CN105599550A - 用于估算交通工具的胎压的装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种胎压估算方法及胎压估算装置，所述胎压估算装置是对于通过一轮速信号的快速傅立叶转换(FFT)所获得的一FFT信号的一谐振频带的一FFT信号图案，储存一主成分分析(PCA)加权系数以执行PCA，及储存一线性判别分析(LDA)判别系数以执行LDA，用以供区别多个胎压状态，所述胎压估算装置的胎压估算方法包含：通过一轮速传感器检测一轮速信号；对于上述检测出的所述轮速信号执行FFT；通过使用套用所述储存的所述PCA加权系数的PCA，将FFT信号的谐振频带的一FFT信号图案投射至一PCA空间上；及相应于上述投射至所述PCA空间的数据，执行套用了上述储存的LDA判别系数的LDA，以接着判定相应于投射至PCA空间的数据的一胎压状态。

Description

用于估算交通工具的胎压的装置及方法
技术领域
本发明涉及一种估算胎压的装置及方法，特别是基于通过用于检测一交通工具的一轮速的一轮速传感器进行检测的一轮速。
背景技术
近几年，对于提升车辆的行驶稳定性或里程的需求一直增长，大量的研究及技术发展持续进行，以满足需求。
胎压状态是影响行驶稳定性或里程的最大因素之一。轮胎可能会被磨损或所述胎压在交通工具行驶一长时间后漏气。
如胎压的改变会劣化行驶稳定性或里程。因此，连续检测及监控所述胎压是重要的。
在现有技术中，所述胎压可间接被估算，利用检测在一轮速传感器的一轮速信号频率之间的差异的方式，其为轮胎漏气及一参考值的改变。
所述方法使用谐振频率，其可通过所述轮速信号的频率分析所获得。即，一电流谐振频率可与一预定谐振频率进行比较，以估算所述胎压。
在传统的方法中，所述轮胎的第一代表谐振频率的一个值是从所述轮速信号计算出的，由此判定漏气的所述胎压。
然而，在上述的方法中，当频率的改变较小时，较不容易识别胎压的改变，因为只有一信号谐振频率值的改变量被计算。
先前技术参考文献：
专利文献1：韩国专利公报第1373151号(2014年3月5日)
发明内容
本发明的实施例提供一胎压估算方法及一种胎压估算装置，通过检测轮速信号的谐振频带(resonancefrequencyband)的频率特性的改变，有效及准确的估算胎压。
根据本发明的一种方式，一种用于估算胎压的方法，所述方法包含步骤：检测对应于多个胎压状态的多个相应的测试轮速信号；对于上述检测出的多个轮速信号执行一第一快速傅立叶转换(FFT)；计算一主成分分析(PCA)加权系数以通过使用PCA投射一谐振频带的一FFT信号图案至一PCA空间上，所述谐振频带包含多个第一FFT信号的多个谐振频率；计算一复原系数用以在PCA后通过一复原分析来对上述投射至所述PCA空间的多个组之间进行区分；储存所述计算出的所述PCA加权系数及所述复原系数；检测要被分析的一轮速信号，用以检测在一真实情况下的胎压状态；相应于上述检测出要被分析的所述轮速信号，执行第二FFT；通过套用上述储存的所述PCA加权系数，对于所述谐振频带的第二FFT信号执行PCA；及通过套用上述储存的所述复原系数执行复原分析，以判定对应于上述检测出要被分析的所述轮速信号的胎压状态。
此外，在所述PCA加权系数的计算中，所述谐振频带具有31个维度(dimensions，或称区段)，且所述PCA将31个维度减少至2或3个维度。
此外，所述PCA加权系数的计算在一频域中进行。
此外，在所述LDA判别系数的计算中，所述LDA判别系数为穿过上述投射至所述PCA空间的多个组的一条线或一平面。
在所述LDA判别系数的计算中，当有三个或以上的组投射至所述PCA空间时，所述LDA判别系数为多条线或多个平面。
根据本发明的另一种方式，一种用于估算一胎压估算装置的胎压的方法，所述胎压估算装置对于通过一轮速信号的快速傅立叶转换(FFT)所获得的一FFT信号的一谐振频带的一FFT信号图案，储存一主成分分析(PCA)加权系数以执行PCA，及储存一线性判别分析(LDA)判别系数以执行LDA，用以供区别多个胎压状态，所述方法包含步骤：通过一轮速传感器检测一轮速信号；对于上述检测出的所述轮速信号执行FFT；通过使用套用了上述储存的所述PCA加权系数的PCA，将所述FFT信号的谐振频带的一FFT信号图案投射至一PCA空间上；及相应于上述投射至所述PCA空间的数据，执行套用了上述储存的所述LDA判别系数的LDA，以接着判定相应于投射至所述PCA空间的数据的一胎压状态。
根据本发明的另一种方式，一种用于估算胎压的方法，所述方法包含步骤：检测对应于多个胎压状态的多个相应的测试轮速信号；对于上述检测出的多个轮速信号执行一第一快速傅立叶转换(FFT)；计算一主成分分析(PCA)加权系数以通过使用PCA投射一谐振频带的一FFT信号图案至一PCA空间上，所述谐振频带包含多个第一FFT信号的多个谐振频率；计算一复原系数用以在PCA后通过一复原分析来对上述投射至所述PCA空间的多个组之间进行区分；储存所述计算出的所述PCA加权系数及所述复原系数；检测要被分析的一轮速信号，用以检测在一真实情况下的胎压状态；相应于上述检测出要被分析的所述轮速信号，执行第二FFT；通过套用上述储存的所述PCA加权系数，对于所述谐振频带的第二FFT信号执行PCA；及通过套用上述储存的所述复原系数执行复原分析，以判定对应于上述检测出要被分析的所述轮速信号的胎压状态。
根据本发明的另一种方式，一种胎压估算装置，对于通过一轮速信号的快速傅立叶转换(FFT)所获得的一FFT信号的一谐振频带的一FFT信号图案，储存一主成分分析(PCA)加权系数以执行PCA，及储存一线性判别分析(LDA)判别系数以执行LDA，用以供区别多个胎压状态，所述装置包含：一轮速传感器，用以检测一轮速信号；及一电子控制单元，用以：通过所述轮速传感器检测一轮速信号；对于上述检测出的所述轮速信号执行FFT；通过使用套用了上述储存的PCA加权系数的PCA，来投射所述FFT信号的一谐振频带的一FFT信号图案至一PCA空间上；及相应于上述投射至所述PCA空间的数据，执行套用了上述储存的所述LDA判别系数的LDA，以接着判定相应于投射至所述PCA空间的数据的一胎压状态。
根据本发明的实施例，由于轮速信号的谐振频带的改变被识别，而作为仅在轮速信号的一信号谐振频率值的一个整体而不是计算改变，即使频率的变化小，所述胎压相较于传统的方法，可被快速且准确的判定。
附图说明
如上述及本发明的其他目的、特征及优点，由以下详细的说明并结合附图会更加清楚，其中：
图1是根据本发明一实施例的一胎压估算装置的一结构图。
图2A是根据本发明一实施例的使用于一胎压估算装置的一种计算胎压参数的一控制流程图。
图2B是根据本发明一实施例在一胎压估算装置进行胎压估算的一种方法的一控制流程图。
图3是根据本发明一实施例在一胎压估算方法以一预定速度周期的一轮速信号的快速傅立叶分析转换(FFT)说明的一示意图。
图4是在图3的谐振频带中当胎压为正常状态时一FFT信号的频率改变特征的一示意图。
图5是在图3的谐振频带中当胎压漏气25％时一FFT信号的频率改变特征的一示意图。
图6是在图3的谐振频带中当胎压漏气50％时一FFT信号的频率改变特征的一示意图。
图7是根据本发明一实施例通过使用一胎压估算方法中的主成分分析而说明减少维度的一示意图。
图8是通过使用图3的谐振频带的FFT信号的主成分分析而说明31维度减少至2维度的一示意图。
图9是根据本发明一实施例说明通过使用主成分分析31维度减少至2维度，接着通过使用一胎压估算方法的线性判别分析区分正常状态，25％漏气状态，50％漏气状态的一示意图。
图10是根据本发明一实施例说明通过使用主成分分析减少多个维度，接着通过使用一胎压估算方法的线性判别分析区分正常状态，25％漏气状态，50％漏气状态的一示意图。
具体实施方式
以下将对本发明的实施例以附图进行详细的描述。以下讨论的实施例是通过举例的方式对本发明的构思完全转移给本领域技术人员而采用本发明所属的技术所提供。本发明不限于以下的实施例，且可以利用其它的方式实施。为了使本发明较明确，描述不相关的组件将从附图中省略，且所述组件在附图中的宽度，长度或厚度为方便可放大说明。相同的标号在整个说明书中代表相同的组件。
在本实施例中，通过快速傅立叶(FastFourierTransform，FFT)信号处理得到的频带，对于每一个胎压状态的谐振频带的FFT可通过实际数据在轮胎的平常状态及漏气(deflation)状态上被计算。在频带中的改变被认定使用主成分分析(PrincipleComponentAnalysis，PCA)方法，及线性识别(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)方法，这些都是信号处理的方法。
PCA是繁琐的高维度数据的统计方法，要被降低至可管理的低维度数据，且所述数据通过可保留给定数据的特性的线性转换进行分析。因此，PCA用意在减少数据的维度，并为此目的，一特征向量及特征值是通过使用所述数据的协方差矩阵(CovarianceMatrix)计算的。计算出的特征向量被使用作为创建新数据的基础，且特征值被使用作为减少维度的测定值。在PCA中，数据冗余度是通过数据之间的相关性所测量，且所述数据被制造为具有非相关性。PCA在均方误差(MeanSquareError)的方面是最佳的线性转换。换句话说，PCA为一种数据投射到数据分布的轴的方法，在空间上给定的数据分布最明显，接着重新显示不具有相关性的新的轴的数据。
PCA是可用的简称，表达一特定群组的特征，但不显示在所述群组中要进行分离的子群组。虽然PCA可显示所述胎压状态，但无法显示所述胎压详细的目前状态。
所述LDA是表示一种可清楚分离彼此的不同群组的方法。LDA获得线/平面方程式来分离所述群组，且可基于所述群组属于相应的线/平面的区域，识别所述胎压状态。
另外，本发明的实施例通过依序将FFT方法，PCA方法，及LDA方法套用在一轮速信号上，可区分所述胎压的正常状态，25％漏气状态，及50％漏气状态。
图1是根据本发明一实施例的一胎压估算装置的一结构图。
请参照图1所示，当交通工具行驶在路上，因路面不平坦使所述轮胎振动。所述轮胎的谐振频率是根据所述胎压变化。例如，在正常胎压的情况下，谐振频率可近似约45赫兹(Hz)。因此，所述胎压可通过检测所述轮胎的谐振频率的变化进行监测。
由于所述轮胎的谐振频率对应于来自一轮速传感器10的一轮速信号的谐振频率，用以监测一轮速。所述胎压可使用所述轮速信号的谐振频率进行监测。
所述轮速传感器10通过根据所述轮胎的产生转动产生多个脉冲的一预定数字，而检测轮速信息。
所述轮速传感器10包含一极片11，由磁性材料制成，及一转子12，安装在所述轮胎上而可被旋转，并且与所述极片11间隔一预定距离(Δt)。在所述极片的结构中，标号13，14及15分别表示一线圈，一永久磁铁，及信号导线。
所述转子12具有一锯形齿轮12a，形成在其外周缘表面上。当所述转子12旋转，所述齿轮12a会导致所述极片11在磁场中变化，以便输出一交流电流信号。另外，在一脉冲形式的一轮速信号由所述交流电流信号形成，接着被提供至一电子控制单元20。所述脉冲形式的轮速信号的脉冲宽度与所述轮速成反比。也就是说，随着轮速增加，脉冲宽度会减少，另外，随着轮速降低，脉冲宽度会增加。
图2A是根据本发明一实施例的使用于一胎压估算装置的一种计算胎压参数的一控制流程图。
图2B是根据本发明一实施例在一胎压估算装置进行胎压估算的一种方法的一控制流程图。
在图2A中，被计算的调整参数包含一PCA加权系数，及一LDA判别系数。
参照图2A及2B所示，所述胎压估算方法可被区分为获得及储存一PCA加权系数及LDA判别系数的操作，其使用PCA及LAD根据多个胎压状态提供分析一测试轮速信号的谐振频率特征，以及在实际情况下分析一实际轮速信号的谐振频率特征的操作，其套用所储存的PCA加权系数及LDA判别系数，接着判定所述胎压的状态。
首先，储存PCA加权系数及LDA判别系数作为调整参数的操作将进行说明。参照图2A所示，储存PCA加权系数及LDA判别系数的操作可包含：接收一测试轮速信号的操作100；再处理所述接收的轮速信号的操作102；执行FFT对应于所述轮速信号的一预定谐振频带(30至60Hz)；执行所述PCA的操作106；储存在执行PCA的操作中获得的PCA加权系数的操作108；执行LDA的操作110；及储存在执行LDA的操作中获得的LDA判别系数的操作112。
首先，在操作100中，一测试轮速信号被接收。所述轮速信号被接收对应要进行测试的每一个胎压状态。根据要测试的多个胎压状态，相应的所述轮速信号被接收。例如，胎压的正常状态的一轮速信号，胎压漏气25％的状态的轮速信号，及胎压漏气50％的状态的轮速信号被接收。
在操作102及操作104中，音轨偏移调整，重新采样信号及带通滤波信号相对所述轮速信号被执行，对于胎压的每一个状态，在相同的时间，对于所述轮速信号的FFT被进行。
图3是根据本发明一实施例在一胎压估算方法以一预定速度周期的一轮速信号的快速傅立叶分析转换(FFT)说明的一示意图。且图4是在图3的谐振频带中当胎压为正常状态时一FFT信号的频率改变特征的一示意图。图5是在图3的谐振频带中当胎压漏气25％时一FFT信号的频率改变特征的一示意图。图6是在图3的谐振频带中当胎压漏气50％时一FFT信号的频率改变特征的一示意图。
参照图3至6所示，在操作104中，FFT进行相应的一轮速信号，其对应多个轮速信号之间的一预定速度周期，其已过滤要测试的每一个胎压状态。因此，FFT信号可表示为对于每一个胎压状态的FFT信号的频率或强度。例如，FFT信号对应于胎压的正常状态，FFT信号对应于胎压漏气25％的状态，及FFT信号对应于胎压漏气50％的状态。
这三种FFT信号彼此的谐振频率及强调不同，取决于胎压的差。所述FFT信号对应于胎压的正常状态的谐振频率及强度，分别为f1及M1。
另外，所述FFT信号对应于胎压漏气25％的状态的谐振频率及强度分别为f2，低于f1，及M2，大于M1。
同时，所述FFT信号对应于胎压漏气50％的状态的谐振频率及强度分别为f3，低于f2，及M3，大于M2。
在操作104中，特定的频带，包含所述三个FFT的谐振频率的全部，被配置为一谐振频带(例如，30至60Hz)。因此，在所述配置谐振频带中，有可能识别所述FFT信号的频率及强度。
如图4至6所示，当胎压下降低，谐振频率逐渐降低，而谐振频率的强度增加。当路不平或其它干扰的影响，谐振频率的改变会超过1Hz，尽管取决于在胎压降低的谐振频率的变化不明显(如一般的2至5Hz)，传统胎压估算方法的准确性可能由于谐振频率的变化而降低。所述传统间接的胎压估算方法较容易受到干扰，因为图3所示的最大谐振频率仅为单一值，是通过自适滤波方法或其它方法估算而得。然而，在本发明的实施例中，FFT图案是比较在谐振频带(30至60Hz)考虑FFT的所有值，本发明的所述方法可承受瞬间的干扰。
再参照图2A所示，在操作106中，PCA在FFT之后执行。PCA为一信号处理方法，用于图案识别及影像识别，而且PCA会将高维度向量降低至低维度向量。根据本发明的实施例，由于具有31维度的向量在30至60Hz的谐振频带中(在以1赫兹区分30赫兹的谐振频带值的情况中的维度/区段dimensions)被连续计算，所述计算的维度需要是较低的以用于一快速计算。
图7是根据本发明一实施例通过使用一胎压估算方法中的主成分分析而说明减少维度的一示意图。图8是通过使用图3的谐振频带的FFT信号的主成分分析而说明31维度减少至2维度的一示意图。尽管本发明的描述将要进行所述情况，为方便说明而通过PCA将31维度降低至2维度或3维度，但本发明不限于此。也就是说，本发明可包括所有的情况，根据PCA的配置将N维度改变至M维度，其中M表示为自然数且小于N。
如图7及图8所示，对应于谐振频带(30至60Hz)的每一个胎压状态的一信号线(一FFT图案)可根据PCA的执行通过一单一个点在PCA于二维度PCA空间的判定位置被表示。即，对应于所述胎压的正常状态的一信号线可被表示为一个三角形点，而且对应于所述胎压漏气25％的状态的信号线可被表示为一个圆形点，另外，对应于所述胎压漏气50％的状态的信号线可被表示为一矩形的点。
然而，当执行PCA时，为了投射对应于所述胎压状态的信号线至单个点中的所述PCA空间的相应位置，需要一PCA加权系数。所述PCA加权系数对于投射对应于所述胎压状态的信号线至单个点中的所述PCA空间的相应位置起到突出的作用。
如图8所示，为31维度降低至2维度。当谐振频带的31维度被降低至2维度或3维度时，所述胎压的正常状态，所述胎压漏气25％的状态，及所述胎压漏气50％的状态彼此可以清楚的区分。
PCA通过使用协方差矩阵(CovarianceMatrix)的特征向量将所述轴转换至一不同的空间。所述计算可包含：建立实际维度数据的一多维度协方差矩阵；以维度依序分类所述矩阵的特征值；及对于特征向量执行内积计算被依维度分类，且所述实际维度数据从而降低所计算的维度(所述维度通过仅使用最大特征值降低至1维度，所述维度通过使用二个最大特征值降低至2维度，及所述维度通过使用三个最大特征值降低至3维度)。
在这里，使用实际数据的所述协方差矩阵(S)及所述特征值(λ)可通过所述离线计算使用以下的等式1获得。
等式1
S = Σ k = 1 n ( x k - m ) ( x k - m ) T
在这里，S表示协方差矩阵，xk表示一次性FFT结果(30至60Hz)。m是指对于一学***均，及λ是指协方差矩阵的特征值。另外，e代表协方差矩阵的特征向量。
此时，e及λ是从学习数据中获得，而且为了从一个大的λ值至一个小的λ值，通过采用e值而套用PCA方法。
再参照图2A所示，在操作108中，PCA加权参数被储存在所述电子控制单元20中。
此外，在操作110中，LDA被执行。
图9是根据本发明一实施例说明通过使用主成分分析31维度减少至2维度，接着通过使用一胎压估算方法的线性判别分析区分正常状态，25％漏气状态，50％漏气状态的一示意图。
参照图9所示，LDA判别PCA计算之后在PCA空间上的点。如PCA，为一线/平面等式在群组之间区分的一LDA判别参数，使用通过用在所示信号处理及影像处理的一信号处理方法而取得的数据而获得。此外，如果所述点属于判别线/平面的上部区域为所述LDA判别系数，可判定为正常状态，如果所述点属于判别线/平面的下部区域为所述LDA判别系数，可判定为胎压过低。
提供的g(x)及x分别表示为一判别函数，及在FFT之后与PCA处理的输入的一数据，w及w0表示加权向量，判别函数g(x)可被表示为以下的等式2。
等式2
g(x)＝wtx+w0
所述LDA判别系数可被表示如LDA判别函数g(x)。
虽然单一函数g(x)被用于判别如图9所示点PCA空间的一个三角点群组及一个圆形点群组，在判别圆形点群组及矩形点群组的情况下，另一线性函数g(x)’也可以被使用，以及函数g(x)。在这个例子中，LDA判别系数可表示为g(x)’及g(x)。
再参照图2A所示，在操作112中，LAD判别系数被储存在所述电子控制单元20中。
如上所述，由于所述胎压的正常状态，所述胎压漏气25％的状态，及胎压漏气50％的状态是通过使用PCA加权系数及LDA判别系数在PCA空间中彼此进行区分，当对应于真实情况中的胎压的轮速信号以FFT，PCA及LDA进行处理，并定位在PCA空间中，因此很容易区分正常状态，漏气25％的状态及漏气50％的状态。
下文中，将说明在实际情况下所述胎压状态的判定。
参照图2B所示，为了估算在真实情况下所示胎压的状态，接收要分析的一轮速信号的操作114，再处理的操作116，及执行FFT的操作118进行如上所述的相同方式。
在执行PCA的操作120中，PCA是通过套用在图2A的操作108中被储存的PCA加权系数至相对于所述实际轮速信号的谐振频带(30至60Hz)的FFT信号而执行，从而用以在PCA空间中相应位置中显示一个点。
同时，在图2A的操作110中，即使复原分析(RegressionAnalysis)被进行而取代LDA，所述胎压状态可依照相同的方式识别。换句话说，一复原系数被使用在复原分析而可以取代所使用的LDA系数。
所述复原分析是一种统计分析估算法，用于分析二个或以上的变量的关系，具体的，所述变量之间的因果关系。
所述复原分析是通过识别一数学线性函数推断所述关系，其用于一特定变量的变化及另一变量的变化，而且所述推断函数被称为复原等式。所述复原等式是否在特定变量的变化(称为自变量或描述性变量)能够分析，其关系到另一变量的变化(称为一因变量)，或其中对应于起因或影响的变量变化。即，所述复原分析是指一种统计方法估算所述自变量在一个或多个因变量上的影响，以及在复原分析中的单个自变量，一个等式表示单一线通过多个点，其显示因变量及自变量的组合分配。这就是一复原线。所述复原线最正确近似所述分散点。一复原系数对应于所述复原线。
图10是根据本发明一实施例说明通过使用主成分分析减少多个维度，接着通过使用一胎压估算方法的线性判别分析区分正常状态，25％漏气状态，50％漏气状态的一示意图。
参照图10所示，在FFT处理之后，所述复原处理获知所述数据，并通过复原分析估算在胎压中漏气的量。
为了描述复原处理，显示PCA操作之后的数据。所提供的水平轴为第一轴，垂直轴为第二轴，所述复原线，对应于所述复原系数，被绘示，使得所述复原线提供PCA空间中每一个点群组的中心，或中心附近的点，而且所述胎压状态可基于在所述复原线上的所述群组的点的位置而被判定。
同时，根据本发明的所述胎压估算方法可包含检测要分析的一轮速信号，其接收一实际行驶情况，而且比较所述检测轮速信号的快速傅立叶转换的图案及预先储存的一可比较的傅立叶转换信号的图案，由此判定所述胎压状态。
例如，如上所述，所述胎压估算方法可包含检测要分析的所述轮速信号，及对于检测的轮速信号通过执行FFT而计算快速傅立叶转换信号的图案。所述计算的快速傅立叶转换信号的图案与通过实验而预先储存的一可比较的傅立叶转换信号的图案进行比较，通过使用一相似性分析方法，由此判定在当前行驶状态的胎压状态。
例如，所述可比较的傅立叶转换信号可通过检测对于每一个胎压状态的一测试轮速信号而创建，以及相对于所检测的测试轮速信号执行FFT。也就是说，相应于所述胎压状态的可比较的傅立叶转换信号的图案可被创立及储存。
本发明不局限在特定相似性分析方法。例如，所述快速傅立叶转换信号图案及所述可比较的傅立叶转换信号图案之间的相似性可通过欧氏距离相似性分析(Euclideandistancesimilarityanalysis)，余弦相似性分析(cosinesimilarityanalysis)，或者马氏相似性分析(Mahalanobissimilarityanalysis)进行计算。另外，各种分析技术对两段数据之间的相似性的分析可被应用。更具体的说，在欧氏距离相似性分析的情况下，通过平均所述快速傅立叶转换信号计算出的平均值，而且对于每一胎压状态在所述平均值及所述可比较的傅立叶转换信号之间的一欧氏距离可被计算，从而判定所述相似性。对于另一个例子，在使用余弦相似性分析的情况下，余弦角度通过快速傅立叶转换信号及可比较的傅立叶转换信号的内积进行比较，以便判定对应的胎压状态。对于另一例子，在马氏分析的情况下，所述快速傅立叶转换信号及可比较的傅立叶转换信号的距离通过使用马氏函数进行计算，以便判定对应的胎压状态。
若所述快速傅立叶转换信号图案及可比较的傅立叶转换信号图案之间的相似性超高一预定参考的相似性，其被判定为对应于可比较的傅立叶转换信号图案的所述胎压表示为目前行驶状态的胎压。

Claims (14)

1.一种用于估算一胎压估算装置的胎压的方法，所述胎压估算装置对于通过一轮速信号的快速傅立叶转换(FFT)所获得的一FFT信号的一谐振频带的一FFT信号图案，储存一主成分分析(PCA)加权系数以执行PCA，及储存一线性判别分析(LDA)判别系数以执行LDA，用以供区别多个胎压状态，
其特征在于：所述方法包含步骤：
通过一轮速传感器检测一轮速信号；
对于上述检测出的所述轮速信号执行FFT；
通过使用套用了上述储存的所述PCA加权系数的PCA，将所述FFT信号的谐振频带的一FFT信号图案投射至一PCA空间上；及
相应于上述投射至所述PCA空间的数据，执行套用了上述储存的所述LDA判别系数的LDA，以接着判定相应于投射至所述PCA空间的数据的一胎压状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述PCA加权系数的判定是通过下述步骤达成的：
检测相应于多个胎压状态的每一个的一测试轮速信号；
对上述检测出的所述测试轮速信号执行FFT；及
计算通过使用所述PCA而将一谐振频带的所述FFT信号投射到所述PCA空间上的一个值，其中所述谐振频带包含所述多个测试FFT信号的多个谐振频率，其是通过相应于所述测试轮速信号执行FFT而获得的。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述LDA判别系数的判定是通过下述步骤达成的：计算用于区分多个组的一值，所述多个组是在所述PCA之后相应于所述测试轮速信号通过所述LDA投射至所述PCA空间上。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：在所述LDA判别系数的计算中，所述LDA判别系数为穿过上述投射至所述PCA空间的多个组的一条线或一平面。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：在所述LDA判别系数的计算中，当有三个或以上的组投射至所述PCA空间时，所述LDA判别系数为的多条线或多个平面。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于：在所述PCA加权系数的计算中，所述谐振频带具有N个维度，且所述PCA将N个维度减少至M个维度，其中N及M为自然数，且N大于M。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：N为31，且M为2或3。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述PCA加权系数的计算在一频域中进行。
9.一种用于估算胎压的方法，其特征在于：所述方法包含步骤：
检测对应于多个胎压状态的多个相应的测试轮速信号；
对于上述检测出的多个轮速信号执行一第一快速傅立叶转换(FFT)；
计算一主成分分析(PCA)加权系数以通过使用PCA投射一谐振频带的一FFT信号图案至一PCA空间上，所述谐振频带包含多个第一FFT信号的多个谐振频率；
计算一复原系数用以在PCA后通过一复原分析来对上述投射至所述PCA空间的多个组之间进行区分；
储存所述计算出的所述PCA加权系数及所述复原系数；
检测要被分析的一轮速信号，用以检测在一真实情况下的胎压状态；
相应于上述检测出要被分析的所述轮速信号，执行第二FFT；
通过套用上述储存的所述PCA加权系数，对于所述谐振频带的第二FFT信号执行PCA；及
通过套用上述储存的所述复原系数执行复原分析，以判定对应于上述检测出要被分析的所述轮速信号的胎压状态。
10.一种用于估算胎压的方法，其特征在于：所述方法包含步骤：
检测要被分析的一轮速信号，以检测在一真实情况的胎压状态；
对于上述检测出要被分析的轮速信号执行快速傅立叶转换(FFT)；
比较所述FFT信号的一图案及预存的一比较傅立叶转换信号的一图案；
及
根据上述比较结果判定对应于要被分析的所述轮速信号的胎压状态。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于：另包含步骤：
检测对应于多个胎压状态的多个相应的测试轮速信号；
对于上述检测出的所述测试轮速信号执行FFT，用以计算一比较傅立叶转换信号图案；及
储存所述比较傅立叶转换信号图案，以供对应于多个胎压状态的每一个。
12.如权利要求10所述的方法，其特征在于：在所述多个图案的比较中，所述FFT信号的图案及所述比较傅立叶转换信号的图案之间进行相似性的比较。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于：所述相似性的判定是以欧氏距离相似性分析、余弦相似性分析，或马氏相似性分析中的至少一个为基础。
14.一种胎压估算装置，对于通过一轮速信号的快速傅立叶转换(FFT)所获得的一FFT信号的一谐振频带的一FFT信号图案，储存一主成分分析(PCA)加权系数以执行PCA，及储存一线性判别分析(LDA)判别系数以执行LDA，用以供区别多个胎压状态，其特征在于：所述装置包含：
一轮速传感器，用以检测一轮速信号；及
一电子控制单元，用以：通过所述轮速传感器检测一轮速信号；对于上述检测出的所述轮速信号执行FFT；通过使用套用了上述储存的PCA加权系数的PCA，来投射所述FFT信号的一谐振频带的一FFT信号图案至一PCA空间上；及相应于上述投射至所述PCA空间的数据，执行套用了上述储存的所述LDA判别系数的LDA，以接着判定相应于投射至所述PCA空间的数据的一胎压状态。
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