[发明专利]一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法有效
| 申请号： | 202010175938.2 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111368778B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 林海军;郑兆恒;赵烟桥;张旭辉;张旭;叶剑波;梁肇聪;彭旺林;黄文峰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 优化 算法 微弱 信号 噪声 剥离 方法 | ||
1.一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法，包括以下步骤：
步骤a、确定有用信号的范围，其中，幅值上限为xmax，幅值下限为xmin；
步骤b、确定有用信号的细分数M；
步骤c、根据干扰信号或噪声信号或有用信号的位数n，确定循环数n；
其特征在于，还包括以下步骤：
步骤d、确定有用信号为最高位为xmax，最低位为xmin，N进制，每一位最小步进单位为d＝(xmax-xmin)/N的数据结构；其中，xminxmin...xminxmin为有用信号初值；
步骤e：分别用干扰信号Y减去有用信号X1、X2和X3，得到三个噪声估计值Z1、Z2和Z3，其中，Y＝ynyn-1…y2y1，X1为有用信号初值，X2为有用信号初值+d，X3为有用信号初值+2d，Z1＝Y-X1，Z2＝Y-X2，Z3＝Y-X3
步骤f、分别针对Y和Z1，Y和Z2，Y和Z3，按照如下公式计算
得到三个R1；其中，y(i)表示干扰信号Y的第i位，z(i)表示噪声信号Z的第i位；
步骤g、判断中间的R1是否同时大于两边的R1，如果：
否，将有用信号初值+d，设定为新的有用信号，返回步骤e；
是，用信号初值+d即为剥离噪声后的微弱信号。
2.一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法，包括以下步骤：
步骤a、确定有用信号的范围，其中，幅值上限为xmax，幅值下限为xmin；
步骤b、确定有用信号的细分数M；
步骤c、根据干扰信号或噪声信号或有用信号的位数n，确定循环数n；
其特征在于，还包括以下步骤：
步骤d、确定有用信号为最高位为xmax，最低位为xmin，N进制，每一位最小步进单位为d＝(xmax-xmin)/N的数据结构；其中，xminxmin…xminxmin为有用信号初值；
步骤e：分别用干扰信号Y减去有用信号X1、X2和X3，得到三个噪声估计值Z1、Z2和Z3，其中，Y＝ynyn-1…y2y1，X1为有用信号初值，X2为有用信号初值+d，X3为有用信号初值+2d，Z1＝Y-X1，Z2＝Y-X2，Z3＝Y-X3
步骤f、分别针对Y和Z1，Y和Z2，Y和Z3，按照如下公式计算
得到三个R2；其中，y(i)表示干扰信号Y的第i位，z(i)表示噪声信号Z的第i位；
步骤g、判断中间的R2是否同时小于两边的R2，如果：
否，将有用信号初值+d，设定为新的有用信号，返回步骤e；
是，用信号初值+d即为剥离噪声后的微弱信号。
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