[发明专利]噪声抑制方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种噪声抑制方法、装置、设备及存储介质，属于信号处理技术领域。该方法包括：获取原始含噪信号；利用互补集合经验模态分解算法将其分解为多个本征模态分量；基于其时域特征信息，从中确定出第一分界分量，以划分出噪声主导分量以及第一信号主导分量；再次利用该算法将第一分界分量以及相邻的第一信号分量分解为多个本征模态子分量，并根据其时域特征信息，筛选出第二信号主导分量；将剩余的第一信号主导分量和第二信号主导分量进行叠加，得到去噪信号。本发明对分界点附近的分量信号进行二次分解，将分界点附近更易混杂在一起的噪声和信号完全分离开，从而在抑制信号的同时，尽可能多的保留有用信号。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种噪声抑制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在实际信号采集过程中，由于受系统内部与外界环境等因素的影响，常会导致所采集到的信号数据中包含有噪声干扰，从而影响对信号的分析与处理。传统的频域滤波方法能够将不同频段的信号与噪声分离，适用于平稳信号分析，而对于非平稳信号，则难以奏效。对于非平稳信号，可以采用小波降噪、经验模态分解降噪、集合经验模态分解以及互补集合经验模态分解等多种方法进行信号降噪。

但是，对于最新的互补集合经验模态分解，即CEEMD方法，其虽然可以解决经验模态分解降噪方式中存在的模态混叠问题，以及集合经验模态分解中的辅助白噪声残留与计算效率低等问题，但对CEEMD分解得到的各本征模态函数(IMF)分量，却难以有效区分噪声主导IMF分量与信号主导IMF分量。而对于噪声主导IMF分量与信号主导IMF分量分界点附近的IMF分量，有用信号和噪声更易混杂在一起，传统的CEEMD法难以将信号和噪声完全分离开。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种噪声抑制方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中难以将信号和噪声完全分离开的技术问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种噪声抑制方法，所述方法包括：

获取原始含噪信号；

利用互补集合经验模态分解算法将所述原始含噪信号分解为多个本征模态分量；任一所述本征模态分量具有时域特征信息；

基于多个所述本征模态分量的时域特征信息，从多个所述本征模态分量中确定出第一分界分量，并利用所述第一分界分量将多个所述本征模态分量划分为至少一个噪声主导本征模态分量以及至少一个第一信号主导本征模态分量；

利用互补集合经验模态分解算法将所述第一分界分量以及与所述第一分界分量相邻的第一信号主导本征模态分量分解为多个本征模态子分量，并根据多个所述本征模态子分量的时域特征信息，筛选出第二信号主导本征模态分量；

将至少一个所述第一信号主导本征模态分量中的剩余信号主导本征模态分量和所述第二信号主导本征模态分量进行叠加，得到抑制噪声后的去噪信号；所述剩余信号主导本征模态分量，为至少一个所述第一信号主导本征模态分量中除去与所述第一分界分量相邻的第一信号主导本征模态分量的部分。

可选地，所述基于多个所述本征模态分量的时域特征信息，从多个所述本征模态分量中确定出第一分界分量之前，所述方法还包括：

根据所述原始含噪信号中包含的噪声和信号之间的时域特征差异，从所述时域特征信息中确定出第一目标时域特征信息；

所述基于多个所述本征模态分量的时域特征信息，从多个所述本征模态分量中确定出第一分界分量，包括：

基于多个所述本征模态分量的第一目标时域特征信息，从多个所述本征模态分量中确定出所述第一分界分量。

可选地，所述利用所述第一分界分量将多个所述本征模态分量划分为至少一个噪声主导本征模态分量以及至少一个第一信号主导本征模态分量，包括：