【摘要】 随着我国铁路事业的发展，我国建成铁路里程已成为世界第一，并且，现阶段我国高铁项目建设正在如火如荼的进行，为我国的经济发展提供了有力的支撑。在铁路机车运行中，机车信号分析系统中的信号处理分析是关键环节，其信号处理的准确性，也影响着铁路机车运行的安全性。因此，本文将主要分析了铁路机车信号分析系统中的信号处理的算法，以期为信号处理的研制提供借鉴，进而提高信号处理的准确性。

【关键词】 铁路机车 信号分析系统 信号处理 分析

目前，我国铁路存在着不同制式区间自动闭塞，并具有与之相匹配的机车信号。机车信号系统主要用于机车行程内机车信号设备运行中的各种信息进行分析处理，进而方便人们对机车设备故障的维护，提高维护效率和准确率。因此，对于铁路机车信号分析系统中的信号提取、分析、处理对铁路机车的维护和设计具有重要意义。

一、信号处理分析

现阶段，频移键控是我国铁路移频自动闭塞采用的调制方式，其移频信号主要有法国UM71、国产4、8、18信息四类信号。在铁路机车的信号分析系统中，通过对经过低频信号调制成为上、下边频交替化的移频波进行数据分析，获取低频和上下边频的特征参数，进而为信号分析处理提供参考依据。通常，分析移频信号主要有基于频域和时域的两种方法，而在机车信号分析系统中，不同制式的移频信号即使在同一分析方法下，其得到的信号特征参数会有较大差异，这就要求，在铁路机车信号系统中的信号处理分析具有一定的通用性，同时，在实际信号数据采样时，出现现场随机噪音叠加现象是不可避免的，进而要求了在对信号分析处理时，需要有较强的抗干扰性，以保证数据采集、分析的准确性。此外，部分移频制式如18信息移频，其低频之间的频率间隔相差仅0.5Hz，这就给信号分析处理增加了难度，要求信号处理系统有更高的精度。因此，在机车信号系统中对信号的分析处理以分析精度和准确度为原则进行。为此，我们在分析中主要采用小波的去噪算法来对数据样本进行处理，进而运用零点计数法解调出低频，在通过快速傅立叶计算出上下边频值，在实际中这种算法在信号分析中取的良好的效果。

二、小波去噪的分析

在机车信号分析系统中，对移频信号进行多尺度分解是去噪的基本思想，也是去噪的第一步，然后设置分解后每一级细节信号的阈值Ti（i为分解后的某一级数），在对信号分析处理过程中，对于细节信号中大于设定的阈值Ti的信号，认为是有用的信号，对该信号进行保留，进入下一级的分析，反之，则认为是由噪声产生的信号，将其置为0，予以舍弃。然后，对保留的新的大于阈值的信号进行列序，然后重新构建算法，重建信号，进而达到去噪的目的，进而得到去除噪声的移频信号。显然，在去噪的分析过程中，每一级细节信号的阈值Ti是关键，由于选用数据的时段不同，叠加在采样数据上的噪音也会不同，进而噪音的概率分布也会有所不同，因此，为了提高对噪音过滤的准确性，即提高阈值设置的准确性，可以选用自适应的阈值选取方案，以根据噪音的不断变化的统计特点，来确定最合适的阈值，进而提高阈值设置的准确性，提高系统对信号分析的准确性。目前，在实际工程中，由于样条小波具有很高的正则性和较好的线性相位特性，在信号去噪中应用广泛，如沪杭线机车信号处理分析就采用了该方法。

三、上、下边频的分析

为了达到机车信号系统中信号分析的精确度要求，在信号分析中，还要考虑频谱泄漏信号处理的影响。假设N个过滤波器对输入序列x（n）的滤波处理，信号采样周期为T，则，第k个等效滤波器的幅频特性有公式可以表示为：

由上述公式可以看出，若取信号的整倍周期，即Ti=NT，则可以得到周期信号基频f0=1/NT，则信号的第k次谐波分量kf0只有通过k个等效滤波器时增益为1，其余均为0，此时，没有发生频谱泄漏现象，若不是整倍周期，很显然，会发生频谱泄漏问题，从中可以看出，在解决频谱泄漏问题中，对信号整周器节段分析是最有利的方案。但由于，不同移频制式、不同轨道的上下边频都会变化很大，整周期截取信号不容易做到，因此，在信号分析时，可先对采样序列x（n）加窗处理，然后做离散傅立叶变换运算，进而减弱频谱泄漏。在实际应用中，不论采用哪种分析方法，不同的技术只能对泄漏的抑制程度不同，不能完全消除。因此在实际应用中，为提高精度，需要找到合适的信号处理方法。

结束语：综上所述，在铁路机车信号分析系统中信号的处理一方面要注意采集信号的去噪，提高信号处理准确性，另一方面，移频信号频谱的泄漏，选用合适的函数算法，进而提高信息处理的精度。并且在实际的应用中，通过上述方法的分析，也取得了良好的效果。

参 考 文 献

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