一种改进的自适应小波阈值信号去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种改进的自适应小波阈值信号去噪方法，包括以下步骤：选择小波基函数；将软、硬阈值法结合，设计阈值函数，并设定可变阈值；确定分解尺度；利用逆小波变换对信号进行重构，得到去噪后的信号。本发明专利技术通过将软、硬阈值法结合，使阈值具有自适应更新功能，且对固定阈值进行改进设置可变阈值，进一步提高了去噪效果。去噪效果。去噪效果。

【技术实现步骤摘要】
一种改进的自适应小波阈值信号去噪方法


[0001]本专利技术属于信号处理
，特别涉及一种改进的自适应小波阈值信号去噪方法。

技术介绍

[0002]信号采集过程中，由于采集设备、外部环境等因素的限制，采集的信号容易受到多种噪声的干扰，表现为毛刺、波动、伪影等现象，这无疑对后期的信号分析造成极大困难。因此，需采用有效的信号去噪方法，将信号中的噪声分离。
[0003]目前，常用的信号去噪方法主要有数字滤波法、自适应滤波法、卡尔曼滤波法、独小波去噪法等。数字滤波适合消除固定频率段内的噪声，例如设计低通滤波器去除工频干扰，设计高通滤波器去除基线漂移。数字滤波简单稳定且容易实现，但消除噪声的同时，信号的一些关键特征也被消除了。自适应滤波可以很好的解决这一问题，但是自适应滤波需要利用一个与原始信号高度相关的参考信号进行去噪，因而在实际应用中并不合适。在一般情况下,卡尔曼滤波技术应用得比较广泛。然而,在系统模型和噪声统计特性存在不确定性的条件下,卡尔曼滤波的应用就受到了一些限制。
[0004]小波分析是近年来发展起来的一种新的信号处理方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进的自适应小波阈值信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选择小波基函数；(2)将软、硬阈值法结合，设计阈值函数，并设定可变阈值，(3)根据信号的频谱确定分解尺度，并进行多尺度小波分解，得到噪声和信号的小波系数；将小波系数与阈值进行比较，将大于阈值的小波系数进行保留，将小于阈值的小波系数置为0；(4)利用逆小波变换对信号进行重构，得到去噪后的信号。2.根据权利要求1所述的改进的自适应小波阈值信号去噪方法，其特征在于，步骤(2)中所述的阈值函数如下：其中，λ为设置的阈值，α是调整系数，可以根据实际需要进行调整，0≤α≤1；当α接近0时，将逼近硬阈值法的结果；当α接近1时，将逼近软阈值法的结果。3.根据权利要求2所述的改进的自适应小波阈值信号去噪方法，其特征在于，阈值函数公式(1)中所述的设置的阈值λ是结合固定阈值和启发式阈值的可变阈值，公式如下：λ
j
＝c
j
σ
j
th
j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)f(m)＝sort2(s)m＝0,1,
…
,l
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)(4)(4)(4)(4)其中式(2)λ
j
是设置的可变阈值，c

【专利技术属性】
技术研发人员：殷波，魏志强，吴剑，孙雁，倪金，孙鲁宁，王俏俏，
申请(专利权)人：青岛海尔创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：