[发明专利]染噪红外光谱信号的去噪方法

摘要

本发明涉及红外光谱信号的去噪方法技术领域，是一种染噪红外光谱信号的去噪方法，按下述步骤进行：第一步，将加入高斯白噪声后的染噪红外光谱信号进行经验模态分解后得到j个本征模态分量，将j个本征模态分量加权平均后得到加权平均本征模态分量和残余量；第二步，对染噪红外光谱信号进行信号重构后得到重构信号。本发明所述的染噪红外光谱信号的去噪方法对染噪红外光谱信号的降噪效果更佳，并且根据本发明所述的染噪红外光谱信号的去噪方法降噪后的红外光谱信号更加贴近未染噪的红外光谱信号，为乳腺癌等疾病的诊断和治疗，能够提供更好的依据。

主权项

1.一种染噪红外光谱信号的去噪方法，其特征在于按下述步骤进行：第一步，将加入高斯白噪声后的染噪红外光谱信号进行经验模态分解后得到j个本征模态分量，j为自然数，将j个本征模态分量加权平均后得到加权平均本征模态分量和残余量；第二步，对染噪红外光谱信号进行信号重构后得到重构信号；第三步，将重构信号输入可变步长最小均方自适应滤波器，在可变步长最小均方自适应滤波器中初始化权值、设定步长因子的初始值、设定阶数和设定运行次数，可变步长最小均方自适应滤波器在运行的过程中，更新步长因子，当均方误差的曲线为收敛曲线时，可变步长最小均方自适应滤波器输出信号为降噪信号；具体地，第一步中，在染噪红外光谱信号中加入若干次均值为0、标准差是常数的高斯白噪声，高斯白噪声用n_i(n)表示，i为自然数，染噪红外光谱信号用x(n)表示，加入高斯白噪声的染噪红外光谱信号用x_i(n)表示，x_i(n)＝x(n)+n_i(n)，将加入高斯白噪声的染噪红外光谱信号进行经验模态分解后得到j个本征模态分量，本征模态分量用c_ij(n)表示，利用不相关的随机序列统计均值为0的特性，将j个本征模态分量加权平均运算，消除有噪声的本征模态分量，加权平均运算后得到加权平均本征模态分量和残余量，加权平均本征模态分量用c_j表示，残余量用r(n)表示，M为自然数，第二步中，对染噪红外光谱信号进行信号重构后得到重构信号，重构信号用x(n)表示，x(n)＝∑jcj(n)+r(n)，cj(n)为对加入高斯白噪声后的染噪红外光谱信号进行经验模态分解后得到的第j个本征模态分量；第三步中，将重构信号输入可变步长最小均方自适应滤波器中的序列用X(n)表示，X(n)＝[x(n),x(n‑1),...,x(n‑M+1)]，可变步长最小均方自适应滤波器的加权矢量用W(n)表示，W(n)＝[Wn1,Wn2,Wn3,...,WnM]T，可变步长最小均方自适应滤波器的输出信号用y(n)表示，y(n)相对于期望信号d(n)的误差用e(n)表示，e(n)＝d(n)‑W(n)TX(n)，误差与步长因子的关系满足：W(n+1)＝W(n)+2mue(n)X(n)，mu为步长因子，mu为常数，用来控制收敛速度，e(n)为信号的误差，为了保证迭代后收敛，mu必须满足：0＜mu＜λmax，λmax为输入序列X(n)自相关矩阵Rxx的最大特征值，步长因子的迭代公式为：mu₀为步长因子的初始值，所有n均为自然数，并且在迭代公式中，n为信号点的迭代次数，迭代次数为自然数，mu为第n个步长因子，步长因子根据步长因子的迭代公式进行更新，步长因子在更新的过程中，当均方误差的曲线为收敛曲线时，可变步长最小均方自适应滤波器输出信号为降噪信号。