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申请/专利权人：山东工程职业技术大学
摘要：本发明涉及信号监控技术领域，具体为一种数字广播信号质量实时监控方法及系统，包括以下步骤：基于非线性动态系统理论，采用李雅普诺夫指数分析法对数字广播信号进行评估，同时运用混沌理论对信号的时间序列进行分析和状态空间重构，生成混沌特征谱。本发明中，通过李雅普诺夫指数分析法和混沌理论的应用，评估信号的敏感性，增强对信号动态特性的解析，利用分岔理论分析潜在分岔点，识别信号突变和转折点，通过网络分析方法优化信号传播路径，提高信号的传输效率和稳定性，实时信号监控模型的应用使得信号质量的持续追踪成为可能，多维信号处理方法的运用，分析信号差异和失真特征。
主权项：1.一种数字广播信号质量实时监控方法，其特征在于，包括以下步骤：基于非线性动态系统理论，采用李雅普诺夫指数分析法对数字广播信号进行评估，同时运用混沌理论对信号的时间序列进行分析和状态空间重构，生成混沌特征谱；基于所述混沌特征谱，采用分岔理论对信号系统中的潜在分岔点进行分析，识别系统参数变化导致的信号突变和转折点，对系统动态行为进行定性分析，进而生成分岔点分析结果；基于所述分岔点分析结果，运用网络分析方法构建信号的网络传播模型，分析并优化信号传播路径和节点间的相互作用，进而生成信号路径优化图；基于所述信号路径优化图，应用实时信号监控模型对信号的非线性动态指标进行持续追踪，实施信号质量的实时监测，并评估信号状态和质量变化，进而生成实时动态监控数据；基于所述实时动态监控数据，采用多维信号处理方法对信号进行特征提取，分析信号的差异和失真特征，并评估信号质量，进而生成特征识别结果；基于所述特征识别结果，采用机器学习算法对信号特征进行分析，区分多种失真模式，并对失真模式进行分类，生成失真模式分类汇总；基于所述失真模式分类汇总，结合时频分析技术和深度学习策略，对信号进行异常检测，并采用算法分析信号中的异常模式，通过深度学习方法，生成信号异常检测与调整策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东工程职业技术大学 一种数字广播信号质量实时监控方法及系统
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