[发明专利]一种CEEMDAN-小波阈值去噪方法、装置、设备及光时域反射仪有效
申请号: | 202111252061.3 | 申请日: | 2021-10-26 |
公开(公告)号: | CN114079503B | 公开(公告)日: | 2023-03-28 |
发明(设计)人: | 姜海明;罗惠中;谢康;李妮;谭俊;刘偲嘉;甘育娇;朱铮涛 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | H04B10/071 | 分类号: | H04B10/071;G06F17/14 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 陈志明;郝传鑫 |
地址: | 510000 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 ceemdan 阈值 方法 装置 设备 时域 反射 | ||
1.一种CEEMDAN-小波阈值去噪方法,其特征在于,应用于非反射事件的小事件点的OTDR检测信号,包括以下步骤:
基于CEEMDAN分解算法,对添加自适应白噪声的原始信号采用EMD分解算法分解,获得第1至n层的IMF分量和残差rh(n),并将阶数小的IMF分量作为信号占主导的IMF分量,阶数大的IMF分量作为噪声占主导的IMF分量;
确定噪声占主导的IMF分量和信号占主导的IMF分量的临界点,并去除所述噪声占主导的IMF分量;
预设小波阈值算法的小波基、分解层数、阈值和阈值函数,基于预设的所述小波阈值算法,对所述信号占主导的IMF分量进行去噪处理;
预设的所述小波阈值算法包括:
采用sym4小波作为小波基;
预设分解层数为5层;
设置阈值为其中,j为分解层数,λj为第j层小波系数阈值,N为信号的长度,σj为第j层小波系数所含噪声的标准差;
设置阈值函数为
其中,j为分解层数,wj,k为分解的第j个尺度下的第k个小波系数,Wj,k为wj,k估计的小波系数;λj为第j层的阈值;a、b为正整数的调节因子,且使a=2、b=20。
2.根据权利要求1所述的CEEMDAN-小波阈值去噪方法,其特征在于,所述确定噪声占主导的IMF分量和信号占主导的IMF分量的临界点的步骤包括:
计算各层IMF分量与原始信号之间的相关系数R(x,Ih),并得到各层IMF分量的相关系数R(x,Ih)的差值;
根据所述各层IMF分量的相关系数R(x,Ih)的差值,获得差分曲线;
基于所述差分曲线,选取第一个大于零的峰值点作为噪声占主导的IMF分量与信号占主导IMF分量的临界点。
3.根据权利要求2所述的CEEMDAN-小波阈值去噪方法,其特征在于,所述各层IMF分量与原始信号之间的相关系数R(x,Ih)的计算公式包括:
其中,x(n)为原始信号,为原始信号的平均值,/为第h层IMF分量的平均值。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的CEEMDAN-小波阈值去噪方法,其特征在于,还包括以下步骤:
使已去噪的所述信号占主导的IMF分量相加求和,进行信号重构。
5.一种CEEMDAN-小波阈值去噪装置,其特征在于,应用于非反射事件的小事件点的OTDR检测信号,包括:
分解模块,用于基于CEEMDAN分解算法,对添加自适应白噪声的原始信号采用EMD分解算法分解,获得第1至n层的IMF分量和残差rh(n),并将阶数小的IMF分量作为信号占主导的IMF分量,阶数大的IMF分量作为噪声占主导的IMF分量;
噪声分量去除模块,用于确定噪声占主导的IMF分量和信号占主导的IMF分量的临界点,并去除噪声占主导的IMF分量;
去噪模块,用于预设小波阈值算法的小波基、分解层数、阈值和阈值函数,基于预设的所述小波阈值算法,对所述信号占主导的IMF分量进行去噪处理;预设的所述小波阈值算法包括:采用sym4小波作为小波基;预设分解层数为5层;设置阈值为其中,j为分解层数,λj为第j层小波系数阈值,N为信号的长度,σj为第j层小波系数所含噪声的标准差;
设置阈值函数为
其中,j为分解层数,wj,k为分解的第j个尺度下的第k个小波系数,Wj,k为wj,k估计的小波系数;λj为第j层的阈值;a、b为正整数的调节因子,且使a=2、b=20。
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