利用小波變換進(jìn)行高噪背景下的信號(hào)提取.pdf

1、實(shí)際采集信號(hào)的過程中，由于數(shù)據(jù)采集環(huán)境和完成數(shù)據(jù)采集任務(wù)的儀器儀表自身的原因不可避免的存在其他信號(hào)的干擾和噪聲，噪聲的存在對(duì)于數(shù)據(jù)采集和信號(hào)測(cè)量之后的科研和生產(chǎn)工作會(huì)造成不利的影響，這些噪聲信號(hào)將掩蓋我們所需要的有用信號(hào)，因此在對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理之前必須對(duì)實(shí)際采集的信號(hào)處理，以便消除噪聲信號(hào)，有效地表現(xiàn)原始信號(hào)中的有用信息。消噪的效果將直接影響到后續(xù)的基于信號(hào)的分析、診斷、識(shí)別等方面的工作進(jìn)行，為了提高技術(shù)指標(biāo)，提取出準(zhǔn)確的信號(hào)，去除干擾信

2、號(hào)與隨機(jī)噪聲信號(hào)是非常重要的。小波變換具有低熵性、多分辨率、去相關(guān)性和選基靈活的特點(diǎn)，使其成為特征提取和低通濾波功能的綜合，相當(dāng)于對(duì)信號(hào)同時(shí)進(jìn)行低通和高通濾波，其低頻系數(shù)主要反映信號(hào)的信息，而高頻系數(shù)主要反映噪聲和信號(hào)細(xì)節(jié)的信息，在信號(hào)處理中有相當(dāng)大的優(yōu)勢(shì)，尤其是在對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的處理中有著傅立葉變換不可比擬的優(yōu)勢(shì)。 本文主要開展了如下幾方面的研究?jī)?nèi)容： 1．比較了利用小波變換去噪與傳統(tǒng)濾波去噪的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)于小波變換來說，

3、它在時(shí)域和頻域都具有局部性，同時(shí)還具有多分辨率特性，適合于分析同時(shí)具有低頻和高頻的信號(hào)。并且根據(jù)信號(hào)與噪聲變換后小波系數(shù)隨尺度變化的不同，本文提出了基于小波變換的去噪方法。 2．在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合，信號(hào)是非平穩(wěn)的，其統(tǒng)計(jì)量(如相關(guān)函數(shù)、功率譜等)是時(shí)變函數(shù)，只了解信號(hào)在時(shí)域或頻域的全局特性是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，最希望得到的是信號(hào)頻譜隨時(shí)間的變化情況。為此，需要使用時(shí)間和頻率的聯(lián)合函數(shù)表示信號(hào)，這種表示稱為信號(hào)的時(shí)頻分布。本文主要介紹了短

4、時(shí)傅立葉變換、Gabor變換和小波變換。 3．介紹了小波去噪理論，對(duì)其相關(guān)參數(shù)作了分析，并依據(jù)相關(guān)函數(shù)，在遵循小波基選取的一般原則基礎(chǔ)上，對(duì)五種小波基函數(shù)進(jìn)行了比較，以相關(guān)系數(shù)作為判斷信號(hào)處理效果好壞的依據(jù)，分別對(duì)五種常用小波基函數(shù)選取不同參數(shù)后分解、重構(gòu)信號(hào)與原始信號(hào)進(jìn)行了比較，通過比較相關(guān)系數(shù)的大小選定了適合該信號(hào)的最佳小波基函數(shù)。得出：針對(duì)脈沖信號(hào)，基于Daubechies小波，采用離散二進(jìn)制小波變換效果比較好。

5、4．由于脈沖信號(hào)概率密度的稀疏性，現(xiàn)有的小波閾值降噪效果不明顯。本文將脈沖信號(hào)的概率密度與稀疏分布的概率密度函數(shù)作一比較，提出了最大似然估計(jì)閾值去噪：首先，對(duì)已知原始信號(hào)的噪聲信號(hào)進(jìn)行去噪，利用相關(guān)函數(shù)，和原有的軟硬閾值去噪進(jìn)行比較；其次，針對(duì)無原始信號(hào)的噪聲信號(hào)，對(duì)閾值公式中的幾個(gè)參數(shù)作了估計(jì)后，再進(jìn)行去噪，和原有的效果進(jìn)行比較。研究表明：針對(duì)脈沖回波信號(hào)，利用小波變換采用最大似然估計(jì)閾值的方法去噪的效果優(yōu)于傳統(tǒng)的小波消噪。因此，對(duì)于