本公开涉及一种信号降噪方法、装置、设备及存储介质，信号降噪方法包括，采集时间域信号，利用局部时频变换将时间域信号转换成时频域信号，利用卷积网络多尺度自回归滤波器对时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号，将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。使用本公开中的信号降噪方法，能够产生准确的信号数据降噪结果，为后续的信号处理提供良好的数据。理提供良好的数据。理提供良好的数据。
【技术实现步骤摘要】
一种信号降噪方法、装置、设备及存储介质
[0001]本公开涉及信号处理
，尤其涉及一种信号降噪方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]在信号处理中，降噪处理对信号的转译和成像等起着至关重要的作用。信号在激发、接收和传输过程中会受到外界噪声的干扰，导致解码过程出错，可能会获得错误的信息。因此，进行适当的降噪处理可以有效地压制噪声干扰。在众多降噪方法中，时频域信号降噪方法是最有效的方法之一。而时频域降噪方法通常需要选择一个合适的阈值，将阈值以下的信息看作噪声。但是阈值很难被准确界定，因为阈值过大会损失有效信号，而阈值过小会导致噪声残留过度。常规的硬阈值和软阈值方法都有一定的局限性，不能适用于不同特征的信号，因此寻找一种有效的自适应滤波方法，即可以起到很好的降噪效果，同时还能保护有效信号，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]为了解决上述问题，本公开提供一种信号降噪方法。以下是对本公开详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
[0004]本公开提供一种信号降噪方法。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种信号降噪方法包括：
[0006]采集时间域信号；
[0007]利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号；
[0008]利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号；
[0009]将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
[0010]其中，所述局部时频变换包括：
[0011][0012]式中：W
k
是傅里叶系数；Ψ
k
(t)是傅里叶基函数。
[0013]其中，W
k
按照下述方程求解：
[0014][0015]式中，W
k
(t)是时频域信号，其在连续定义域表示为d(t,f)，下标k标对应频率f。
[0016]其中，所述对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号，包括：
[0017]利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号。
[0018]其中，利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号包括：
[0019][0020]式中，是不同尺度的降噪结果；Φ
a,b
(t,f)是不同尺度的降噪结果在叠加过程中具有的不同的权重。
[0021]其中，所述将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号，包括：
[0022]利用局部时频反变换所述将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号，
[0023][0024]式中，是降噪后的信号，是时频域降噪后的时频系数下标k对应频率f，Ψ
k
(t)是傅里叶基函数。
[0025]其中，所述时间域信号为多信道时间域震动信号。
[0026]本公开的第二方面提供了一种信号降噪装置，所述信号降噪装置包括：
[0027]采集模块，用于采集时间域信号；
[0028]变换模块，用于利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号；
[0029]滤波模块，用于利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号；
[0030]反变换模块，用于将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
[0031]本公开的第三方面提供了一种信号降噪设备，所述信号降噪设备包括：
[0032]处理器；
[0033]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0034]其中，所述处理器被配置为：
[0035]采集时间域信号；
[0036]利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号；
[0037]利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号；
[0038]将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
[0039]本公开的实施例的第四方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得检测设备能够执行如第一方面所述的信号降噪方法。
[0040]本公开实施例所提供的信号降噪方法中，可适用于不同的特征信号，可以产生准确的信号降噪结果，同时保护有效信号，为后续的信号处理分析提供良好的数据。
[0041]在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
附图说明
[0042]并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与描述一起用于解释本公开实施例的原理。在这些附图中，类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本公开的一些实施例，而不是全部实施例。对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1是根据一示例性实施例示出的信号降噪方法的流程图。
[0044]图2是根据一示例性实施例示出的降噪前数据信号。
[0045]图3是根据一示例性实施例示出的降噪后数据信号。
[0046]图4是根据一示例性实施例示出的降噪前数据的时频谱。
[0047]图5是根据一示例性实施例示出的降噪后数据的时频谱。
[0048]图6是根据一示例性实施例示出的信号降噪装置的框图。
[0049]图7是根据一示例性实施例示出的信号降噪设备的框图。
具体实施方式
[0050]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
[0051]在信号处理中，信号在激发、接收和传输过程中容易受到外接噪声干扰，进而导致解码过程出错，最终获得错误的信息。而进行适当地降噪处理是抑制噪声干扰的有效方式，其中以时频域信号降噪方法为最有效方法之一。时频域信号降噪方法通常需要选择一个合适的阈值，将阈值以下的时频域信号看作噪声。然而，阈值很难被准确界定，因为阈值选择过大会损失有效信号，阈值选择过小会导致噪声残留过度。常规的硬阈值和软阈值方法都有一定的局限性，不能适用于不同特征的信号，因此寻找一种有效的自适应滤波方法，即可以起到很好的降噪效果，同时能够保护有效信号，是一个亟待解决的问题。
[0052]为了解决上述问题，本公开提供了一种信号降噪方法，具体以下步骤：(1)收集时间域信号，该时间域信号为包括噪声的时间域信号。时间域信号可以包括时间域震动信号。(2)利用局部时频变换将时间域数据转换成时频域信号。(3)利用卷积网络多尺度自回归滤波本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信号降噪方法，其特征在于，所述信号降噪方法包括：采集时间域信号；利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号；对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号；将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。2.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述局部时频变换包括：式中：W
k
是傅里叶系数；Ψ
k
(t)是傅里叶基函数。3.根据权利要求2所述的降噪方法，其特征在于，W
k
按照下述方程求解：式中，W
k
(t)是时频域信号，其在连续定义域表示为d(t,f)，下标k标对应频率f。4.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号，包括：利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号。5.根据权利要求4所述的降噪方法，其特征在于，利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号包括：式中，是不同尺度的降噪结果；Φ
a,b
(t,f)是不同尺度的降噪结果在叠加过程中具有的不同的权重。6.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号，包括：利用局...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜婧，刘伟升，吴建波，郑婉秋，谭俊峰，李友如，
申请(专利权)人：中科长城海洋信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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