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摘要：一种基于电信号的快速振幅预测算法,对每一段样本点分别基于电信号曲线函数函数进行拟合，获得各段样本点对电信号曲线函数拟合后对应的参数矩阵，对同一类别的参数取均值获得每一类别的均值参数，使用均值参数构件类别参数矩阵；取步进距离逐步递计算已知类别的每段样本点中各样本点对应的三级导数数值，最终可获得个的三级导数样本矩阵B：搭建神经网络来对三级导数样本矩阵进行学习；将新获取的一个采样周期内的样本点，计算出神经网络所需的测试样本三级导数矩阵，代入训练好的神经网络中，选取其中概率最高，且概率超过设定概率的类别作为预测类别；利用预测电信号曲线函数预测电信号何时可达到输入电信号最大值。

主权项：1.一种基于电信号的快速振幅预测方法,其特征在于，包括S100、在多个采样周期内使用电信号采集设备连续采集超声振发生设备的电信号，获得步进距离△t建立的记录时间电信号的样本点t，Y的采样数据库，电信号为电流值或电压值，电流值的单位为安培，电压值的单位为伏特；步进距离△t电信号采集设备采集电信号的最小时间差，t表示时间，单位为s；S200、获取采样数据库，将每个采样周期内所采集到的样本点划分为一段样本点，对每一段样本点分别基于函数Yt＝asinbt+c进行拟合，获得各段样本点对函数Yt拟合后对应的参数矩阵A＝[abc]，式中的a、b、c分别是输入电信号函数曲线的振幅、周期及相位的参数；S300、将多个参数矩阵A＝[abc]中周期、相位、振幅都接近的参数矩阵A＝[abc]划分为同一类别参数，对同一类别的参数取均值获得每一类别的均值参数，使用均值参数构件类别参数矩阵C；S400、调用类别参数矩阵C中的参数，取步进距离逐步递计算已知类别的每段样本点中各样本点对应的三级导数数值，斜率k值，二阶导数k'，三阶导数k”，建立三级导数样本矩阵B：S500、将三级导数样本矩阵中的每一行视为一个三维点的坐标，每一个三级导数样本矩阵视为一个三维点云，搭建神经网络来对三级导数样本矩阵进行学习；S600、将新获取的一个采样周期内的样本点，计算出神经网络所需的测试样本三级导数矩阵，代入训练好的神经网络中，计算出其所属各类别的概率，选取其中概率最高，且概率超过设定概率的类别作为预测类别，如所属各类别的概率则标记为新类别；S700、若神经网络的输出值为符合条件的预测类别，即调用类别参数矩阵C中与预测类别对应的均值参数a、b、c建立预测电信号曲线函数Yt＝asinbt+c，若电信号采样器并未采集足够一个采样周期的点，或者神经网络的输出值被判断为新类别，则利用超声电信号信息采集装置采集到三个相邻时刻的电信号，即获得点t1,Y1,t2,Y2,t3,Y3，利用下式求取t2时间点的斜率k及二阶导k'： 之后，便可建立下述方程组，式中，Y'2、Y”2分别表示在时间点t2的对应斜率值、二阶导数值： 解上述方程组从而确定参数a、b、c建立预测电信号曲线函数Yt＝asinbt+c；S800、利用预测电信号曲线函数Yt＝asinbt+c预测电信号将于时刻： 可达到输入电信号最大值。

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