摘要:為準(zhǔn)確識(shí)別微波信號(hào)中的目標(biāo)信號(hào),本文將小波與小波包變換引入到微波目標(biāo)信號(hào)處理,對(duì)微波信號(hào)進(jìn)行分解、重構(gòu),去除信號(hào)中的噪聲,并采用MATLAB軟件進(jìn)行系統(tǒng)仿真,結(jié)果表明,,在噪信比較低時(shí),兩種方法的性能相近。在噪信比較高時(shí),小波包降噪明顯優(yōu)于小波降噪。
關(guān)鍵詞:小波包;小波;微波
引言
本文采用小波與小波包算法在多個(gè)尺度上對(duì)微波信號(hào)進(jìn)行分解,對(duì)分解后的信號(hào)進(jìn)行多分辨分析,對(duì)其中的高頻分量進(jìn)行閥值處理,對(duì)其中的低頻部分依次提取其低頻系數(shù),從而盡量減少的目標(biāo)信號(hào)與噪聲在相應(yīng)坐標(biāo)系內(nèi)的重疊,從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)信號(hào)與噪聲的分離,通過matlab軟件進(jìn)行仿真試驗(yàn),結(jié)果表明在噪信比較低時(shí),兩種方法的性能相近。在噪信比較高時(shí),小波包降噪明顯優(yōu)于小波降噪。
1 小波函數(shù)
小波函數(shù)的確切定義為:設(shè)為一平方可積函數(shù),也即
若其傅立葉變換)滿足條件
公式(1)
則稱為一個(gè)基本小波或小波母函數(shù)【27】(Mother Wavelet),并稱式1為小波函數(shù)的可容許性條件(Admissibility Condition)。要滿足該條件則必有,所以小波母函數(shù)應(yīng)具有振蕩性,也就是說它是一個(gè)波,但不是一個(gè)持續(xù)波,而是一個(gè)迅速衰減的短波。
與窗口傅立葉變換相類似,我們對(duì)母小波函數(shù)用如下條件標(biāo)準(zhǔn)化。
公式(2)
我們把歸一化為具有單位能量的解析函數(shù),因此它應(yīng)滿足下列條件:
(1)定義域是緊支撐的(Compaet Support),即在一個(gè)很小的區(qū)間之外,函數(shù)為零,換句話說函數(shù)應(yīng)有速降特性,以便獲得空間局域化。
(2)均值為零,也就是說,甚至的高階導(dǎo)數(shù)也應(yīng)為零,
即,如果使上式2成立,則有k階消失矩,此時(shí)在處有k次可微,即k越大,則母小波函數(shù)的振蕩性越大。
將小波母函數(shù)進(jìn)行伸縮和平移設(shè)其伸縮因子(稱尺度因子)為,平移因子為,則其按下列方式生成的一系列函數(shù){ }
公式(3)
叫做分析小波[37](Analyzing WaVelet)或連續(xù)小波函數(shù)。與小波母函數(shù)一樣,也具有振蕩性,而且它的振蕩性隨的增大而增大。
2 ?小波包函數(shù)
在多分辨率分析中,表明表明多分辨率分析是按照不同的尺度因子j把Hilbert空間分解為所有子空間的正交和。其中,為小波函數(shù)的閉包(小波子空間),現(xiàn)在我們進(jìn)一步對(duì)小波子空間按照二進(jìn)制分式進(jìn)行頻率的細(xì)分,以達(dá)到提高頻率分辨率的目的。
一種自然的做法就是將尺度空間和小波子空間用一個(gè)新的子空間統(tǒng)一來表征,若令
公式(4)
則Hilbert空間的正交分解即可用的分解統(tǒng)一為
公式(5)
定義子空間是函數(shù)的閉包空間,是函數(shù)的閉包空間.
小波包分解公式:
公式(6)
小波包重構(gòu)公式:
公式(7)
式中,為數(shù)字信號(hào)經(jīng)層小波包分解所得到的第個(gè)分解序列,、分別為和的對(duì)偶算子,數(shù)字信號(hào)。
3 原始信號(hào)的分解與重構(gòu)
對(duì)于原始信號(hào)s,其已知長(zhǎng)度為N,整個(gè)算法最多需要log2N步來完成。
首先,從信號(hào)s進(jìn)行小波分解,對(duì)其中的低頻部分在原來尺度的1/2尺度上在進(jìn)行小波變換。
能產(chǎn)生兩組參數(shù),一組參數(shù)是通過作用于低通濾波器能得到一個(gè)近似信號(hào),我們將低通濾波器定義為h0(-n),近似信號(hào)定義為cA1,另外一組參數(shù)是通過高通濾波器得到細(xì)節(jié)信號(hào),高通濾波器我們定義為h1(-n),將細(xì)節(jié)信號(hào)定義為cD1,在這兩個(gè)信號(hào)都是在尺度為2時(shí),濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行下采樣,圖1為算法實(shí)現(xiàn)的分解流程圖。
信號(hào)的重構(gòu)是小波變換的逆運(yùn)算,它們之間的差異在于,重建過程是先從尺度最低的細(xì)節(jié)系數(shù)cDj和近似系數(shù)cAj開始的,通過低頻和高頻作用,重構(gòu)出濾波器(h0(n)和h1(n),從而恢復(fù)出上一尺度的近似信號(hào)cAj-1,然后不斷重復(fù)上述過程,直到得到原始信號(hào)s.
圖3為算法實(shí)現(xiàn)的單步流程。
將信號(hào)分解和重構(gòu)的過程組合起來就形成了鏡像濾波器電路。
4.仿真結(jié)果分析
按照上面建立的模型系數(shù)對(duì)兩組受污染的微波信號(hào)進(jìn)行MATLAB仿真。。
在微波信號(hào)噪信比較低和較高時(shí),小波包消噪與小波消噪的仿真結(jié)果對(duì)比如圖3與4所示:
圖3與圖4的仿真結(jié)果表明,在噪信比較低時(shí),兩種方法的性能相近。在噪信比較高時(shí),小波包降噪明顯優(yōu)于小波降噪。
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作者簡(jiǎn)介:胡本鈞(1982-),性別:男,工程師,研究方向:通信工程
(作者單位:大連91550部隊(duì))