【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滤波器评估，特别是涉及到一种基于人工智能的滤波器老化测试评估系统。
技术介绍
1、数字滤波器是现代电子系统中的关键组件，广泛应用于通信、音频、视频和图像处理等领域。然而，随着时间的推移，数字滤波器的性能会逐渐退化，这种现象被称为"老化"。老化会导致滤波器的频率响应发生变化，进而影响整个系统的性能。因此，对数字滤波器进行老化测试和评估是非常必要的，它可以帮助及时发现性能退化问题，并采取相应的措施来维持系统的稳定性和可靠性。
2、让数字滤波器长期保持稳定的性能是一个复杂的问题，涉及到材料、工艺、电路设计等多个方面。其中，如何准确、高效地评估数字滤波器的老化程度是一个关键的技术挑战。传统的老化测试方法，如加速寿命测试，通常需要耗费大量的时间和成本。此外，这些方法往往依赖于特定的测试环境和条件，难以适应日益复杂的应用场景。因此，亟需开发新的测试评估方法，以提高老化测试的效率和适应性。
3、目前，数字滤波器的老化测试和评估主要依赖于传统的方法，如加速寿命测试和失效分析等。这些方法存在以下几个主要缺陷：
4、（1）耗时长，成本高。加速寿命测试通常需要在高温、高湿等恶劣环境下对器件进行长时间的测试，才能获得足够的老化数据，这非常耗时耗力。失效分析则需要借助昂贵的仪器设备，对失效的器件进行详细的物理分析，成本很高。
5、（2）适应性差。传统方法往往针对特定的失效机理和测试条件，难以适应日益多样化的应用环境和失效模式。
6、（3）依赖专家经验。失效分析通常需要资深专家根据经
7、近年来，人工智能技术的飞速发展为解决这一问题提供了新的思路。特别是深度学习方法，凭借其强大的特征学习和表示能力，在图像、语音等多个领域取得了突破性的进展。这启发探索将深度学习方法应用于数字滤波器的老化测试和评估，通过从数据中自动学习到的丰富特征，来实现对老化程度的准确判断。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术的提出了一种基于人工智能的滤波器老化测试评估系统，其特征在于，包括数据预处理模块，老化特征提取模块，老化程度评估模块。
2、具体地，所述数据预处理模块包括数字滤波器老化测试数据集的选择与处理子模块以及数据增强子模块；
3、所述数字滤波器老化测试数据集的选择与处理子模块具体处理过程如下：选取了三种数字滤波器：有限脉冲响应（fir）滤波器、无限脉冲响应（iir）滤波器和格型滤波器。对于每种类型，随机生成了200个滤波器样本，其中包含不同阶数、截止频率和结构参数的滤波器。
4、对于fir滤波器，其系统函数可以表示为：
5、，其中，为滤波器的单位脉冲响应序列，为滤波器阶数。
6、对于iir滤波器，其系统函数可以表示为：
7、，其中，和分别为滤波器的前向和反向系数，和分别为前向和反向部分的阶数。
8、对于格型滤波器，其传输函数可以表示为：
9、，其中，为增益常数，和分别为滤波器的零点和极点，和分别为零点和极点的个数。
10、在数据收集过程中，使用了加速老化测试的方法。具体而言，将每个滤波器样本置于高温、高湿的环境中，连续工作1000小时。在老化过程中，每隔100小时对滤波器的性能参数进行一次测量，包括：
11、（1）幅频响应曲线：记录滤波器在不同频率下的增益和相位特性。对于数字滤波器，其频率响应可以通过在单位圆上取得到：
12、
13、增益和相位特性分别为：和。
14、（2）零极点分布图：记录滤波器系统函数的零点和极点在复平面上的分布。对于数字滤波器，其稳定性与极点的位置有关。如果所有极点都位于单位圆内，则系统稳定。
15、（3）脉冲响应序列：记录滤波器对单位脉冲信号的响应序列。对于fir滤波器，其单位脉冲响应序列即为滤波器系数。对于iir滤波器，其单位脉冲响应序列可以通过差分方程求解：。
16、（4）噪声功率谱密度：记录滤波器输出噪声的功率谱密度。根据维纳-辛钦定理，输出噪声的功率谱密度与输入噪声的功率谱密度和滤波器的频率响应有关：。
17、在获得原始测试数据后，对原始数据进行预处理。首先，对每个性能参数进行了归一化处理，将其映射到[0，1]的范围内。对于幅频响应曲线，采用如下归一化公式：
18、，其中，和分别为所有样本中增益的最小值和最大值。
19、对于零极点分布图，将复平面映射到[-1，1]×[-1，1]的正方形区域内，并将单位圆外的零极点移到单位圆边界上。
20、对于脉冲响应序列和噪声功率谱密度，分别采用如下归一化公式：，，其中，、、和分别为所有样本中相应参数的最小值和最大值。
21、归一化处理可以消除不同参数之间的量纲差异，提高后续特征提取和老化评估的精度。
22、其次，对原始数据进行了平滑处理，使用移动平均滤波器去除测量噪声的影响。对于时域序列，移动平均滤波器的输出为：，其中，为滑动窗口的长度。
23、最后，按照9：1的比例随机划分训练集和测试集，并将数据转换为pytorch的张量格式，方便后续的模型训练和评估。
24、所述数据增强子模块采用以下数据增强策略：
25、（1）时间序列扰动：对脉冲响应序列和噪声功率谱密度序列进行随机的时间偏移、缩放和裁剪，模拟实际测试中的时间同步误差和测量时长变化。对于时间偏移，使用如下公式：
26、，其中，为随机偏移量，为最大偏移范围。
27、对于时间缩放，使用如下公式：，其中，为随机缩放因子，为最大缩放范围。
28、对于时间裁剪，随机选取一个长度为的子序列作为新的样本：，其中，为随机起始位置。
29、（2）频率响应曲线扰动：对幅频响应曲线和进行随机的频率轴和幅度轴扰动，模拟实际测试中的频率偏移和幅度波动。对于频率偏移，使用如下公式：
30、，其中，为随机频率偏移量，为最大偏移范围。
31、对于幅度扰动，使用如下公式：
32、，其中，为随机幅度扰动量，为最大扰动范围。
33、（3）零极点分布扰动：对零极点分布图中的零点和极点进行随机的旋转、平移和缩放，模拟实际测试中的系统参数变化。对于旋转变换，使用如下公式：
34、，其中，为随机旋转角度，为最大旋转范围。
35、对于平移变换，使用如下公式：
36、，其中，和为随机平移向量，为最大平移半径。
37、对于缩放变换，使用如下公式：
38、，其中，为随机缩放因子，为最大缩放范围。
39、通过以上数据增强策略，可以在有限的样本基础上生成更多的变化样本，提高模型的鲁棒性。
40、在本专利技术中，使用了一个基于注意力增强的swintransforme本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的滤波器老化测试评估系统，其特征在于，所述系统包括数据预处理模块，老化特征提取模块，老化程度评估模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，滤波器包括FIR、IIR和格型滤波器。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述原始数据包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述对原始数据进行预处理包括：对每个性能参数进行了归一化处理，将其映射到[0，1]的范围内，对于幅频响应曲线，采用如下归一化公式：，其中为频率下的增益，和分别为所有样本中增益的最小值和最大值，
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述采用注意力增强的SwinTransformer模型提取滤波器老化特征具体为：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述老化程度评估模块采用线性回归模型。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述老化程度评估模块采用SVM模型。
8.根据权利要求6-7任一项所述的系统，其特征在于，所述老化程度评估模块采取的老化评估指标包括幅频响应偏差、脉冲响应衰减
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的滤波器老化测试评估系统，其特征在于，所述系统包括数据预处理模块，老化特征提取模块，老化程度评估模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，滤波器包括fir、iir和格型滤波器。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述原始数据包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述对原始数据进行预处理包括：对每个性能参数进行了归一化处理，将其映射到[0，1]的范围内，对于幅频响应曲线，采用如下归一化公式：，其中为频率下的增益，和分别为所有样本中增益的最小值和最大值，
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述采用注意力增强的swintr...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋锦杨，何威，陈艳艳，王可，
申请(专利权)人：成都大汉微波集成技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。