一种基于短时条件局部峰值速率特征的信号变化检测方法

一种基于短时条件局部峰值速率特征的信号变化检测方法

概述：
随着科技的不断发展，采集到的数据日益庞大。如何从大数据中高效地检测出信号变化点成为了研究的热点之一。本文提出了一种基于短时条件局部峰值速率特征的信号变化检测方法，利用局部峰值速率的差异性实现信号变化点的准确检测。

算法流程：

1. 信号预处理：对输入的信号进行平滑处理和归一化。
2. 局部峰值速率计算：通过差分计算每个数据样本的瞬时斜率并取绝对值，再求出每个数据样本的局部峰值速率，并将其存储下来。
3. 特征提取：通过设定一个窗口，计算窗口内局部峰值速率的方差，作为该窗口的特征值。
4. 信号变化检测：通过比较相邻窗口的特征值大小，判断是否存在信号变化点。

matlab代码：

%% 参数设置
win_size = 200; % 窗口大小
threshold = 0.6; % 阈值

%% 信号预处理
signal = smooth(signal); % 平滑
signal = (signal - min(signal)) / (max(signal) - min(signal)); % 归一化

%% 局部峰值速率计算
diff_signal = diff(signal); % 差分计算瞬时斜率
abs_signal = abs(diff_signal); % 取绝对值
mlpr = zeros(1, length(signal));
for i = 2:length(signal)-1
mlpr(i) = max(abs_signal(i-1:i+1));