一種基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法，該方法步驟包括對(duì)帶噪信號(hào)執(zhí)行局域均值分解、對(duì)所獲得的積函數(shù)（PF）分量進(jìn)行幅值閾值化濾波處理、重構(gòu)真實(shí)的源信號(hào)以實(shí)現(xiàn)噪聲取消、借助仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比、通過實(shí)際信號(hào)噪聲消除實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證LMD基信號(hào)去噪方法的有效性。本發(fā)明消除了觀測(cè)信號(hào)中的噪聲干擾，借助一系列仿真及實(shí)驗(yàn)，通過與現(xiàn)有的基于小波變換（WT）的信號(hào)去噪方法以及近年來出現(xiàn)的基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的信號(hào)去噪方法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了所提出的LMD基信號(hào)去噪方法的有效性，方法簡(jiǎn)單、利用LMD基去噪算法的去噪效果優(yōu)勢(shì)明顯，具有較好的綜合性能，可以實(shí)現(xiàn)帶噪信號(hào)的二次精細(xì)去噪，噪聲消除效果好。
【專利說明】一種基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于信號(hào)處理的【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法。
【背景技術(shù)】
[0002]信號(hào)去噪是信號(hào)處理領(lǐng)域中一個(gè)備受關(guān)注的問題。設(shè)一個(gè)傳感觀測(cè)信號(hào)x(n)中含有真實(shí)的源信號(hào)s(n)以及噪聲成分u(n),若x(n) = s (n) +u(n),則稱χ(η)中含有加性噪聲；若x(n) = s(n)u(n)，則稱u(n)為乘性噪聲。大部分情況下噪聲都是加性的，乘性噪聲處理通常比較困難，需要特殊的處理技術(shù)，本專利中所指的噪聲均為加性的。
[0003]信號(hào)去噪方法有很多，傳統(tǒng)的有時(shí)域平均法與小波變換(WT)法等。時(shí)域平均法假設(shè)源信號(hào)s(n)為確定性信號(hào)，通過大量觀測(cè)樣本的相加取平均以抵消噪聲的影響；WT基去噪法是一種閾值篩選方法，應(yīng)用比較廣泛。該方法認(rèn)為帶噪信號(hào)x(n)經(jīng)過離散小波變換(DffT)后，其能量只集中于少數(shù)幾個(gè)高幅值的小波分量上。采用不同的取閾規(guī)則，對(duì)小波分量進(jìn)行篩選進(jìn)而重建信號(hào)，以達(dá)到噪聲消除的目。取閾規(guī)則不同，形成的WT基去噪方法也不同，例如標(biāo)準(zhǔn)的“硬”閾值或“軟”閾值法、平移不變閾值法以及基于貝葉斯概率分布的取閾方法等。上個(gè)世紀(jì)末，Huang等提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法，以及由此形成的希爾伯特-黃變換(HHT)技術(shù)，用于解決非線性、非穩(wěn)態(tài)信號(hào)分析問題，在雷達(dá)、生物醫(yī)學(xué)、激光超聲以及地震、機(jī)械工程等眾多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。在EMD理論研究中，一個(gè)很自然的問題被提出，即在EMD所獲得的本征模函數(shù)(MF)分量中，哪些MFs主要包含源信號(hào)s (η)信息，哪些IMFs主要由噪聲u(η)成分構(gòu)成？對(duì)此問題的深入研究促使多種EMD基去噪方法的出現(xiàn)。特別值得指出的是，Kopsinis與McLaughlin受到小波去噪原理的啟發(fā),建立了多種適應(yīng)EMD特性的取閾規(guī)則，進(jìn)而提出了改進(jìn)的EMD基去噪方法。與傳統(tǒng)的小波基去噪和已有的EMD基去噪方法相比，改進(jìn)方法獲得了更好的去噪效果。近年來，多位學(xué)者還根據(jù)不同應(yīng)用領(lǐng)域中面臨的信號(hào)去噪需求，對(duì)已有的EMD基去噪方法從不同角度進(jìn)行了改進(jìn)，包括聯(lián)合EMD與DWT的心電信號(hào)去噪、基于余弦信號(hào)變包絡(luò)處理的EMD 二次分解地震信號(hào)噪聲壓制以及基于峰度檢驗(yàn)策略的時(shí)域加窗EMD基激光超聲信號(hào)去噪等。目前，EMD基去噪方法的應(yīng)用呈現(xiàn)不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)。但是，EMD技術(shù)自身存在一些缺陷，如端點(diǎn)效應(yīng)、模態(tài)混疊等，可能會(huì)影響EMD基方法的信號(hào)去噪性能。目前，傳統(tǒng)的信號(hào)去噪方法存在自身缺陷，影響EMD基方法的信號(hào)去噪性能，去噪效果差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法，旨在解決傳統(tǒng)的信號(hào)去噪方法存在自身缺陷，影響EMD基方法的信號(hào)去噪性能、去噪效果差的問題。
[0005]本發(fā)明實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法，該方法步驟包括對(duì)帶噪信號(hào)執(zhí)行局域均值分解、對(duì)所獲得的積函數(shù)(PF)分量進(jìn)行濾波處理、重構(gòu)真實(shí)的源信號(hào)以實(shí)現(xiàn)噪聲取消、借助仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比、驗(yàn)證LMD基信號(hào)去噪方法的有效性；所述的對(duì)帶噪信號(hào)執(zhí)行局域均值分解是指利用LMD算法對(duì)帶噪信號(hào)執(zhí)行局域均值進(jìn)行分解，LMD可用于分析振動(dòng)、聲學(xué)、心電儀、磁共振圖像以及地震波等不同類型的非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，本質(zhì)上，LMD就是從一個(gè)調(diào)幅信號(hào)中漸進(jìn)分離出一個(gè)調(diào)頻信號(hào)的過程，包括三個(gè)基本步驟:(1)原始信號(hào)的平滑化處理；(2)從原始信號(hào)中減去平滑化處理后的信號(hào)；(3)基于包絡(luò)估計(jì)的幅值解調(diào)處理。經(jīng)過LMD的基本處理，一個(gè)原始信號(hào)x(t)可以分解為K個(gè)積函數(shù)PFk (t)，k = 1，2，，K，簡(jiǎn)稱PF分量，其重建表達(dá)式為
【權(quán)利要求】
1.一種基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法，其特征在于，該方法步驟包括對(duì)帶噪信號(hào)執(zhí)行局域均值分解、對(duì)所獲得的積函數(shù)(PF)分量進(jìn)行幅值閾值化濾波處理、重構(gòu)真實(shí)的源信號(hào)以實(shí)現(xiàn)噪聲取消、借助仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比、通過實(shí)際信號(hào)噪聲消除實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證LMD基信號(hào)去噪方法的有效性； 所述的對(duì)帶噪信號(hào)執(zhí)行局域均值分解是指利用LMD算法對(duì)帶噪信號(hào)執(zhí)行局域均值進(jìn)行分解，LMD可用于分析振動(dòng)、聲學(xué)、心電儀、磁共振圖像以及地震波等不同類型的非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，本質(zhì)上，LMD就是從一個(gè)調(diào)幅信號(hào)中漸進(jìn)分離出一個(gè)調(diào)頻信號(hào)的過程，包括三個(gè)基本步驟:(1)原始信號(hào)的平滑化處理；(2)從原始信號(hào)中減去平滑化處理后的信號(hào)；(3)基于包絡(luò)估計(jì)的幅值解調(diào)處理；經(jīng)過LMD的基本處理，一個(gè)原始信號(hào)x(t)可以分解為K個(gè)積函數(shù)PFk (t)，k = 1，2，，K，簡(jiǎn)稱PF分量，其重建表達(dá)式為

2.如權(quán)利要求1所述的基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法，其特征在于，所述的基于局域均值分解的信號(hào)去噪方法在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合中，是很難獲得真實(shí)的源信號(hào)S以及噪聲分量η的，不過通?？梢缘玫綆г胗^測(cè)信號(hào)X，為了對(duì)比檢驗(yàn)不同的去噪算法，設(shè)計(jì)了去噪實(shí)驗(yàn)裝置，該實(shí)驗(yàn)裝置由標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)發(fā)生器、數(shù)字示波器以及AVANT —體化數(shù)據(jù)采集儀構(gòu)成，實(shí)驗(yàn)步驟如下: (1)連接信號(hào)發(fā)生器與示波器，調(diào)整產(chǎn)生一個(gè)幅值為Α、頻率為f的標(biāo)準(zhǔn)方波信號(hào)； (2)將該信 號(hào)輸入八通道數(shù)據(jù)采集儀的第一通道“CH1”中，其他通道空置，采集數(shù)字信號(hào); 考慮到數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中可能存在的高頻噪聲干擾，實(shí)驗(yàn)中設(shè)定了較高的采樣頻率為Fs = 48kHz ； (3)從虛擬的帶噪方波觀測(cè)信號(hào)x(t)中任意截取一段整周期樣本，不失一般性記為X ； (4)從已知的帶噪觀測(cè)樣本X出發(fā)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)參數(shù)(A、f以及Fs等)構(gòu)造一個(gè)近似“純凈”的方波信號(hào)，記為s; 利用這個(gè)參考源信號(hào)S，即可近似計(jì)算觀測(cè)信噪比SNRl，并依據(jù)去噪后的信噪比SNR2來考察比較不同算法的去噪性能。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK103984866SQ201410214175
【公開日】2014年8月13日 申請(qǐng)日期:2014年5月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月20日
【發(fā)明者】焦衛(wèi)東, 吳江妙, 林樹森, 王曉燕, 毛劍, 翁孟超 申請(qǐng)人:浙江師范大學(xué)