[发明专利]一种自适应确定小波分层级数的小波去噪方法有效

专利信息
申请号: 201910885585.2 申请日: 2019-09-18
公开(公告)号: CN110598166B 公开(公告)日: 2023-07-28
发明(设计)人: 王峰;胡江湖 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G06F17/10 分类号: G06F17/10
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
地址: 211100 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 自适应 确定 分层 级数 小波去噪 方法
【说明书】:

发明公开了一种自适应确定小波分层级数的小波去噪方法,所述方法包括:根据原始信号获取小波基函数;根据所述原始信号和小波基函数获取分解层数;根据所述分解层数对原始信号进行分解获取各层的小波系数;根据所述小波系数确定各层小波系数的阈值;对所述各层小波系数进行量化处理;对所述量化处理后的小波系数进行重构,获取去除噪声的信号。本发明采用频谱分析的方法,自适应地确定最佳分解层数,解决了采用试凑法操作过程繁琐的问题。

技术领域

本发明属于雷达与声呐技术领域,具体涉及一种自适应确定小波 分层级数的小波去噪方法。

背景技术

传统的信号降噪处理主要是基于傅里叶变换的方法,对含噪信号 进行傅里叶变换后,将含噪信号从时域转换到频域,再将频域上的某 些频域段的频率进行滤除,最后通过傅里叶反变换得到降噪后的信号。 对于平稳信号来说,基于傅里叶变换的降噪方法有很好的降噪效果, 但是对于非平稳信号效果很差。小波分析法不仅解决了傅里叶变换固定分辨率的问题,还能分析信号的细节特征,能更好的处理含噪的非 平稳信号。

在使用小波分析来进行降噪处理时,对含噪信号进行分解过程中, 如果分解层数太少,不能有效提取出噪声,导致降噪不彻底;如果分 解层数太多,会使信号不能有效集中在低频部分,使得高频部分含有 一部分目标信号,同样导致降噪不彻底。因此,合适的分解层数显得 很重要。目前还没有确定分解层数的有效方法,一般在进行小波降噪时,大多数情况下都是根据经验,采取试凑法确定合适的分解层数。 在最佳分解层数较大时,这种方法不仅效率低下,过程繁琐,而且找 到的分解层数还不一定是最佳的。

发明内容

针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种自适应确定小 波分层级数的小波去噪方法,以解决现有技术中存在的分解层确定效 率低下,过程繁琐的问题。

为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:

一种自适应确定小波分层级数的小波去噪方法,所述方法包括如 下方法:

根据原始信号获取小波基函数;

根据所述原始信号和小波基函数获取分解层数;

根据所述分解层数对原始信号进行分解获取各层小波系数;

根据所述各层小波系数确定各层小波的阈值;

根据所述阈值对各层小波系数进行量化处理;

对所述量化处理后的小波系数进行重构,获取去除噪声的信号。

进一步的,所述分解层数的获取方法包括:

a、令原始信号的初始化分解层数K=1;

b、获取低通分解滤波器的频谱信息中所允许通过的最大频率位 置信息,作为第一频率位置信息;

c、获取原始信号中实部信息的频谱信息的最大频率位置信息, 作为第二频率位置信息;

d、判断第二频率位置信息是否小于等于第一频率位置信息,若 是则执行步骤从e、f、g、h,否则输出分解层数K;

e、对分解层数进行赋值,令K=K+1,对原始信号进行K次分解, 获取第K层低频小波系数;

f、对所述第K层低频小波系数进行傅里叶变换获取第K层低频 小波系数频谱信息;

g、获取第K层低频小波系数频谱信息的最大频率位置信息,作 为第二频率位置信息;

h、返回步骤d。

进一步的,所述小波系数的获取方法包括:

设最大分解级数为K:

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