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        基于同態(tài)小波的乘性噪聲去除方法研究

        2018-06-24 03:01:46王明康周世健李志農(nóng)王奉偉
        設(shè)備管理與維修 2018年13期
        關(guān)鍵詞:乘性同態(tài)信號處理

        王明康,周世健,李志農(nóng),王奉偉

        (1.南昌航空大學(xué)無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室,江西南昌 330063;2.同濟大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院,上海 200092)

        0 引言

        在信號處理中,噪聲通常被認為是對信號有害的,即它“污染”了信號。正因為噪聲的存在,才產(chǎn)生了一系列的信號處理算法,使信號處理理論迅速發(fā)展。目前現(xiàn)有的一些信號去噪方法均是在加性類噪聲(且默認為高斯白噪聲)的基礎(chǔ)上進行的。加性類噪聲的消除方法有很多,如自適應(yīng)濾波、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法等:自適應(yīng)濾波是在維納濾波、Kalman濾波等線性濾波基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種最佳濾波方法;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法是為了精確描述頻率隨時間的變化而提出的一種自適應(yīng)較好,直觀的瞬時頻率分析方法;小波變換是眾多去噪方法中具有代表性的一種,信噪分離和弱信號提取是小波在信號分析中應(yīng)用的重要方面。利用小波或小波包分解,可以將信號分解成不同的頻段,從而實現(xiàn)信噪分離。

        加性類噪聲的信號是固定的,且噪聲部分不隨信號而變化,但是乘性類噪聲則不同。乘性噪聲往往由信道不理想引起,噪聲部分隨著信號的變化而變化[1]。因此,對于乘性噪聲,利用傳統(tǒng)的去噪方法很難得到理想的效果。現(xiàn)有的有效處理方法是引入同態(tài)變換去除噪聲與信號的相倚性,將乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲,再對信號進行濾波處理[2],此方法的去噪效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的去噪方法。聯(lián)合同態(tài)映射與小波變換,提出一種基于同態(tài)映射與小波變換的乘性噪聲消除方法,并進行仿真實驗驗證。

        1 基于同態(tài)小波變換的乘性噪聲消除方法

        一般地,乘性噪聲可用式(1)的數(shù)學(xué)模型表示[3]。

        其中,y(t)表示含噪觀測信號,s(t)表示真實信號,e(t)表示噪聲,噪聲類型為服從N(1,σ2)的高斯噪聲。

        首先由同態(tài)變換和小波閾值去噪兩部分組成。首先,y(t)經(jīng)過對數(shù)同態(tài)變換為 G(t)=ln(s)+ln(e)。這樣就將原有的乘性噪聲,在同態(tài)映射下已轉(zhuǎn)換為加性噪聲[4-5]。對于含加性噪聲的信號,可利用小波變換方法對信號進行多尺度分解,選定門限閾值對小波系數(shù)進行量化處理,在每一尺度下把屬于噪聲的小波系數(shù)去除,保留并增強屬于信號的小波系數(shù),最后重構(gòu)出小波去噪后的信號,運用指數(shù)逆變換恢復(fù)真實信號,文章選取信噪比和均方根誤差2個指標對去噪效果進行評價。具體流程如圖1所示。

        圖1 算法流程

        小波去噪存在小波基和閾值的選取問題[6-9],如何選取最優(yōu)的小波基和閾值以達到提高去噪、準確提取信號的目的也是很多學(xué)者研究的對象。這里小波基選取Daubechies小波,小波閾值采用軟閾值法,將信號小波系數(shù)的絕對值和閾值比較,小于或等于閾值的點置零,大于閾值的點變?yōu)樵擖c與閾值的差值,見式(2)。

        2 仿真實驗分析

        為了驗證該乘性噪聲消除方法的有效性,對仿真的3種非線性非平穩(wěn)信號(bumps,blocks和 x(t))進行測試(對 blocks信號進行平移處理,使其幅值全為正值),其中信號采樣點數(shù)為1024點,則有式(3)。

        均方根誤差 RMSE(Root Mean Square Error)見式(4)。

        (2)信噪比 SNR(Signal-Noise Ratio)見式(5)。

        采用Daubechies小波函數(shù)進行去噪處理。原始信號和加入噪聲的3種信號見圖2,含噪信號經(jīng)處理后的結(jié)果見圖3。利用MATLAB仿真3個含有乘性噪聲混疊觀測信號,并添加相同強度的噪聲,通過小波閾值函數(shù)直接對含噪仿真信號處理和文中方法對含噪仿真信號處理2種方法進行去噪。小波去噪采用db6小波基,分解層次4層,根據(jù)第1層的高頻系數(shù)估計噪聲標準差滓,然后對含噪信號進行閾值處理。

        圖2是3種仿真信號的模擬序列,噪聲已“污染”整個信號,需采用信號處理方法去除噪聲的干擾,恢復(fù)有用信號。表1中,bumps信號經(jīng)小波變換和文中方法處理后,信噪比分別為10.434 6 dB,14.572 4 dB;blocks信號處理后信噪比分別為14.729 0 dB,15.266 1 dB;x(t)信號處理后信噪比分別為14.294 3 dB,15.316 6 dB,可以看出信噪比明顯提高。圖3和表1結(jié)果表明,該方法在某種程度上實現(xiàn)了原始含噪觀測信號中乘性噪聲干擾的消除,較傳統(tǒng)的小波變換或自適應(yīng)濾波去噪有一定優(yōu)勢。

        3 結(jié)語

        圖2 模擬仿真序列

        圖3 小波閾值去噪與文中方法去噪結(jié)果

        表1 3種仿真信號的去噪結(jié)果

        針對乘性噪聲去除問題,提出基于小波閾值處理的對數(shù)同態(tài)變換法。相比于其他方法,該法在去除乘性噪聲方面效果明顯,表明對于乘性噪聲的去除,同態(tài)變換過程是有必要的。仿真實驗中,bumps信號由小波閾值去噪處理后,信噪比與均方根誤差分別為10.434 6 dB主0.541 3 mm;由該方法處理后,信噪比與均方根誤差分別為14.572 4 dB和0.336 2 mm。結(jié)果表明,該方法較小波變換去噪有一定優(yōu)勢。此外,該方法實現(xiàn)簡單,可直接處理時頻域信號。因此,在含有乘性噪聲的信號處理領(lǐng)域有較大應(yīng)用潛力。

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