[发明专利]一种基于小波分析的角加速度计信号自适应去噪方法

摘要

本发明提供一种基于小波分析的角加速度计信号自适应去噪方法，相较于传统的小波分析去噪方法，本发明提出了通过计算带噪信号与噪声信号的小波能量熵与能量熵的差商来确定带噪信号的最佳小波分解层数，运用中值滤波对噪声宽度与噪声标准差进行估计，结合3σ准则设定门限阈值，从而进行自适应滤波。在阈值选取方面，相比于传统的启发式sure准则、极大极小值准则以及penalty准则，效果更胜一筹。以上方法对于分子型液环式角加速度计的周期性信号与高动态信号的降噪处理都取得了较好的效果。

主权项

1.一种基于小波分析的角加速度计信号自适应去噪方法，其特征在于，包括：步骤一：对获得的角加速度计输出信号进行长度判断，该角加速度计输出信号为原始带噪信号并记为XN，若长度大于1000，则取前1000作为带噪信号的样本XN_sam；若长度小于1000，则以原始带噪信号XN为带噪信号的样本XN_sam；然后对带噪信号的样本XN_sam进行归一化运算得到带噪信号X，同时根据M_max＝log₂(length(XN_sam))计算最大分解层数M_max；并生成长度为1000的白噪声序列样本N_sam，并对其进行归一化运算后得到噪声序列N；步骤二：利用db3小波基函数分别对带噪信号X和噪声序列N进行第m层小波分解，且初始m＝1，得到近似系数cAm和细节系数cDm，并分别计算带噪信号X和噪声序列N的m层小波能量熵WEE_X和WEE_N；步骤三：根据计算分层小波能量熵的差商T，若m＝M_max或T>10％，则停止计算，此时得到的分解层数减去一为最佳分解层数，设最佳分解层数为M；若T<10％，则更新m值为m+1，返回步骤二继续计算；步骤四：对原始带噪信号XN进行中值滤波得到信号X_mid，并用XN与X_mid相减得到噪声估计序列求的绝对值后再求均值获得的半宽度W，同时计算噪声估计序列的标准差最后根据和得到门限阈值上界gate_H与下界gate_L；步骤五：用db3小波基函数对原始带噪信号XN进行M层离散小波分解，得到近似系数cAM与细节系数cD1,cD2,...cDM，将细节系数与门限阈值进行比较，保留细节系数内大于门限阈值上界gate_H和小于门限阈值下界gate_L的细节系数，获得处理后的细节系数cD1′,cD2′...cDM′；步骤六：用近似系数cAM与阈值处理过后的各层细节系数cD1′,cD2′...cDM′进行一维小波逆变换，得到最终的去噪信号