CN119519663A Fpc传感模组的抗干扰信号处理方法及相关设备 （珠海新立电子科技有限公司）

FPC传感模组的抗干扰信号处理方法及相关本发明涉及一种FPC传感模组的抗干扰信号号时频谱图对标注后的异常干扰区域进行特征信号类型及干扰信号类型对应的干扰信号对所述目标FPC传感模组进行干扰源分布预测，得到矩阵对所述原始信号中的干扰信号进行抗干扰影响FPC传感模组的精度，还会导致系统误判或2通过预设的信号传感器采集目标FPC传感模组的原始信号，并通过预设的Morlet小波通过预设的谱聚类算法，基于所述信号时频谱图对标注后的异常干扰区基于所述干扰信号类型及干扰信号类型对应的干扰信号对所述目标FPC传感模组进行通过预设的信号处理技术，基于所述干扰源特征映射矩阵对所述2.根据权利要求1所述的FPC传感模组的抗干通过预设的Morlet小波变换技术，对不同所述尺度离散化信号进3.根据权利要求1所述的FPC传感模组的抗基于预设的滑动窗口，对所述LBP特征向量序列进行时间分段，得通过预设异常识别模型，基于所述奇异值向量识别所述信号时频谱若存在，则基于预设的异常程度评估算法对存在的所述将所述信号时频谱图中异常得分大于预设阈值的异常干扰区域进行区域组合和整理，4.根据权利要求1所述的FPC传感模组的抗干扰信号处理3预设的谱聚类算法，基于所述信号时频谱图对标注后的异常干扰区域进行特征分析和分将所述标注后的异常干扰区域输入预设的区域一信号映射算法内，得通过高阶谱估计技术，提取所述干扰信号在所述信号时频谱图上不同将所述降维后相似特征分布结果输入预设的支持向量机内进行5.根据权利要求1所述的FPC传感模组的抗干扰所述干扰信号类型及干扰信号类型对应的干扰型号对所述目标FPC传感模组进行干扰源分对所述干扰信号类型对应的干扰信号进行高阶Volterra级数分析，得到将所述干扰源分布空间密度输入预设的深度信念网络内进行干扰源预采用自适应Kalman粒子滤波算法对所述预测干扰源进行动态轨迹预基于所述干扰源影响范围及所述干扰信号类型得到干扰源特6.根据权利要求5所述的FPC传感模组的抗干扰信号处杂度特征表示刻画干扰信号在不同时间尺度上通过预设的频谱包络估计算法，基于所述非线性动态特征及所述复杂47.根据权利要求1所述的FPC传感模组的抗基于所述干扰源特征映射矩阵对所述干扰信号进行空间相关性分析在所述位置上，通过预设的自适应陷波器组及预设的信号处通过预设的信号子空间投影算法，提取所述陷波处理信号中的预识别模块，用于通过预设异常识别模型，识别所述信分类模块，用于通过预设的谱聚类算法，基于所预测模块，用于基于所述干扰信号类型及干扰信号类型对应的干扰信号对所述目标抗干扰模块，用于通过预设的信号处理技术，基于所述干扰源特被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的5感模组在实际应用中面临着越来越严重的干扰问题。这些干扰信号不仅影响传感器的精[0005]本发明的主要目的为提供一种FPC传感模组的抗干扰信号处理方法及相关设备，通过预设的信号传感器采集目标FPC传感模组的原始信号，并通过预设的Morlet基于所述干扰信号类型及干扰信号类型对应的干扰信号对所述目标FPC传感模组6所述奇异值向量用于反映所述LBP特征向量子序列的能将所述信号时频谱图中异常得分大于预设阈值的异常干扰区域进行区域组合和7基于所述干扰源影响范围及所述干扰信号类型得到干扰源特征映射矩阵；其中，述复杂度特征表示刻画干扰信号在不同时间尺度上的复所述预设定信号是FPC传感模组在工作时所需8还增强了FPC传感模组的可靠性和稳定性的有9[0020]如图1所示，图1是本发明一实施例中一种FPC传感模组的抗干扰信号处理方法步本发明一实施例中提供了一种FPC传感模组的抗干扰信号处理方法，包括以下步集成在FPC模组上的传感元件，专门设计用于捕获和记录模组在工作过程中产生的各种电始信号中的瞬态特征、频率成分以及这些成分随时间的变化情况都能被清晰地呈现出来。练数据学习到信号时频谱图中正常工作信号和干扰信号的特征区别。在工业自动化场景过颜色或其他视觉标记突出显示这些异常区域，以便后续的分析和处理。通过这一步骤，FPC传感模组不仅能够识别出异常干扰信号，还能为后续的特征分析和分类提供精确的定区域进行特征分析和分类，得到干扰信号类型"这一步骤中，首先需要预设一个谱聚类算[0026]步骤S4，基于所述干扰信号类型及干扰信号类型对应的干扰信号对所述目标FPC[0027]具体的，在"基于所述干扰信号类型及干扰信号类型对应的干扰信号对所述目标自于附近的电气设备或电磁场源，预测时则需要考虑FPC传感模组相对于这些干扰源的位频电磁干扰，信号处理技术可能采用滤波器或自适应噪声消除算法来抑制这些高频成分。化场景中，FPC传感模组监测到的原始信号包含了机器设备正常工作产生的振动信号以及所述奇异值向量用于反映所述LBP特征向量子序列的能将所述信号时频谱图中异常得分大于预设阈值的异常干扰区域进行区域组合和在运行中出现了一种不规则的振动，LBP特征提取可以识别出这种振动在时频谱图上的特一种移动平均或分段的方法，通过移动一个固定大小的时间窗口在信号时频谱图上滑动，果识别到机器设备在某一时间段内持续出现异常振动，这些信息会标注在信号时频谱图持向量机可以根据其在频谱特征图上的特征，将其归类为电磁干扰类型。通过这种步骤，为后续的干扰处理和预防提供了精确的依据。这种方法不仅提高了信号处理的智能化水基于所述干扰源影响范围及所述干扰信号类型得到干扰源特征映射矩阵；其中，[0037]具体的，在"基于所述干扰信号类型及干扰信号类型对应的干扰型号对所述目标低频机械振动干扰，Volterra级数分析可以揭示这种振动信号在不同时间点的非线性变如果干扰源在FPC传感模组的左侧出现并移动到右侧，时空关联分析可以确定其在整个移干扰和高频电磁干扰，干扰源特征映射矩阵会记录这些干扰信号在FPC传感模组上的分布后续的干扰处理和预防提供了精确的依据。这种方法不仅提高了信号处理的智能化水平，述复杂度特征表示刻画干扰信号在不同时间尺度上的复[0039]具体的，在"基于所述非线性时变干扰特征序列对所述物理布局分布图进行概率个特定区域表现得更为明显，非参数核密度估计则可以进一步计算出这种干扰源在FPC传所述预设定信号是FPC传感模组在工作时所需对干扰信号进行空间相关性分析。干扰源特征映射矩阵已经记录了不同类型干扰信号在[0042]上面对本发明实施例中FPC传感模组的抗干扰信号处理方法进行了描述，下面对中FPC传感模组的抗干扰信号处理装置一个序和数据库