基于薄片光束的雪花粒子的识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及气象观测技术领域，具体涉及一种基于薄片光束的雪花粒子的识别方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：利用激光式滴谱仪确定降水粒子的测量信号；基于采样顺序，确定测量信号每个局部区域内的幅值最大数据，判定幅值最大数据是否超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据；基于局部区域的位置关系，将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据；确定主峰数据的时间幅度，并且将时间幅度超过第四预设值的主峰数据确定为雪花粒子。本发明专利技术解决了现有激光式滴谱仪对于雪花粒子的识别，存在准确性低、计算量大、重复识别的问题，使得基于薄片光束取样的光学滴谱仪对于所有形态粒子的识别均能得到很好的应用。的应用。的应用。

【技术实现步骤摘要】
基于薄片光束的雪花粒子的识别方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及气象观测
，具体涉及一种基于薄片光束的雪花粒子的识别方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]在气象观测应用领域，滴谱仪是降水微物理特征的观测测量仪器，滴谱仪对于降水类型的识别和降水与其他天气要素之间的关系研究有着重要的作用。其中，在激光式滴谱仪中，从接收光信号中识别液滴的技术已经较为成熟，然而雪花粒子通过测量区域时，光将在粒子表面发生多次反射，产生连续的信号波动，导致雪花粒子产生的信号相对复杂，激光式滴谱仪对于雪花粒子的识别，存在准确性低、计算量大、重复识别等问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供基于薄片光束的雪花粒子的识别方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中激光式滴谱仪对于雪花粒子的识别，存在准确性低、计算量大、重复识别的问题。
[0004]第一方面，本实施例提供了一种基于薄片光束的雪花粒子的识别方法，所述方法包括：
[0005]利用激光式滴谱仪确定降水粒子的测量信号；
[0006]基于采样顺序，确定测量信号每个局部区域内的幅值最大数据，判定幅值最大数据是否超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据；
[0007]基于局部区域的位置关系，将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据；
[0008]确定主峰数据的时间幅度，并且将时间幅度超过第四预设值的主峰数据确定为雪花粒子。
[0009]结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述基于采样顺序，确定测量信号每个局部区域内的幅值最大数据，判定幅值最大数据是否超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据，具体包括：
[0010]基于采样数据的采样顺序以及预设数量，对测量信号进行划分，确定若干窗的窗口数据以及窗之间的排序值；每窗的窗口数据至多具有预设数量的采样数据；
[0011]将窗口数据中幅值最大数据确定为判断数据，判定判断数据的幅值是否超过第一预设值；
[0012]确定判断数据的幅值超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据。
[0013]结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述基于局部区域的位置关系，将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据，具体包括：
[0014]将最先确定的峰值数据作为基准数据；
[0015]判定基准数据与相邻的峰值数据是否满足预设关系；预设关系为采样时间间隔超
过第二预设值且信号最小值不超过第三预设值；
[0016]将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据。
[0017]结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据，具体包括：
[0018]确定满足预设关系，将满足的峰值数据确定为主峰数据，并将主峰数据更新为基准数据；
[0019]重新判定基准数据与相邻的峰值数据是否满足预设关系，并更新基准数据，直至所有的峰值数据均参与判定。
[0020]结合第一方面第二实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据，还具体包括：
[0021]确定不满足预设关系，将参与判定的数据中幅值最大的数据更新为基准数据。
[0022]结合第一方面，在第一方面第五实施方式中，所述确定主峰数据的时间幅度，并且将时间幅度超过第四预设值的主峰数据确定为雪花粒子，具体包括：
[0023]从主峰数据的峰值位置开始向前确定达到主峰数据一半峰值时的第一时间；
[0024]从主峰数据的峰值位置开始向后确定达到主峰数据一半峰值时的第二时间；
[0025]将第一时间至第二时间的时间段确定为时间跨度，并且将时间幅度超过第四预设值的主峰数据确定为雪花粒子。
[0026]第二方面，本实施例还提供了一种基于薄片光束的雪花粒子的识别装置，所述装置包括：
[0027]粒子采样模块，用于利用激光式滴谱仪确定降水粒子的测量信号；
[0028]第一识别模块，用于基于采样顺序，确定测量信号每个局部区域内的幅值最大数据，判定幅值最大数据是否超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据；
[0029]第二识别模块，用于基于局部区域的位置关系，将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据；
[0030]第三识别模块，用于确定主峰数据的时间幅度，并且将时间幅度超过第四预设值的主峰数据确定为雪花粒子。
[0031]第三方面，本实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于薄片光束的雪花粒子的识别方法的步骤。
[0032]第四方面，本实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于薄片光束的雪花粒子的识别方法的步骤。
[0033]第五方面，本实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于薄片光束的雪花粒子的识别方法的步骤。
[0034]本专利技术提供的基于薄片光束的雪花粒子的识别方法、装置、设备及介质，通过确定测量信号每个局部区域内的幅值最大数据，并且将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据，之后基于局部区域的位置关系，将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据，过滤掉固定模式和随机模式的杂峰，进而提取所有的主峰数据，之后再判断每个主峰数据的
时间跨度是否符合雪花粒子的特征，最终将符合相关特征的主峰数据作为雪花粒子，从测量信号中识别出所有存在的雪花粒子，本专利技术实施例提供了一种计算量小、准确性高、无重复识别的雪花粒子的识别方法，解决了现有激光式滴谱仪对于雪花粒子的识别，存在准确性低、计算量大、重复识别的问题，使得基于薄片光束取样的光学滴谱仪对于所有形态粒子的识别均能得到很好的应用。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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。
[0036]图1是现有技术中液滴经过激光式滴谱仪测量区域时的光信号变化图；
[0037]图2现有技术中雪花粒子经过激光式滴谱仪测量区域时的光信号变化图；
[0038]图3是本申请实施例的基于薄片光束的雪花粒子的识别方法的流程示意图之一；
[0039]图4是本申请实施例的基于薄片光束的雪花粒子的识别方法中包含雪花信号杂峰情况的光信号变化图；
[0040]图5是本申请实施例的基于薄片光束的雪花粒子的识别方法中雪花粒子进行时间跨度计算示意图；
[0041]图6是本申请实施例的基于薄片光束的雪花粒子的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于薄片光束的雪花粒子的识别方法，其特征在于，所述方法包括：利用激光式滴谱仪确定降水粒子的测量信号；基于采样顺序，确定测量信号每个局部区域内的幅值最大数据，判定幅值最大数据是否超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据；基于局部区域的位置关系，将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据；确定主峰数据的时间幅度，并且将时间幅度超过第四预设值的主峰数据确定为雪花粒子。2.根据权利要求1所述的基于薄片光束的雪花粒子的识别方法，其特征在于，所述基于采样顺序，确定测量信号每个局部区域内的幅值最大数据，判定幅值最大数据是否超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据，具体包括：基于采样数据的采样顺序以及预设数量，对测量信号进行划分，确定若干窗的窗口数据以及窗之间的排序值；每窗的窗口数据至多具有预设数量的采样数据；将窗口数据中幅值最大数据确定为判断数据，判定判断数据的幅值是否超过第一预设值；确定判断数据的幅值超过第一预设值，将超过第一预设值的幅值最大数据确定为峰值数据。3.根据权利要求2所述的基于薄片光束的雪花粒子的识别方法，其特征在于，所述基于局部区域的位置关系，将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据，具体包括：将最先确定的峰值数据作为基准数据；判定基准数据与相邻的峰值数据是否满足预设关系；预设关系为采样时间间隔超过第二预设值且信号最小值不超过第三预设值；将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据。4.根据权利要求3所述的基于薄片光束的雪花粒子的识别方法，其特征在于，所述将满足预设条件的峰值数据确定为主峰数据，具体包括：确定满足预设关系，将满足的峰值数据确定为主峰数据，并将主峰数据更新为基准数据；重新判定基准数据与相邻的峰值数据是否满足预设关系，并更新基准数据，直至所有的峰值数据均参与判定。5.根据权利要求3所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：林叶枫，郑峰，杨礼艳，陈佳力，李涵璐，
申请(专利权)人：航天新气象科技有限公司，
类型：发明
国别省市：