本发明专利技术公开了一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法、系统及存储介质，涉及信号处理技术领域，包括：对原信号进行奇异谱分析，获得信号分量并重构；对重构的信号进行噪声程度评估；将重构的信号转化为位平面矩阵；计算噪声所占比特位，并进行局部幅度降噪；将各比特向量还原至十进制表示数，获得被量化信号，对被量化信号进行光滑化处理以去除量化误差，获得最终降噪信号。本发明专利技术通过自适应降噪，解决了传统奇异谱降噪方法中重构信号噪声残留、原信号失真等问题，提高了信号降噪的效率。提高了信号降噪的效率。提高了信号降噪的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及信号处理
，更具体的，涉及一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]在信号分析过程中，进行降噪处理至关重要。信号在采集和传输过程中，由于外界环境干扰和本身仪器的影响，难免会有噪声夹杂在其中，而噪声会对目标信号检测、特征提取以及进行回归预测造成影响，特别是在一些高精度数据的分析中，哪怕是很微弱的噪声都会对分析结果产生巨大的影响。
[0003]现实中往往噪声频率带宽不可知，组成复杂，无法通过特定参数解决所有信号的降噪。传统自适应降噪有自适应滤波、经验模态分解、奇异谱分析等。但以上自适应降噪也存在着诸如需要一个特定的参考输入信号、无法进行多分量分解且无法控制分量数目等缺点。
[0004]奇异谱分析是一种独立于信号模型的时间序列分解方法。它根据所观测到的时间序列构造出轨迹矩阵，并对轨迹矩阵进行分解、重构，从而提取出代表原时间序列不同成分的加性信号，如趋势信号、周期信号、噪声信号、高频振荡等。
[0005]基于以上技术背景，本专利技术公开了一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法，涉及信号处理
这是一种新型的降噪方法，解决了传统奇异谱分析降噪方法存在的问题和痛点，提高信号降噪的效率。
技术实现思路
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法、系统及存储介质。
[0007]本专利技术第一方面提供了一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法，包括：对原信号进行奇异谱分析，生成信号分量并进行重构；对重构的信号进行噪声程度评估；将重构的信号转化为位平面矩阵；计算噪声所占比特位，并进行局部幅度降噪；将各比特向量还原至十进制表示数，获得被量化信号；对被量化信号进行光滑化处理以去除量化误差，获得最终降噪信号。
[0008]本方案中，所述的将原信号进行奇异谱分析，生成信号分量并进行重构，具体为：生成轨迹矩阵，通过所述轨迹矩阵对原信号进行分割；根据轨迹矩阵构建矩阵，表示矩阵转置运算符，获取矩阵的特征值，将轨迹矩阵表示为个奇异谱分量的和；预设特征值阈值，根据所述特征值对个奇异谱分量分为两组，将所述特征值大
于所述特征值阈值设定下的条件约束值的对应奇异谱分量作为一组信号分量，将组中所有奇异谱分量相加，得到去噪信号；利用对角线平均法将各组信号分量反演为一维信号。
[0009]本方案中，所述的对重构的信号进行噪声程度评估，具体为：对重构的去噪信号进行极大值极小值点的检测，获取检测点个数信息；预设峰点个数作为判断阈值，当所述检测点个数信息小于判断阈值，则说明重构后的去噪信号不含噪声，无需进行残留噪声的去除；当所述检测点个数信息大于判断阈值，则说明重构后的去噪信号含有残留噪声。
[0010]本方案中，所述的将重构的信号转化为位平面矩阵，具体为：当重构信号含有残留噪声时，对于重构信号中每个十进制的数据点进行二进制的转化；将长度为的重构信号转化为的位平面矩阵，所述位平面矩阵的每一列分别对应重构信号的各数据点的二进制表示向量；各向量中从上至下表示从高位到低位的二进制比特位；所转化的二进制表示位数取决于硬件存储信号数据时设置的位深参数。
[0011]本方案中，所述的计算噪声所占比特位，并进行局部幅度降噪，具体为：检测重构信号的极大值点与极小值点，获取检测点个数，记录所有检测点坐标，将所述检测点的坐标按时间顺序排序，获得对应横坐标与纵坐标序列；计算每相邻两点坐标的纵坐标值的差值，获得差分序列，对所述差分序列中所有元素取绝对值并作统计直方图，取检测点个数最多的对应统计区间的中间值为噪声幅度；根据所述噪声幅度，按照预设计算方式获得对应噪声所占比特位；根据所述噪声所占比特位与位平面矩阵，获得局部幅度降噪信号对应的位平面矩阵。
[0012]本方案中，包括：将各比特向量还原至十进制表示数，获得被量化信号，对所述被量化信号进行奇异谱分析进行光滑化处理以去除量化误差，获得最终降噪信号。
[0013]本专利技术第二方面还提供了一种基于奇异谱分析的位平面降噪系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法程序，所述一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：对原信号进行奇异谱分析，生成信号分量并进行重构；对重构的信号进行噪声程度评估；将重构的信号转化为位平面矩阵；计算噪声所占比特位，并进行局部幅度降噪；将各比特向量还原至十进制表示数，获得被量化信号；对被量化信号进行光滑化处理以去除量化误差，获得最终降噪信号。
[0014]本方案中，所述的将原信号进行奇异谱分析，生成信号分量并进行重构，具体为：生成轨迹矩阵，通过所述轨迹矩阵对原信号进行分割；根据轨迹矩阵构建矩阵，表示矩阵转置运算符，获取矩阵的特征值，将轨迹矩阵表示为个奇异谱分量的和；
预设特征值阈值，根据所述特征值对个奇异谱分量分为两组，将所述特征值大于所述特征值阈值设定下的条件约束值的对应奇异谱分量作为一组信号分量，将组中所有奇异谱分量相加，得到去噪信号；利用对角线平均法将各组信号分量反演为一维信号。
[0015]本方案中，所述的对重构的信号进行噪声程度评估，具体为：对重构的去噪信号进行极大值极小值点的检测，获取检测点个数信息；预设峰点个数作为判断阈值，当所述检测点个数信息小于判断阈值，则说明重构后的去噪信号不含噪声，无需进行残留噪声的去除；当所述检测点个数信息大于判断阈值，则说明重构后的去噪信号含有残留噪声。
[0016]本方案中，所述的将重构的信号转化为位平面矩阵，具体为：当重构信号含有残留噪声时，对于重构信号中每个十进制的数据点进行二进制的转化；将长度为的重构信号转化为的位平面矩阵，所述位平面矩阵的每一列分别对应重构信号的各数据点的二进制表示向量；各向量中从上至下表示从高位到低位的二进制比特位；所转化的二进制表示位数取决于硬件存储信号数据时设置的位深参数。
[0017]本方案中，所述的计算噪声所占比特位，并进行局部幅度降噪，具体为：检测重构信号的极大值点与极小值点，获取检测点个数，记录所有检测点坐标，将所述检测点的坐标按时间顺序排序，获得对应横坐标与纵坐标序列；计算每相邻两点坐标的纵坐标值的差值，获得差分序列，对所述差分序列中所有元素取绝对值并作统计直方图，取检测点个数最多的对应统计区间的中间值为噪声幅度；根据所述噪声幅度，按照预设计算方式获得对应噪声所占比特位；根据所述噪声所占比特位与位平面矩阵，获得局部幅度降噪信号对应的位平面矩阵。
[0018]本方案中，包括：将各比特向量还原至十进制表示数，获得被量化信号，对所述被量化信号进行奇异谱分析进行光滑化处理以去除量化误差，获得最终降噪信号。
[0019]本专利技术第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法程序，所述一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种基于奇异谱分析本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：对原信号进行奇异谱分析，生成信号分量并进行重构；对重构的信号进行噪声程度评估；将重构的信号转化为位平面矩阵；计算噪声所占比特位，并进行局部幅度降噪；将各比特向量还原至十进制表示数，获得被量化信号；对被量化信号进行光滑化处理以去除量化误差，获得最终降噪信号。2.根据权利要求1所述的一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法，其特征在于，所述的对原信号进行奇异谱分析，生成信号分量并进行重构，具体为：生成轨迹矩阵，通过所述轨迹矩阵对原信号进行分割；根据轨迹矩阵构建矩阵，表示矩阵转置运算符，获取矩阵的特征值，将轨迹矩阵表示为个奇异谱分量的和；预设特征值阈值，根据所述特征值对个奇异谱分量分为两组，将特征值之和大于所述特征值阈值设定下的条件约束值的对应奇异谱分量作为一组信号分量，将组中所有奇异谱分量相加，得到去噪信号；利用对角线平均法将各组信号分量反演为一维信号。3.根据权利要求1所述的一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法，其特征在于，所述的对重构的信号进行噪声程度评估，具体为：对重构的去噪信号进行极大值极小值点的检测，获取检测点个数信息；预设峰点个数作为判断阈值，当所述检测点个数信息小于判断阈值，则说明重构后的去噪信号不含噪声，无需进行残留噪声的去除；当所述检测点个数信息大于判断阈值，则说明重构后的去噪信号含有残留噪声。4.根据权利要求1所述的一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法，其特征在于，所述的将重构的信号转化为位平面矩阵，具体为：当重构信号含有残留噪声时，对于重构信号中每个十进制的数据点进行二进制的转化；将长度为的重构信号转化为的位平面矩阵，所述位平面矩阵的每一列分别对应重构信号的各数据点的二进制表示向量；各向量中从上至下表示从高位到低位的二进制比特位；所转化的二进制表示位数取决于硬件存储信号数据时设置的位深参数。5.根据权利要求1所述的一种基于奇异谱分析的位平面降噪方法，其特征在于，所述的计算噪声所占比特位，并进行局部幅度降噪，具体为：检测重构信号的极大值点与极小值点，获取检测点个数，记录所有检测点坐标，将所述检测点的坐标按时间顺序排序，获得对应横坐标与纵坐标序列；计算每相邻两点坐标的纵坐标值的差值，获得差分序列，对所述差分序列中所有元素取绝对值并作统计直方图，取检测点个数最多的对应统计区间的中间值为噪声幅度；根据所述噪声...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈丹妮，姚润峰，刘庆，林政佳，凌永权，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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