一種快速模板匹配的波形識別算法

1、一種快速模板匹配的波形識別算法 一、引言信號波形的提取與識別是信號處理的一個基本問題，其主要目的是從噪聲信號中提取有用的信息并對有用的信息進行特征提取與識別。其中信號提取通常所采用的方法是利用參數(shù)表達的具體特定性質的基函數(shù)，根據(jù)一定的數(shù)學規(guī)則將信號展開。例如利用傅里葉基函數(shù)、小波基函數(shù)和小波的線性組合“復合小波”來表示信號的特征信息進行信號提取。波形識別則一般采用信號調制識別算法，提取信號的瞬時特征統(tǒng)計參量來進行模板匹配判決，所需參量數(shù)n一般都大于7。本文以數(shù)字字符識別為例，主要采用采用數(shù)字信號處理方法提取信號的幅值和波形時間間隔等少數(shù)幾個參量進行波形自動識別。二、波形特征提取1、波形的向量處

2、理在腦電波、癌細胞檢測波形、字符檢測波形等波形中，可以看到每種波形都有其特有的形狀，只是在外部條件改變的情況下（如電壓大小、采樣頻率等），波形的幅值有所不同。如圖1所示：對于每個數(shù)字波形W，可以采用含有m個元素的向量X來表示：X= x1 x2 x3 xm-2 xm-1 xm . (1)其中，元素xi波形某點的幅值，并且相鄰兩元素間的時間間隔t相等。因此對于10個數(shù)字0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的波形都有其獨有的特征向量xi，可以作為輸入信號匹配的模板。注意的是所采用的向量元素并沒有做歸一化處理，這是考慮到某些信號幅值呈正負分布，可能使信號幅值的總和為零或很小，這樣歸一化之后可能使元素

3、趨于無窮大。為了解決幅值的一致性，可以對輸入波形Y做如下處理：Y= y1 y2 y3 ym-2 ym-1 ym *max (Y)/max (Xi)= p1 p2 p3 pm-2 pm-1 pm (2)2、波形的匹配在波形的匹配過程當中，定義輸入波形向量Y與波形模板Xi之間的距離Di：Di=Xi-Y22=(xj - pj) (i=0、1、2 9)、（j=1、2 m） (3)比較Di的值，取Di的最小值，此時i即為輸入波形所對應的數(shù)字，達到了自動識別的目的。從上面的分析可以看出只要每個數(shù)字波形的向量模板確定，輸入波形只要做簡單的處理即可進行匹配。每個數(shù)字波形進行匹配的過程中，前提是必須使波形的起始

4、位置和終止位置與模板的對波形向量化處理的起始位置和終止位置相同，否則識別的效果會有偏差。3、多個數(shù)字復合波形的識別在實際的應用過程中，單個數(shù)字波形識別意義不是很大，大多數(shù)是多個數(shù)字組合運用。如在證券編號、產(chǎn)品包裝噴碼都是多個數(shù)字的組合。實際上可以看得出復合波形是其單個成員數(shù)字波形的組合。如圖2所示?？梢钥闯鍪怯?0個數(shù)字的復合波形，每個數(shù)字波形之間間隔非常小。為了把單個波形提取出來，必須引入另一個參量，就是數(shù)字波形檢測裝置的轉動速率v。對于步進電機控制的v可以作為常數(shù)處理，檢測裝置通過組合數(shù)字的時，對數(shù)字寬度相等的組合數(shù)字而言，其通過每個數(shù)字的時間T是相同的，因此在時域上表現(xiàn)為每個數(shù)字波形的時

5、間間隔相同。每個數(shù)字波形的時間間隔T確定并不能立即進行波形分割，必須設定一閥值Ref作為波形的起始位置（一般Ref=0.2V左右），以T和Ref作為分割參數(shù)把單個數(shù)字波形切分開來。切分后的單個數(shù)字波形再利用前述的快速模板匹配進行自動識別。三、實驗結果與仿真單個數(shù)字波形是基礎，首先把09的波形做向量處理，建立模板Xi，輸入數(shù)字波形Y；然后對Y進行（2）式處理，處理后與已建立模板Xi進行匹配。結果如圖3，可以看出輸入波形是數(shù)字4。這種快速模板匹配波形識別算法不僅適用腦電波、癌細胞波形、數(shù)字波形的識別，而且對于特征波形個數(shù)為有限個的應用場合也同樣適用。四、結束語本文以數(shù)字波形為例，提出波形幅值向量的方法快速建立匹配模板，把輸入信號做簡單處理后進行模板匹配識別。方法簡單，可操作