[发明专利]一种滤波降噪方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种滤波降噪方法、装置、电子设备及存储介质，属于传感器技术领域。该方法包括：获取待处理的原始信号；将所述原始信号分解成多个本征时间尺度分量；计算所述多个本征时间尺度分量中的每个本征时间尺度分量的滤波阈值；基于每个所述本征时间尺度分量的滤波阈值对对应的本征时间尺度分量进行滤波处理；基于滤波处理后的每个所述本征时间尺度分量，得到处理后的信号。本申请实施例中，通过将原始信号分解成多个分量，然后分别对各个分量进行滤波处理，从而达到降噪、提高传感器输出数据精度的目的，且计算量小，能满足低成本实时系统的需求。

技术领域

本发明属于传感器技术领域，具体涉及一种滤波降噪方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

MEMS(Micro－Electro－Mechanical System，微机电系统)传感器，由于体积小、重量轻、成本低、可靠性高等优点，其被广泛应用于军事、商业、民用等各种领域。但是由于系统结构偏差、干扰力矩、环境噪声等的影响，使得MEMS传感器的输出数据中存在随机误差。因此，如何提高MEMS传感器的精度是目前国内外研究的热点问题。针对这一问题，目前主要的解决方案有两种，一种是从硬件方面改善传感器结构，通过减小结构误差提高传感器精度；另一种是从软件方面着手，通过滤波算法消除随机误差达到提高传感器精度目的。由于开发周期短，耗资少，目前第二种方法的研究工作比较多，一般方法是先基于已有数据建立传感器输出数据模型，然后基于此模型应用滤波算法对传感器输出数据进行滤波处理。但是该方法计算量过大，对于低成本实时系统来说较难实现。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种滤波降噪方法、装置、电子设备及存储介质，以有效地改善上述问题。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种滤波降噪方法，包括：获取待处理的原始信号；将所述原始信号分解成多个本征时间尺度分量；计算所述多个本征时间尺度分量中的每个本征时间尺度分量的滤波阈值；基于每个所述本征时间尺度分量的滤波阈值对对应的本征时间尺度分量进行滤波处理；基于滤波处理后的每个所述本征时间尺度分量，得到处理后的信号。

结合第一方面的一种可选的实施方式，将所述原始信号分解成多个本征时间尺度分量，包括：获取所述原始信号中的所有局部极值点；根据所述所有局部极值点和预设公式获得基线信号；基于所述基线信号将所述原始信号分解成多个本征时间尺度分量。

结合第一方面的一种可选的实施方式，计算所述多个本征时间尺度分量中的每个本征时间尺度分量的滤波阈值，包括：计算所述多个本征时间尺度分量中的每个本征时间尺度分量的赫斯特指数；根据每个所述本征时间尺度分量的赫斯特指数计算对应的本征时间尺度分量的滤波阈值。

结合第一方面的一种可选的实施方式，基于每个所述本征时间尺度分量的滤波阈值对对应的本征时间尺度分量进行滤波处理，包括：基于每个所述本征时间尺度分量的滤波阈值采用区间阈值法对对应的本征时间尺度分量进行滤波处理。

结合第一方面的一种可选的实施方式，，基于滤波处理后的每个所述本征时间尺度分量，得到处理后的信号，包括：将滤波处理后的每个所述本征时间尺度分量累加，得到处理后的信号。

第二方面，本发明实施例还提供了一种滤波降噪装置，包括：获取模块，用于获取待处理的原始信号；分解模块，用于将所述原始信号分解成多个本征时间尺度分量；计算模块，用于计算所述多个本征时间尺度分量中的每个本征时间尺度分量的滤波阈值；滤波模块，用于基于每个所述本征时间尺度分量的滤波阈值对对应的本征时间尺度分量进行滤波处理；重建模块，用于基于滤波处理后的每个所述本征时间尺度分量，得到处理后的信号。

结合第二方面的一种可选的实施方式，所述分解模块，还用于获取所述原始信号中的所有局部极值点；根据所述所有局部极值点和预设公式获得基线信号；基于所述基线信号将所述原始信号分解成多个本征时间尺度分量。