ，m a k ei td i f f i c u l tt oc h o o s et h e a p p r o p r i a t ea l g o r i t h m ，m o r ee a s i l yc h o o s et h ew r o n go ri n a p p r o p r i a t em o d e lt or e s u l ti nt h e i n a c c u r a t eo re v e ni n v a l i df o r e c a s t w h a tk i n d so fm o d e ls h a l lw ec h o o s eu s u a l l yb a s e do n c h e c k i n go re x p e r t i s ek n o w l e d g e a l t h o u g ht h e r ea r em a n yt i m es e r i e sa n a l y s i ss o f t w a r e ，b u t m o r ec o m p l e xi no p e r a t i o n ，m a n yu s e r sr e s t r i c t e db yt h i s ，f u r t h e r m o r e ，d u et ot h es o f t w a r e a p p l i c a t i o nl i m i ti nt h et i m es e r i e sa n a l y s i s ，l e a dt ot h ew r o n gr e s u l t s ，r e s u l ti nt h ew r o n g j u d g m e n t t h e r e f o r e ，d e v e l o pa na p p l i c a t i o nw h i c hi su s e r - f r i e n d l y ，f u l f i l sa l lt h eu s e r s r e q u i r e m e n t si sv e r ys i g n i f i c a n c e f i r s t l y ，i nt h i sp a p e r ，a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c so ft i m es e r i e sa n a l y s i sa n da n a l y s i s s y s t e m ，o r g a n i z e dt h ec o m p o s i t i o na n ds u i t a b l ef u n c t i o ni nt h et i m es e r i e sa n a l y s i ss y s t e m s e c o n d l yt h eh i g h l e v e ld e s i g no ft h es y s t e m ，a n df r a m ec o n j u n c t i o nw i t ht h ea p p l i c a t i o no f t h eb a s i co b j e c t o r i e n t e ds y s t e mm o d e la n dt h em o d e l v i e w c o n t r o lp r o c e d u r e s ( m v c ， m o d e l v i e w c o n t r o l l e r ) ，p r o p o s e ds y s t e md e s i g np r i n c i p l e sa n do b j e c t i v e s ，a n dg i v e s s o l u t i o n sb ym o d u l a r s y s t e md e s i g ni sd i v i d e di n t ot h r e el a y e r su il a y e r ，f a c a d el a y e ra n d e n g i n el a y e r a l ll e v e l sa r er e l a t i v e l yi n d e p e n d e n to ft h ef r a m e w o r k ，c o u p l e dw i t hal o w e r d e g r e e t h e nu s eu m lm o d e l i n gl a n g u a g et od e s c r i b et h ed e s i g n i nt h i sp a p e r ，b a s e do nm yr e s e a r c ho ft i m es e r i e sa n a l y s i sa l g o r i t h m ，a c h i e v es e v e r a l t i m es e r i e s a n a l y s i sm e t h o d s ，a n dt e s t t h ee f f e c t i v e n e s so ft h ea l g o r i t h m t h r o u g hd a t a v a l i d a t i o n f i n a l l yd e s i g nt i m es e r i e sa n a l y s i ss y s t e mi n t e r f a c e ，t h em a i nf u n c t i o nm o d u l e s d e t a i l sa n dt h er e a l i z a t i o no ft h ec u r r e n ts y s t e m i nt h i sp a p e rt h et i m es e r i e sa n a l y s i ss y s t e m c o m b i n e se x p e r ts y s t e m ，v i r t u a li n s t r u m e n tt e c h n o l o g y ，w i t ht h ep a r t i c i p a t i o no f e x p e r t si nt h e a n a l y s i so ft i m es e r i e s ，a l s od i s p l a yt h ed y n a m i cc h a n g e sp r o c e s s ，t h es y s t e m a t i ca n a l y s i so f t h et i m es e r i e s ，w ec a ns e et h ep i c t u r ea n dt h ed e t a i l s k e yw o r d s ：t i m es e r i e sa n a l y s i s ；s y s t e md e s i g n ；v i r t u a li n s t r u m e n t ；u m l ；m v c 第一章绪论 第一章绪论 时间序列分析在经济领域中的研究和应用一直很活跃，并扩展到社会、气象、水利、 交通、信息、农业和工业等领域。现代时问序列分析已经成为从事经济、社会和工程等 重要领域的科技工作者的重要工具。 1 1 时间序列概述 随着时间的推移而随机变动现象的数值记录称为时间序歹l j ( t i m es e r i e s ) 。气象上的 月降水量序列，天文上的河流流量序列，海洋上的海浪序列，天文上的太阳黑子序列， 地球物理上的地震波序列，医学上的脑电波序列，机械系统的振动序列，雷达系统对活 动目标跟踪量测序列，化工反应系统的输入输出函数序列，自然界某种生物总数的消长 序列，商业经济方面的产值、销售额序列等等都是时问序列的具体例子【2 】。 对时问序列进行观察、研究，建立相应的模型去近似描述，找寻它变化发展的规律， 预测它将来的发展趋势就是时间序列分析。 时问序列根据研究的依据的不同，一般町作如下分类1 3 4 】。 ( 1 ) 按所研究对象的多少来分，有一元时f h j 序列和多元时间序列。任何一个现象都 可能与许多现象同时发生，时间序列是采用一元还是多元，另外在多元的情况下应该同 时分析几个变量，这些问题不能簟纯地根据分析对象来决定，而是要根据以往的解析结 果、经验以及观测上的可能性等来决定。而月从模型分析的角度来看，作为分析对象的 变量选择问题是统计学中的重要f u j 题。 ( 2 ) 按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。 ( 3 ) 按时问序列的统计特性米分，有甲稳时f h j 序列和非平稳时间序列。如果一个时 间序列的概率分靠可视之为是受某种不变的概率机制所制约的，称这种时i u j 序列为平稳 ( s t a t i o n a r y ) 时间序列。与之相对，其均值随时间而变化，或者其均值相对稳定，彳日其围 绕均值的变动是随时间而变化的，称这类时问序列为非平稳( n o n s t a t i o n a r y ) h , 间序列。 ( 4 ) 按时问序列的分布规律来分有高斯型( g a u s s i a n ) 时间序列和非高斯型 ( n o n g a u s s i a n ) 时| 1 i j 序列。 ( 5 ) 按时f u j 序列是否能以线性模型加以表达分为线性( 1 i n e a r ) 时间序列和非线性 ( n o n l i n e a r ) f e f i 瑚序列。 ( 6 ) 与以上的分类方法不同，在时序分析的实践中还应注意的是欠测值和异常值的 问题。数据中存在着凶某种原因没能记录下来的观测值，称为欠测值( m i s s i n gv a l u e ) 。还 人连交通人学i 学硕 ：学位论文 有，由于观测对象本身状态异常或者观测、记录装置一时发生故障，使得观测数据出现 明显的异常。称这种明显异常的数据为异常值( o u t l i e r ) 。 时间序列一靠数据顺序、二靠数据大小，蕴含着客观世界及其变化的信息，表现着 变化的动态过程。时间序列的一个重要的、基本的特征就是相邻观测值之间具有依赖性， 这种依赖特征具有很大的实际意义。时问序列分析所论及的就是对这种依赖性进行分析 的技巧，即根据己有的动态数据来揭示系统动态结构和规律1 5 j 。时序分析的任务，就是 揭示时间序列本身的结构和规律，认识系统固有特性及其与外界的关系，推断系统或行 为的未来状况1 6 j 。 1 2 时间序列国内外研究现状综述 近年来我国学者对于时间序列的研究取得了极其丰硕的成果，主要体现在基础理论 研究的不断加强( 某些领域已经达到了国际前沿水平，而不再只是纯粹的吸收引进国外 的先进成果) ：应用领域的不断拓展，在应用中求创新求发展，在部分应用领域中我们 已经跟一卜了国际步伐1 7 j 。 理论卜的进展主要表现在两个方面：一是单位根理论；一是非线性模型理论，非线 性模型理论的进展集中在几何遍历性问题和非线性过程的平稳性这两方面。我国学者在 非线性时间序列分析方面取得了一系列高水平的成剁7 。 虽然我们在时间序列研究领域取得了长足的进步，但是基础领域的研究状况仍不为 乐观，主要体现在整体研究水平不高，国际领先成果往往集中于个别院校甚至个别人， 这与国际研究趋势不符。应用领域也存在分析工具的滞后性，一些最新成果还没有得到 及时的应用i7 1 。 1 9 2 7 年，g u y u l e 提出了a r ( a u t o r e g r e s s i v e ) 模型，时间序列模型从非参数模型发 展成参数模型，这是广义时间序列分析发展中的重大突破。此后，逐步发展了 a r m a ( a u t o r e g r e s s i v em o v i n ga v e r a g e ) 模型、多维a r m a 模型、非平稳n , ；l h j 序列模型、 非线性时间序列模型等。之后，于6 0 年代后期在谱分析与谱估计方面取得突破性进展 后，同控制理论的结合使时i 、日j 序列分析得到迅速发展。值得一提的是，1 4 7 0 年，g e p b o x 与g m j e n k i n s 发表了专著( ( t i m es e r i e sa n a l y s i s ：f o r e c a s t i n ga n dc o n t r 0 1 ) ) i l l ，对时序 方法及其应用作了较为系统的深入论述，而s m w u 与s m p a n d i t 提出了d d s 方法 ( d y n a m i cd a t as y s t e m ) 推动了时间序列分析方法的：r 程应用瞒一引。 文献【1 4 】中介绍的就是目前研究时问序列较有效的方法一一b o x j e n k i n s 建立的 a r i m a ( a u t o r e g r e s s i v ei n t e g r a t e dm o v i n gm o d e l ) 模型。它是以美国著名的统计学专家 b o x 和英幽的j e n k i n s 的名字命名的一种时间序列预测方法。运用a r 模型预测的前提 2 第一章绪论 条件是，用作预测的时问序列是平稳序列，对于非平稳时间序列则可通过适当地变换( 如 差分、取对数) 将它变为平稳序列，再利用a r i m a 模型进行建模。但这种单一函数变换 的方法将非平稳转化为平稳的能力是有限的，并且需要一定的技巧。 克莱夫一格兰杰( c l i v e g r a n g e r ) 和罗伯特- 恩格尔( r o b e r te n g l e ) 以他们在时间序列计 量经济学里的贡献获得2 0 0 3 年度的诺贝尔经济学奖。他们分别用“随着时间变化的易 变性 和“共同趋势”两种新方法分析经济时间序列，从而给经济学研究和经济发展带 来巨大影响1 1 5 , 1 6 j 。 小波理论于上世纪8 0 年代后期发展并兴起，但是小波分析却是在近十几年罩得到 迅速发展，其根本原因是因为它在许多工程领域旱的应用取得了丰硕的成果，它本身也 因为m e y e r 、m a l l a t 、d a u b e c h i e s 等人的工作取得了突破性的进展，令广大工程技术人 员，尤其是研究生们跃跃欲试。由于小波变换可以将各种交织在一起的不同频率组成的 混合信号分解成不相同频率的块信号，在时域和频域上具有良好的“显微镜”功能。原 始信号通过小波分解一层一层地分解到不同的频率通道上，由于分解后的信号在频率成 分上比原始信号单一，并且小波分解对信号做了平滑，因此分解后信号的平稳性比原始 信号要好得多，对信息的分析研究具有明显的优势1 1 7 , 1 8 】。 在算法理论上取得进展的同时，时间序列分析的应用领域也在不断扩展。从国民经 济、天气预报到市场分析、股指预测、故障诊断等领域中都有了广泛的应用。总的来说， 所面临的形势是既令人兴奋，又富有挑战性。一方面，可供选择的模型越来越多，而且 还有比较好的软件可供使用；另一方面，一些时f b j 序列分析方法还处在不断发展和完善 当中，较新的一些分析算法仍是探索性的，尚需在实践中接受检验和继续发展，因而离 广泛的应用还有很长的一段路要走，还需要研究人员做更多的努力。 1 3 课题研究的目的及意义 近年来，随着计算技术和信号处理技术的迅速发展，一方面，时间j 列分析的理论 和方法更趋完善，特别足在参数估计算法、模型结构与定阶方法以及与智能计算技术的 融合等方面都取得了丰硕的研究成果。另一方面，时间序列分析的应用范闭几益广泛， 并且应用成果都处在一个较高水平层血上l l9 。时问序列分析在经济领域中的研究和应用 一直很活跃，值得注意的是，时间序列分析不但在经济和社会等领域有应用价值，而且 在工程领域也得到了十分广泛的应用。例如，生物工程中的d n a 序列分析和生物医学 信号序列分析、电子随机信号时序建模、机械故障诊断中的振动和噪声信号时序分析、 工业自动控制过程时序建模与预报、精细化工过程的时序分析等i2 0 j 。 人连交通人学j ：学硕f j 学位论文 现代时间序列分析已经成为从事经济、社会和工程等重要领域的科技工作者的重要 工具。就目前来讲，时间序列分析的软件有很多，但一般操作都比较复杂，而且需要一 定的知识背景做支撑，这就限制了一些用户的使用；一些时问序列分析方法还在不断的 发展和完善当中，较新的分析方法还是探索性的，需要在实际应用中接受检验和继续发 展，由于这些算法并未被及时整合到时间序列分析的软件当中，限制了算法的广泛应用， 时间序列分析存在应用上的滞后性。因而研究并实现使用方便、功能完善、具有通用性 的时间序列分析系统具有很重大的意义。 本文研究时序信号分析系统的主要目的是为科学工作者提供一个容易操作、使用方 便、功能强大、应用范围广泛的时问序列分析工具。 1 4 课题研究的主要内容 本论文的主要研究内容如下： ( 1 ) 结合当酶国内外时序信号分析的研究现状，本论文以时序信号分析系统为研究 对象，结合m v c 设计模式与虚拟仪器思想，将众多时序信号分析功能集成到“时间序 列分析系统”中，设计了一种时序信号分析系统，并提出了系统的设计原则和目标，给 出了模块化的解决方案。 ( 2 ) 本文设汁的时序信号分析系统的框架设计大致分为u i 层、f a c a d e 层和e n g i n e 层。各个层次都有相对独立的框架，具有较低的藕合度，易于扩展。并利用u m l 建模 语言分别对u i 层、f a c a d e 层、e n g i n e 层的设计细节进行了描述。根据时序信号分析系 统的特点，在设计控制层( f a c a d e 层) 时，将逻辑控制j 视图选择控制分离，这种设计使 系统实现时模块功能更加明确。在每层设计时，本文以组件的形式组织各功能模块，各 功能模块又使用接口向外提供服务，隐藏内部实现的细节。 ( 3 ) 以v i s u a lc + + 作为丌发语言，搭建了时序信号分析系统框架，丌发了时序信号 分析的原型系统，该系统实现了部分时i u j 序列分析算法以及主要功能模块的部分功能， 并以试验数据验证了各算法的有效性。本系统的软件界| 百i 设计可以满足人多用户的需 要，直观通俗，一目了然，经该系统分析的信号，既可看至0 信号的概貌，又可看到信号 的细节。 1 5 论文的组织结构 本文共分为五章： 第一章对时问序列分析做了概要的阐述，介绍了时间序列分析的国内外研究现状， 本论文研究的背景、目的和意义，主要研究内容以及论文的结构安排。 4 第章绪论 第二章对时序信号分析系统的总体设计思路做了详细的描述，包括本课题要实现的 目标系统介绍，系统设计时遵循的设计模式，各功能模块的详细设计，以及在系统实现 时的部署情况。 第三章介绍了本文研究的时序信号分析系统中目前实现的时间序列处理算法，并以 试验数据验证了算法的有效性。 第四章介绍了时序信号分析系统的实现细节，主要介绍了系统的软件界面设计、几 个典型功能模块的类设计、代码实现以及这些类的组织，最后对目前系统实现的功能作 了简要的介绍。 第五章主要对本文的工作做了总结，阐述了目前系统的实现情况以及存在的不足， 并对未来的研究方向做了展望。 本章小结 本章对时间序列分析的任务及分类做了概括描述，主要介绍了时间序列分析的国内 外研究现状、课题研究的背景、目的、意义，本论文的主要研究内容和论文的结构安排。 人_ 连交通人学i ：学硕f j 学何沦丈 第二章时序信号分析系统的设计 本文研究的时序信号分析系统是一个时间序列的分析工具，在设计时遵循m v c 设 计模式，结合当前流行的“虚拟仪器 和“专家系统 的思想，将众多的时间序列分析 相关的软件功能集成到本系统当中，是一个多功能的分析系统。系统主要由图形用户界 面、数据管理、时间序列分析、虚拟仪器和专家系统管理几大功能模块组成。图形用户 界面负责与使用者的交互，数据管理主要负责管理登录到本系统中的数据源，时间序列 分析模块提供时序信号的基本处理和分析方法，虚拟仪器主要提供一些信号的动态显示 和放大等功能，专家系统管理模块主要负责管理时序信号分析系统引入的各个应用领域 的专家系统，使时间序列可以在专家的参与下进行分析。 2 1 系统设计的目标和原则 2 1 1 目标系统 在系统设计之前必须做好需求分析，避免无意义的返工。系统需求分析是在对用户 进行分析调查皋础卜进行的，是应用系统设计的基础。全面深入地了解掌握用户需求是 进行优良的系统设计的关键，也是系统生命力的保证。 目前，时问序列分析方法的应用领域在不断扩展，从国民经济、天气预报到市场分 析、股指预测、故障诊断等领域都有了广泛的应用，但是时间序列分析的应用仍存在着 以下几方面的制约： ( 1 ) 时间序列分析算法的多样性，反而使选择算法变的更加困难，更容易选择错误 的或不合适的模型使预测不准确甚至无效。而选择何种模型往往需要大量的验算或更多 的专业知识1 4 1 。 ( 2 ) 虽然现在h j f n j 序列分析的软件很多，但一一般操作都比较复杂，制约了更多用户 的使用，而且一些时间序列分析软件具有应用领域的局限性，导致用户可能使用错误的 预测软件，造成错误的判断1 4 i 。 ( 3 ) 应用领域存在分析工具的滞后性，一些最新成果还没有得到及时的心用1 7j 。 本课题研究的时序信号分析系统针对目前时序信号分析工具存在的不足，提出了一 些改进的设想，系统需要达到的目标如下： ( 1 ) 时序信号分析系统叮以将专家系统引入该领域时f u j 序列的分析中，目前很多应 用领域的专家系统发展f 1 趋完善，并且在一定的程度上有很好的应用效果，这样借助专 家的经验，在选择算法上就容易了许多，而且专家的经验会对预测时采用的模型有很好 6 第二章时序信号分析系统的没计 的指导性，并且会滤去很多理论或者实践上不合适的模型，这样就降低了模型选择的复 杂性。 ( 2 ) 时序信号分析系统在界面设计上尽量采取更人性化的设计，分析结果也大多以 图示的方式显示，这样就简化了操作的复杂性。在引进了专家系统的情况下，专家系统 的操作也采用向导式( w i z a r d ) 程序设计风格，其优点是：将复杂的操作分解为几个简单 步骤，使用者可以轻轻松松根据向导步步深入，并可随时返回修改。 ( 3 ) 时序信号分析系统在提供经典时间序列分析方法的同时，应该将一些时间序列 分析的新成果包含进来，这样在分析时间序列时，可以结合多种分析方法，也推进了新 成果的广泛应用。 ( 4 ) 时序信号分析系统应该接收更广泛的时序数据，并且可以接收以多种形式登录 本系统的时序数据。因为每个应用领域信号存储格式会有很大差别，比如说经济类的数 据很多都以e x c e l 表存储，而一些销售额一类的数据又往往保存在数据库中，像一些机 械采集的数据又保存成数据文件的形式，所以系统必须可以接收多种形式存储的数据文 件。 ( 5 ) 时序信号分析系统应该以多种形式显示数据，可同时显示多个数据窗口，并可 按不同规则排列比较，支持实时数据显示、分析和控制，支持数据的动态再现。 ( 6 ) 时序信号分析系统应该采用容易扩展的系统架构，使系统保持良好的透明和封 装，拥有易扩展、易维护的特性。因为时间序列分析应用的范围比较广泛，各个应用领 域的科研工作者都在努力发展这个理论，采用易扩展的系统架构，不同的工作者可以对 其进行扩展，易于系统的完善。 根据以上的分析，本文研究的时序信号分析系统应该适应更多用户的需求，满足更 广泛领域的需求，本文研究的时序信号分析系统的目标系统结构如图2 1 所示。 7 人连交通人学lj 学硕十学侮论文 图2 1 目标系统结构图 f i g 2 is t r u c t u r eo f t h et a r g e ts y s t e m 2 1 2m v c 模式在时序信号分析系统开发应用中的意义 本文研究的时序信号分析系统的丌发涉及剑多项技术的融合，例如：数据库技术、 中间件技术、虚拟仪器技术、专家系统技术等等，是一个庞大的系统工程。时序信号分 析系统在实际应用巾的易用性、健壮性、可重用性、可扩展性是系统设计首先考虑的问 题。因此既需要考虑更好的实现整个系统的设计j ：发，也要考虑到系统整体框架的特性 以及未来的扩展性。现在的时序信号分析系统软件的丌发没有标准的规范遵循，为了避 免时序信号分析系统结构混乱，模块体积庞大、效率低、藕合度高，代码重用率低，从 8 第一二章时序信号分析系统的设计 而导致时序信号分析系统重复开发，系统功能可扩展性差，稳定性和可靠性低等弊端， 系统设计采用分层的体系结构。多层软件能提高软件的协作开发效率，使系统保持良好 的透明和封装，拥有易扩展、易维护的特性，增强软件的可移植性，m v c 是一种比较 成熟的三层体系结构，具有如下优势，正好满足了时序信号分析系统以上的要求。 m v c 设计模式把应用程序分成3 个核心模块：模型( m o d e l ) 、视图( v i e w ) 和控制器 ( c o n t r o l l e r ) ，它们分别担当不同的任务。模型( m o d e l ) 是应用对象，视图( v i e w ) 是它在屏 幕上的表示，控制器( c o n t r o l l e r ) 定义用户界面对用户输入的响应方式。不使用m v c ， 用户界面的设计往往将这些对象混在一起，而m v c 则将它们分离以提高灵活性和复用 性【2 1 盈】。 首先，多个视图能共享一个模型。在m v c 设计模式中，模型响应用户请求并返回 响应数据，视图负责格式化数据并把它们呈现给用户，业务逻辑和数据表示分离，同一 个模型可以被不同的视图重用，所以大大提高了模型层的程序代码的可重用性。 其次，模型是自包含的，与控制器和视图保持相对独立，因此可以方便地改变应用 程序的业务数据和业务规则。如果把数据库从m y s q l 移植到o r a c l e ，或者把r d b m s 数据源改变成l d a p 数据源，只需改变模型即可。一旦正确地实现了模型，不管业务数 据来自数据库还是l d a p 服务器，视图都会正确地显示它们。由于m v c 的3 个模块相 互独立，改变其中一个不会影响其他两个，所以依据这种设计思想能构造良好的松偶合 的组件。 此外，控制器提高了应用程序的灵活性和可配置性。控制器叮以用来连接不同的模 型和视图去完成用户的需求，控制器为构造应用程序提供了强有力的重组手段。给定一 些可重用的模型和视图，控制器可以根据用户的需求选择适当的模型进行业务逻辑处 理，然后选择适当的视图将处理结果显示给用户1 2 引。 通过以上分析，可以看出使用m v c 模式进行系统设计有以一f 几方面优点： ( 1 ) 设计清晰。用模型巾的方法来操作它的数据和状态，很容易理解如何来控制模 型的行为。当设计一个应用系统时，这种方式将使用整个程序更加容易执行和维护。 ( 2 ) 模块的有效性。如果需要，任何组件甚至整个模块都可以换进换出，视图、控 制器或模型的程序改变f 、= 会影响到其他的方面，不同的组件开发能够同时进行。 ( 3 ) 代码和设计的可复用性。广泛采用可复用的组件，能够降低新项目的开发成本， 通过对设计的复用，使得丌发小组之间更易于沟通，设计的系统更易于理解。 ( 4 ) 易于维护。控制器和视图可以随着模型的扩展而进行相应的扩展，只要保持一 种公丌的接口，控制器和视图的旧版本也可以使用。 9 人连交通人学i ：学硕 学位沦文 ( 5 ) 功能强大的用户界面。用户界面与模型方法调用组合起来。发送给模型的“标 准”命令，都是由单个用户行为触发的。这就使得程序可以使用更加清晰友好的界面发 布给用户。 ( 6 ) 允许多种用户界面的扩展。在m v c 模式中视图与模型没有必然的联系，都是 通过控制器发生关系。如果要增加新类型的用户界面，只需要改动相应的视图或控制器 即可，而模型则无需发生改动。 本文在设计时序信号分析系统时遵循m v c 设计模式分为三个核心模块，在设计子 系统时，也基本上遵循m v c 设计原则。 2 2 系统的总体设计 2 2 1 系统的模块结构 结合本章第- - d , 节描述的时序信号分析系统的目标系统，系统的功能模块划分如图 2 2 所示。 i 时序信号分析系统l i liill 图形用户界面数据管理 信号分析虚拟仪器 专家系统管理库 i lj l lllj lj lli l 。lllll 数 信 经现 数 数信 使 数 结事数据 号 血 代 字据号 知推数 据果件据格 预 信信 用 录显处泶式 处 号号 不播发识理据 向 入 露i 理 集 转分处 波 放生 库机库 导 换 理器器器 析理 图2 2 系统功能模块图 f i g 2 2s y s t e mf u n c t i o nm o d u l e 如图2 2 所示，现对时序信号分析系统的各功能模块的主要功能进行描述如下： ( 1 ) 数据录入 用户与系统的交互的界面，主要完成时问序列分析时所需要的参数设置，这样在进 行时间序列分析时可以利用l 已有的经验值，提高分析的准确性。 ( 2 ) 结果显示 实现分析结果的图形或图表湿示，这样的视图自观、明了，主要提供线状图，直方 图，频谱图，散点图的显示以及数据的二维表格显示。 1 0 第：章时序信号分析系统的没i f ( 3 ) 事件处理 响应用户的操作，主要是接收用户的操作命令，传递给相应的控制器，这也是系统 向用户提供服务的接口。 ( 4 ) 数据采集 为了满足实时时间序列分析的需要，设计了该模块，主要是完成数据的实时采集、 格式转换和存储。还可以对采集的时间序列进行截取、局部放大。设计该模块也为了以 后系统功能上的拓展。 ( 5 ) 格式转换 为了让登录到时序信号分析系统的数据源达到分析处理上的统一，也为了系统功能 组件能最大程度上的复用，设计了该模块，将以不同形式存储的数据文件转换成统一的 数据格式，方便处理，也为同其他信号分析系统的整和提供了途径。 ( 6 ) 信号预处理 设计本模块主要是在时问序列在进行处理之前对其进行预处理。应根据时间序列来 源不同选择不同的预处理方法。 ( 7 ) 经典信号分析 该模块提供的时序信号分析方法一般为发展已经相对完善的算法，其变动的可能性 比较小。本模块包含了时间序列时域分析、频域分析的一些经典处理算法，构成了系统 的基本算法库。 ( 8 ) 现代信号处理 目前很多科研工作者尝试着将一些算法与经典的时序信号分析算法相结合，这样可 以利用各自领域的经验值，对信号进行有针对性的分析，以达到更好的分析效果。本模 块包括短时傅立叶变换、w i g n e r v i l l e 分斫j 和小波变换等一些常用的时问序列时频分析 方法。 ( 9 ) 数字示波器 町以显示时序信号波形、存储与再现波形、信号幅值的缩放，屏幕曲线的整体上下 平移，波形局部放火、缩小、复原等。 ( 1 0 ) 数据播放器 当采样得到的数据非常长时( 几十万点以上) ，通常的图形显示使得信号太密集，不 能发现某些局部特征，这时就需要虚拟数据播放机来。重现时间序列的动态变化过程。虚 拟数掘播放器还可以对时序信号进行截取。 ( 11 ) 信号模拟器 人近交通人学i ：学硕 ：学何论文 可以产生典型的时序信号：正弦信号、方波信号、均匀分布噪声信号、j 下态白噪声 信号、a r m a ( p ，g ) 模型信号、含有高斯白噪声的正弦组合信号、解析信号。还可设定时 序信号的幅值、频率、初相位以及信号的长度等参数。 ( 1 2 ) 知识库 知识库系统的主要工作是搜集人类的知识，将之有系统地表达或模块化，使计算机 可以进行推论、解决问题。知识库中包含两种型态：一是知识本身，即对物质及概念作 实体的分析，并确认彼此之间的关系；而另一则是人类专家所特有的经验法则、判断力 与直觉。知识库与传统数据库在信息的组织、并入、执行等步骤与方法均有所不同，概 括来说，知识库所包含的是可做决策的“知识”，而传统数据库的内容则是未经处理过 的“数据”，必须经由检索、解释等过程才能实际被应用。 ( 1 3 ) 推理机 推理机的是藉由算法或决策策略来进行与知识库内各项专门知识的推论，依据使用 者的问题来推得正确的答案。推理机的问题解决算法可以区分为三个层次： 一般途径：利用任意检索( b l i n ds e a r c h ) 随意寻找可能的答案，或利用启发式检 索( h e u r i s t i cs e a r c h ) 尝试寻找最有可能的答案。 控制策略：有前推式( f o r w a r dc h a i n i n g ) 、回溯式( b a c k w a r dc h a i n i n g ) 及双向式 ( b i d i r e c t i o n a l ) = 种。前推式足从已知的条件中寻找答案，利用数据逐步推出结论；回溯 式则先设定目标，再验证目标成立。 额外的思考技巧：用来处理知识库内数个概念间的不确定性，一般使用模糊逻 辑( f u z z yl o g i c ) 来进行演算。 推理机会根据知谚 库、使用者的问题及i 、u j 题的复杂度来决定适用推论层次。 ( 1 4 ) 数据库 数据库主要用于存储各应用领域信息中的结构化数据。 ( 15 ) 接口 专家系统中接f 1 的主要功能是提供相关数掂的输入与输出，町分为三个主要部分： 发展者界面：目的在方便协助系统发展者进行知识萃取、知识库与推理机的编 辑与修订，并能对专家系统进行测试、记录，并说明系统运作的过程、状态与结果。 使用者接口：即专家系统与使用者之间的沟通桥梁，强调系统使用的亲和性与 简易性，提供多种的操作方法，并指示i f 确的行为模式。 系统接口：为系统与其它软硬件设备的整合，例如连接其它数据库系统、外部 档案、绘图软件或传感器等，均需透过此系统接口来进行。 1 2 第：幸时序f 二号分析系统的砹计 专家系统实现时采用使用向导的方式来展现使用者接口，主要是维护一系列操作界 面。这些向导界面将专家系统复杂的操作分解为几个简单步骤，这样使用者可以轻轻松 松根据向导界面步步深入，并可随时返回修改。 2 2 2 系统的处理流程 在本系统的设计过程中，我们采用模型视图一控制器( m o d e l v i e w c o n t r o l l e r ，m v c ) 设计模式。使用m v c 设计模式的主要优点是模型和视图的分离。这样，就可以把业务 逻辑和表示逻辑分离开来，进而，就可以建立或改变视图而不必改变模型或操作模型的 控制器逻辑部分。遵循m v c 设计模式思想，时序信号分析系统的处理流程如图2 3 所 示。 应用程序服务器 图2 3 系统流氍图 f i g 2 3s y s t e mp r o c e s s 2 2 3 系统的体系结构 在实施系统构建过程中，结合m v c 没计模式，将尽可能多的逻辑处理在m o d e l 层 完成，v i e w 层只负责格式化显示，我们将系统分为三层体系结构，分别是u i 层、f a c a d e 层和e n g i n e 层，需要说明的是，这三层并不是与m v c 分层原则严格对应的，这罩的控 制层( c o n t r o l l e r ) 被拆成两部分，一部分在u i 层，负责选择视图显示处理结果，一部分 在f a c a d e 层，负责调用e n g i n e 层的处理模块，这样设汁的好处是，可以提高系统的灵 活性。还自一点就是，根据时序信号分析系统的特点，在f a c a d e 层设计了一个显示数 据的临时数据层，因为时序信号的永久数据往往需要在显示时序信号波形时被调用。 具体构建如图2 4 所示。 人连交通人学l j 学硕十学位论文 表示层表不层 数据控制层 处理模块层 数据处理 u i f a c a d e 专家系统 回 厂 笙竺塑l 匝困卧g m e 圈 数据访问 圈曰曰圈 图2 4 系统的体系结构 f i g 2 4s y s t e ma r c h i t e c t u r e ( 1 ) u i 层 u l 层由u i ( u s e ri n t e r f a c e ) 和u l 控制逻辑组成。 u l ( u s e ri n t e r f a c e ) u i 是客户端的用，1 ，界面，负责从用户方接收命令、请求、数据，传递给u i 控制逻 辑处理，然后将结果旱现出来。系统设计的每一个视图都会