[发明专利]基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理方法和装置

权利要求书

1.一种基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理方法，其特征在于，包括：

S1、对采集的水声信号进行采样，获得水声信号的离散信号样本，并将所述离散信号样本存入信号数据集中；

S2、将信号数据集中的数据信号作为待处理的含噪信号，利用平稳离散小波变换对含噪信号进行多尺度小波分解，得到含噪信号在不同频带下的小波系数；

S3、对所述小波系数进行特征分析，根据小波系数在分解尺度增加过程中所产生的特征变化选择阈值系数；

S4、根据所述阈值系数对所述小波系数进行滤波处理；

S5、对经过滤波处理的小波系数进行重构，得到去噪信号；

S6、计算所述去噪信号的信噪比，并存入信噪比数据集中；

S7、计算最先存入信噪比数据集中的信噪比数据与次先存入信噪比数据集中的信噪比数据之间的差额

S8、判断是否小于预先设置的信噪比差额门限，若为是，则将经S5得到的去噪信号作为去噪完成的水声信号输出，若为否，则先将信号数据集中的数据清空，再将在S5中得到的去噪信号存入清空后的信号数据集中，然后继续执行S2。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S8中所述的预先设置的信噪比差额门限的值不大于1。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S2中所述的利用平稳离散小波变换对含噪信号进行多尺度小波分解，得到含噪信号在不同频带下的小波系数，具体算法为：

式中，信号f(t)∈L²(R)，j,k∈z，1≤j≤J，C_J,k为2^j分辨率下的尺度系数，为尺度函数；D_j,k为2^j分辨率下的小波系数，ψ(t)为小波函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S3中所述的根据小波系数在分解尺度增加过程中所产生的特征变化选择阈值系数，包括：

通过实验分析出去噪信号和干扰噪声的小波系数在分解尺度增加过程中所产生的特征变化，选择阈值系数。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：对预先设置的信噪比差额门限进行调整，以调整进行小波分解重构的迭代次数。

6.一种基于迭代平稳离散小波变换的水声信号处理装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于对采集的水声信号进行采样，获得水声信号的离散信号样本，并将所述离散信号样本存入信号数据集中；

小波分解模块，用于将信号数据集中的数据信号作为待处理的含噪信号，利用平稳离散小波变换对含噪信号进行多尺度小波分解，得到含噪信号在不同频带下的小波系数；

数据处理模块，用于对所述小波系数进行特征分析，根据小波系数在分解尺度增加过程中所产生的特征变化选择阈值系数；

所述数据处理模块还用于根据所述阈值系数对所述小波系数进行滤波处理；

信号重构模块，用于对经过滤波处理的小波系数进行重构，得到去噪信号；

计算模块，用于计算所述去噪信号的信噪比，并存入信噪比数据集中；

所述计算模块还用于计算最先存入信噪比数据集中的信噪比数据与次先存入信噪比数据集中的信噪比数据之间的差额

判断模块，用于判断是否小于预先设置的信噪比差额门限；

输出模块，用于将去噪完成的水声信号输出。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述的预先设置的信噪比差额门限的值不大于1。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，小波分解模块用于利用平稳离散小波变换对含噪信号进行多尺度小波分解，得到含噪信号在不同频带下的小波系数，具体算法为：

式中，信号f(t)∈L²(R)，j,k∈z，1≤j≤J，C_J,k为2^j分辨率下的尺度系数，为尺度函数；D_j,k为2^j分辨率下的小波系数，ψ(t)为小波函数。