会员体验
专利管家(专利管理)
工作空间(专利管理)
风险监控(情报监控)
数据分析(专利分析)
侵权分析(诉讼无效)
联系我们
交流群
官方交流:
QQ群: 891211   
微信请扫码    >>>
现在联系顾问~
首页 / 专利分类库 / 乐器;声学 / 一种变压器工况识别声纹特征提取方法、装置及介质

一种变压器工况识别声纹特征提取方法、装置及介质

申请号 CN202311768969.9 申请日 2023-12-21 公开(公告)号 CN117877495A 公开(公告)日 2024-04-12
申请人 中国电力科学研究院有限公司; 北京谛声科技有限责任公司; 国网河南省电力公司电力科学研究院; 国网河南省电力公司; 发明人 程涣超; 王一林; 赵晓宇; 黄毅伟; 史超; 涂万里; 赵义焜; 唐勇; 谭瑞娟; 张耀; 王朝华; 杜君莉; 寇晓适; 夏大伟; 赵永峰; 李超;
摘要 本 发明 公开了一种 变压器 工况识别声纹特征提取方法、装置及介质。其中,方法包括:采用多 帧 加窗 平均法获取采集的变压器附近的声 信号 的 功率谱 ;根据功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱;基于 电网 工频提取功率谱的谐波谱;将谐波谱减去谱趋势,获取变压器振动声纹的去趋势谐波谱;根据去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征。
权利要求

1.一种变压器工况识别声纹特征提取方法,其特征在于,包括:
采用多加窗平均法获取采集的变压器附近的声信号功率谱
根据所述功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱;
基于电网工频提取所述功率谱的谐波谱;
将所述谐波谱减去所述谱趋势,获取所述变压器振动声纹的去趋势谐波谱;
根据所述去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述功率谱的计算公式为:
其中,G为功率谱,xn为每一帧声信号,winn为每一帧声信号对应的窗函数,P为每帧声信号的功率谱,N为声信号的帧数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱,包括:
将所述功率谱进行中值滤波获取代表稳态环境噪声成分的所述稳态趋势谱,其中所述稳态趋势谱的计算公式为:
其中,Z为稳态趋势谱,Gw_sort为每一奇数长度为w的滑动窗口内周期图法功率谱数据点按照由小到大排序,取其排序后的 点处数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述谐波谱的提取公式为:
其中,G50*n为功率谱中所有50Hz的倍频,组成谐波谱X50,N为声信号的帧数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述去趋势谐波谱的计算公式为:
C=X50‑Z50
其中,C为去趋势谐波谱,X50为谐波谱,Z50为稳态趋势谱的50Hz所有倍频点。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征,包括:
将所述去趋势谐波谱进行归一化处理,获取去趋势后的谐波能量占比;
根据所述谐波能量占比是否存在变压器特征,确定所述谐波能量占比是否为变压器声纹特征。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述谐波能量占比的计算公式为:
其中,Q为谐波能量占比,C为去趋势谐波谱,∑C为去趋势谐波谱总能量。
8.一种变压器工况识别声纹特征提取装置,其特征在于,包括:
第一获取模,用于采用多帧加窗平均法获取采集的变压器附近的声信号的功率谱;
第二获取模块,用于根据所述功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱;
提取模块,用于基于电网工频提取所述功率谱的谐波谱;
第三获取模块,用于将所述谐波谱减去所述谱趋势,获取所述变压器振动声纹的去趋势谐波谱;
确定模块,用于根据所述去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,确定模块,包括:
获取子模块,用于将所述去趋势谐波谱进行归一化处理,获取去趋势后的谐波能量占比;
定子模块,用于根据所述谐波能量占比是否存在变压器特征,确定所述谐波能量占比是否为变压器声纹特征。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述权利要求1‑7任一所述的方法。
11.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器
所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现上述权利要求1‑7任一所述的方法。

说明书全文

一种变压器工况识别声纹特征提取方法、装置及介质

技术领域

[0001] 本发明涉及声纹识别技术领域,并且更具体地,涉及一种变压器工况识别声纹特征提取方法、装置及介质。

背景技术

[0002] 变压器声纹监测技术是变压器在线监测的新热点,该技术通过在变压器装设声学传感器,利用计算设备对传感器采集声信号进行分析处理和特征提取,随后利用提取的声纹特征对变压器进行状态识别和故障监测。现有主流方案主要由语音识别领域的语音声纹识别技术迁移而来,主要采用语谱图、对数梅尔谱、梅尔倒谱系数等语音识别领域的特征作为变压器工况识别用的声纹特征。
[0003] 变压器的声信号主要来源于变压器芯和绕组间由磁致伸缩效应产生的周期性振动,该振动产生的声信号呈现以电网工频频率基频及其倍频为主的振动信号,信号特点和语音信号相比存在显著差别;与此同时,语音识别用的语料信号通常较为纯净,用于变压器工况识别的声信号通常需要在变电站环境采集,环境干扰的影响不可避免。
[0004] 现有的声纹提取方法脱胎于语音识别,识别采用的主要声纹特征是针对语音信号特点设计,在语音场景中性能较好,但并未针对变压器声信号特征和适用场景进行优化设计。其中,语谱图(也叫声谱图)主要适用于短时平稳信号,但对于平稳信号来说,存在大量的冗余数据,且未考虑环境底噪干扰;语音声纹识别中的对数梅尔谱和梅尔倒谱系数按照采用若干滤波器组进行梅尔频带划分,划分的频带面向人听音特点进行设计,但每个滤波器子带数量有限,且每个子带可能包含多组变压器振动相关谐波频点,造成提取信号中关于变压器振动生成声信号中的关键性信息缺失。与此同时,语音识别前处理中常用的谱减处理声谱图实现去除环境噪声的平稳成分,然而,变压器振动信号和环境干扰声信号中平稳成分均为平稳信号,该方法也无法处理去除平稳环境噪声中的平稳成分造成的干扰。

发明内容

[0005] 针对现有技术的不足,本发明提供一种变压器工况识别声纹特征提取方法、装置及介质。
[0006] 根据本发明的一个方面,提供了一种变压器工况识别声纹特征提取方法,包括:
[0007] 采用多加窗平均法获取采集的变压器附近的声信号的功率谱
[0008] 根据功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱;
[0009] 基于电网工频提取功率谱的谐波谱;
[0010] 将谐波谱减去谱趋势,获取变压器振动声纹的去趋势谐波谱;
[0011] 根据去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征。
[0012] 可选地,功率谱的计算公式为:
[0013]
[0014] 其中,G为功率谱,xn为每一帧声信号,winn为每一帧声信号对应的窗函数,P为每帧声信号的功率谱,N为声信号的帧数。
[0015] 可选地,根据功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱,包括:
[0016] 将功率谱进行中值滤波获取代表稳态环境噪声成分的稳态趋势谱,其中稳态趋势谱的计算公式为:
[0017]
[0018] 其中,Z为稳态趋势谱,Gw_sort为每一奇数长度为w的滑动窗口内周期图法功率谱数据点按照由小到大排序,取其排序后的 点处数据。
[0019] 可选地,谐波谱的提取公式为:
[0020]
[0021] 其中,G50*n为功率谱中所有50Hz的倍频,组成谐波谱X50,N为声信号的帧数。
[0022] 可选地,去趋势谐波谱的计算公式为:
[0023] C=X50‑Z50
[0024] 其中,C为去趋势谐波谱,X50为谐波谱,Z50为稳态趋势谱的50Hz所有倍频点。
[0025] 可选地,根据去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征,包括:
[0026] 将去趋势谐波谱进行归一化处理,获取去趋势后的谐波能量占比;
[0027] 根据谐波能量占比是否存在变压器特征,确定谐波能量占比是否为变压器声纹特征。
[0028] 可选地,谐波能量占比的计算公式为:
[0029]
[0030] 其中,Q为谐波能量占比,C为去趋势谐波谱,∑C为去趋势谐波谱总能量。
[0031] 根据本发明的另一个方面,提供了一种变压器工况识别声纹特征提取装置,包括:
[0032] 第一获取模,用于采用多帧加窗平均法获取采集的变压器附近的声信号的功率谱;
[0033] 第二获取模块,用于根据功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱;
[0034] 提取模块,用于基于电网工频提取功率谱的谐波谱;
[0035] 第三获取模块,用于将谐波谱减去谱趋势,获取变压器振动声纹的去趋势谐波谱;
[0036] 确定模块,用于根据去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征。
[0037] 根据本发明的又一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行本发明上述任一方面所述的方法。
[0038] 根据本发明的又一个方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现本发明上述任一方面所述的方法。
[0039] 从而,本申请提取声信号功率谱中属于变压器振动生成声信号的谐波谱成分,并通过中值滤波去除环境中的稳态噪声基地干扰,最后对提取出的谐波谱成分进行能量归一化。该方法可有效去除环境信号干扰和受采集传感器灵敏度和音量增益,特征数据量低、可靠性高。附图说明
[0040] 通过参考下面的附图,可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式:
[0041] 图1是本发明一示例性实施例提供的变压器工况识别声纹特征提取方法的流程示意图;
[0042] 图2是本发明一示例性实施例提供的变压器工况识别声纹特征提取方法的另一流程示意图;
[0043] 图3是本发明一示例性实施例提供的原始功率谱示意图;
[0044] 图4是本发明一示例性实施例提供的中值滤波频谱示意图;
[0045] 图5是本发明一示例性实施例提供的变压器谐波声纹特征示意图;
[0046] 图6是本发明一示例性实施例提供的中值滤波效果示意图;
[0047] 图7是本发明一示例性实施例提供的变压器工况识别声纹特征提取装置的结构示意图;
[0048] 图8是本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构。

具体实施方式

[0049] 下面,将参考附图详细地描述根据本发明的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是本发明的全部实施例,应理解,本发明不受这里描述的示例实施例的限制。
[0050] 应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
[0051] 本领域技术人员可以理解,本发明实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等,既不代表任何特定技术含义,也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
[0052] 还应理解,在本发明实施例中,“多个”可以指两个或两个以上,“至少一个”可以指一个、两个或两个以上。
[0053] 还应理解,对于本发明实施例中提及的任一部件、数据或结构,在没有明确限定或者在前后文给出相反启示的情况下,一般可以理解为一个或多个。
[0054] 另外,本发明中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本发明中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0055] 还应理解,本发明对各个实施例的描述着重强调各个实施例之间的不同之处,其相同或相似之处可以相互参考,为了简洁,不再一一赘述。
[0056] 同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
[0057] 以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
[0058] 对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0059] 应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0060] 本发明实施例可以应用于终端设备、计算机系统服务器等电子设备,其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与终端设备、计算机系统、服务器等电子设备一起使用的众所周知的终端设备、计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于:个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式计算技术环境,等等。
[0061] 终端设备、计算机系统、服务器等电子设备可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常,程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等,它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施,分布式云计算环境中,任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
[0062] 示例性方法
[0063] 图1是本发明一示例性实施例提供的变压器工况识别声纹特征提取方法的流程示意图。本实施例可应用在电子设备上,如图1所示,变压器工况识别声纹特征提取方法100包括以下步骤:
[0064] 步骤101,采用多帧加窗平均法获取采集的变压器附近的声信号的功率谱;
[0065] 步骤102,根据功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱;
[0066] 步骤103,基于电网工频提取功率谱的谐波谱;
[0067] 步骤104,将谐波谱减去谱趋势,获取变压器振动声纹的去趋势谐波谱;
[0068] 步骤105,根据去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征。
[0069] 具体地,本申请提供一种用于变压器工况识别的专属声纹特征提取处理方法,方法流程图如图2所示,方法步骤如下:
[0070] 1、对变压器附近采集的声信号采用Welch法(多帧加窗平均)获得接收声信号的功率谱估计,其计算公式为
[0071]
[0072] 其中xn为每一帧声信号,winn为对应的窗函数,P为每帧功率谱,信号分为N帧分别求取功率谱再取平均,即为周期图法功率谱G。
[0073] 即含环境噪声的声信号,如图3所示。
[0074] 2、对步骤1中的功率谱进行中值滤波获取代表稳态环境噪声成分的稳态趋势,其计算公式为
[0075]
[0076] 其中Gw_sort为每一奇数长度为w的滑动窗口内周期图法功率谱数据点按照由小到大排序,取其排序后的 点(即中间点)处数据,这些新的数据组成中值滤波功率谱Z,如图4所示。此外,中值滤波的效果示意图如图5所示。
[0077] 3、以电网工频为基频,对步骤1的功率谱提取谐波谱,其计算公式为
[0078]
[0079] 将周期图法功率谱中所有50Hz的倍频功率谱G50*n保留,组成谐波谱X50;
[0080] 4、以步骤3中的谐波谱成分减去步骤2中相关频点的谱趋势,获得代表变压器振动声纹成分的去趋势谐波谱,其计算公式为
[0081] C=X50‑Z50
[0082] 其中X50为第3步骤提取的谐波谱,Z50为第2步中提取的谱趋势(仅取50Hz所有倍频点),相减得到去趋势谐波谱C,如图6所示.
[0083] 5、对步骤4中的去趋势谐波谱进行能量归一化,获得去趋势后的谐波能量占比,消除传感器增益大小引入的干扰,其计算公式为:
[0084]
[0085] 对第4步骤中去趋势谐波谱C以总能量进行归一化,得到去趋势后的谐波能量占比Q。
[0086] 6、对步骤5的输出结果进行变压器运行工况识别,根据GB_T1094.101‑2008《电变压器第10.1部分声级测定应用导则》中的变压器声信号特点(以50Hz基频及其倍频组成的谐波信号),对第5步骤中得到的去趋势后的谐波能量占比是否存在明显变压器特征(50Hz谐波特征)进行判断,若判断非变压器运行或不属于变压器特征,则不进行输出;若判断为变压器运行,则输出为最终的变压器声纹特征。
[0087] 从而,本申请提取声信号功率谱中属于变压器振动生成声信号的谐波谱成分,并通过中值滤波去除环境中的稳态噪声基地干扰,最后对提取出的谐波谱成分进行能量归一化。该方法可有效去除环境信号干扰和受采集传感器灵敏度和音量增益,特征数据量低、可靠性高。
[0088] 示例性装置
[0089] 图7是本发明一示例性实施例提供的变压器工况识别声纹特征提取装置的结构示意图。如图7所示,装置700包括:
[0090] 第一获取模块10,用于采用多帧加窗平均法获取采集的变压器附近的声信号的功率谱;
[0091] 第二获取模块720,用于根据功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱;
[0092] 提取模块730,用于基于电网工频提取功率谱的谐波谱;
[0093] 第三获取模块740,用于将谐波谱减去谱趋势,获取变压器振动声纹的去趋势谐波谱;
[0094] 确定模块750,用于根据去趋势谐波谱,确定是否为变压器声纹特征。
[0095] 可选地,功率谱的计算公式为:
[0096]
[0097] 其中,G为功率谱,xn为每一帧声信号,winn为每一帧声信号对应的窗函数,P为每帧声信号的功率谱,N为声信号的帧数。
[0098] 可选地,根据功率谱获取代表稳定环境噪声成分的稳态趋势谱,包括:
[0099] 将功率谱进行中值滤波获取代表稳态环境噪声成分的稳态趋势谱,其中稳态趋势谱的计算公式为:
[0100]
[0101] 其中,Z为稳态趋势谱,Gw_sort为每一奇数长度为w的滑动窗口内周期图法功率谱数据点按照由小到大排序,取其排序后的 点处数据。
[0102] 可选地,谐波谱的提取公式为:
[0103]
[0104] 其中,G50*n为功率谱中所有50Hz的倍频,组成谐波谱X50,N为声信号的帧数。
[0105] 可选地,去趋势谐波谱的计算公式为:
[0106] C=X50‑Z50
[0107] 其中,C为去趋势谐波谱,X50为谐波谱,Z50为稳态趋势谱的50Hz所有倍频点。
[0108] 可选地,确定模块750,包括:
[0109] 获取子模块,用于将所述去趋势谐波谱进行归一化处理,获取去趋势后的谐波能量占比;
[0110] 确定子模块,用于根据所述谐波能量占比是否存在变压器特征,确定所述谐波能量占比是否为变压器声纹特征。
[0111] 可选地,谐波能量占比的计算公式为:
[0112]
[0113] 其中,Q为谐波能量占比,C为去趋势谐波谱,∑C为去趋势谐波谱总能量。
[0114] 示例性电子设备
[0115] 图8是本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构。如图8所示,电子设备80包括一个或多个处理器81和存储器82。
[0116] 处理器81可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以控制电子设备中的其他组件以执行期望的功能。
[0117] 存储器82可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器81可以运行所述程序指令,以实现上文所述的本发明的各个实施例的软件程序的方法以及/或者其他期望的功能。在一个示例中,电子设备还可以包括:输入装置83和输出装置84,这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
[0118] 此外,该输入装置83还可以包括例如键盘鼠标等等。
[0119] 该输出装置84可以向外部输出各种信息。该输出装置84可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
[0120] 当然,为了简化,图8中仅示出了该电子设备中与本发明有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等的组件。除此之外,根据具体应用情况,电子设备还可以包括任何其他适当的组件。
[0121] 示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
[0122] 除了上述方法和设备以外,本发明的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的方法中的步骤。
[0123] 所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0124] 此外,本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的方法中的步骤。
[0125] 所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0126] 以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理,但是,需要指出的是,在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外,上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。
[0127] 本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言,由于其与方法实施例基本对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0128] 本发明中涉及的器件、系统、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的,可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、系统、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”,且可与其互换使用。
[0129] 可能以许多方式来实现本发明的方法和系统。例如,可通过软件、硬件固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明,本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序,除非以其它方式特别说明。此外,在一些实施例中,还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序,这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而,本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。
[0130] 还需要指出的是,在本发明的系统、设备和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本发明。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本发明的范围。因此,本发明不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
[0131] 为了示例和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本发明的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。