[发明专利]一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法

权利要求书

1.一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、建立含噪超声信号数学模型；

步骤二、利用步骤一建立好的数学模型生成含噪信号，并进行CEEMD分解降噪，将含噪信号分为n个本征模态函数IMF，求得每个IMF的自相关函数；

步骤三、根据自相关函数的特性，判断出临界模态，将IMF分为两类，对噪声主导模态进行软阈值降噪，对信号主导模态进行无偏似然估计原理的自适应规则降噪；

步骤四、对所有IMF进行重构，将重构后的信号选取小波基函数和分解层数进行小波包降噪，得到降噪后的有用信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法，其特征在于，步骤二中对含噪信号进行CEEMD分解降噪的具体过程：

1)、向含噪信号中加入一对等长的、设定标准差的正负白噪声组成的辅助白噪声，生成两个新的信号；

2)、对步骤1)中的两个新的信号分别进行EMD分解，得到两组IMF分量，每组n个IMF；

3)、根据设置的CEEMD分解次数N，重复N次步骤1)和步骤2)，每次加入的都是一组随机的辅助白噪声；

4)将得到的2N组IMF分量进行平均，即得到经过CEEMD分解后生成的n个IMF。

3.根据权利要求2所述的一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法，其特征在于，步骤1)中，向含噪信号加入的正负白噪声的幅值为含噪信号的标准差乘以系数p，0<p<1。

4.根据权利要求3所述的一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法，其特征在于，当设置的CEEMD分解次数N＝100时，p的取值范围是0.01<p<0.5。

5.根据权利要求1所述的一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法，其特征在于，步骤二中，对经CEEMD分解后得到的每个IMF分量的归一化自相关函数ρ_x的计算如下：

i)自相关函数反映了同一信号序列在不同时刻的取值之间的相关程度，其定义为：

R_x(t₁,t₂)＝E[x(t₁)x(t₂)]

其中，x(t₁)、x(t₂)为信号x(t)在t₁、t₂时刻的取值，E[x(t₁)x(t₂)]表示数学期望。

ii)归一化自相关函数ρ(x)表达式为：

ρ(x)＝R_x(t₁,t₂)/R_x(0)

R_x(0)表示该步骤分解后得到的IMF在同一时刻的自相关函数值。

6.根据权利要求5所述的一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法，其特征在于，步骤三中将IMF分为两类的处理过程如下：

a)根据归一化自相关函数的特性，判断出临界模态；

b)选择一个小波基函数并确定分解层数后，对噪声主导模态进行软阈值降噪，同时再接着选择一个小波基函数并确定分解层数后，对信号主导模态进行无偏似然估计原理的自适应规则降噪。

7.根据权利要求6所述的一种基于CEEMD与小波包的超声信号降噪方法，其特征在于，小波基函数选自Daubechies小波族。