一种改进的小波阈值去噪方法技术

本发明专利技术请求保护一种改进的小波阈值去噪方法，将含有噪声的信号经过若干层小波分解，能够得到每一层的高频小波的对应系数。对应的分析小波系数的幅值，有用信号的较低，噪声对应则较高，应用改进的阈值函数，处理对每一层的小波系数，把小于该阈值的系数留下，高于该值的剔除，然后这些小波系数，使用小波逆变换来重构，输出为处理后的去噪的信号。本发明专利技术构建一个新的阈值函数，解决传统小波去噪算法在降噪方面的缺陷。实验数据的处理结果显示：新的阈值函数能够有效抑制惯性测量单元中随机误差的影响，相对于原有的折中阈值算法，信噪比提高，均方根误差减小，与传统降噪方案相比，用本发明专利技术中方案，信号具有更佳的平滑度，取得了良好的去噪效果。了良好的去噪效果。了良好的去噪效果。

【技术实现步骤摘要】
一种改进的小波阈值去噪方法


[0001]本专利技术属于惯性测量单元
，涉及一种改进的基于小波阈值去噪方法。

技术介绍

[0002]惯性测量单元微机电(MEMS)惯性器件与传统陀螺相比，具有生产成本低、尺寸小、整体功耗低等特点，使用的范围十分广泛，如定位、航天、车载等领域。然而因为其构造不完备、补偿方法不够完善等，引起其随机漂移误差比较大，使导航定位的精度降低，导致无法长时间导航。所以，若要使陀螺仪导航精度得到明显改善，提升使用价值，关键在于如何降低MEMS陀螺的误差。
[0003]在硬件平台层面，造成惯性测量单元输出中包含噪声的因素有器件本身的漂移误差，此外还有元部件之间存在干扰，如电磁作用，以及使用设备在接收信号输出时出现的误差等。在这些误差之中，最关键要解决的是其本身产生的噪声。
[0004]由于应用环境的不确定性，MEMS陀螺仪信号具有非平稳性特征，很难获得精确的误差模型。改善MEMS陀螺输出性能主要有两种方法：一是通过工业及工艺技术提高输出性能，例如提高敏感结构的真空封装技术、温度补偿技术、集成化水平、微机械加工工艺技术等。但受限于目前的工艺技术，MEMS精度每提高一个数量级，成本便随之提高数十倍甚至数百倍，这导致MEMS陀螺在高精度领域内竞争力远不及光纤陀螺或机械陀。二是依靠数学手段，通过对系统模型建模从而对输出进行修正。考虑到MEMS陀螺一般不单独使用，而是与其他传感器进行融合，共同完成导航任务，因此常采用卡尔曼滤波算法。但MEMS陀螺自身性能易受外界环境影响，且陀螺的随机漂移具有非线性、非平稳和慢时变的特点，影响其统计特性的准确性，继而导致系统模型建立不准确，从而降低系统滤波精度，甚至引起滤波发散。
[0005]对惯性测量单元的输出，采用降噪的方法里，经典的有限长单位冲激响应滤波、维纳滤波、自适应滤波。这些滤波方法存在一定的缺陷，即存在有用信号与噪声之间的频谱重叠问题，同时，小波变换方法在时频局部表征特性方面比较优秀，能够使输出中的高频噪声，因小波域中的所需输出信号的小波系数与噪声的不同，从而被减少。其通过在原始数据上添加窗函数处理数据进行变换，它在处理非平稳信号的时候，不需要精确的误差模型。
[0006]现有技术姚志娟、顾加佳提出的一种基于改进小波阈值函数的信号降噪算法中，其阈值处理公式w(x,m)中，根据阈值不同，划分为三段，这种方案虽然解决了软阈值和硬阈值的部分问题，但算法本身流程比较复杂，应用过程中实现较为困难；又有技术行鸿彦、吴叶丽、李瑾提出的一种基于改进阈值函数的小波去噪方法中，其改进阈值函数中，存在两个调节参数，这种方法在调参时结果不够明显与直接。
[0007]所以，在小波阈值去噪方法中，本专利技术提出了在折中法基础之上的，一种改进的小波阈值函数，同时应用该函数，使用小波去噪方法处理MEMS陀螺输出，使得信噪比降低显著，改善了输出信号的精度。

技术实现思路

[0008]本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于小波阈值去噪的改进方法，使获得的MEMS陀螺输出信号的信噪比显著降低，改善了输出信号的精度。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种改进的小波阈值去噪方法，包括以下步骤：
[0010]1)将MEMS陀螺仪出的含有噪声的信号经过若干层小波分解，得到每一层的高频小波的对应系数；
[0011]2)利用改进的阈值函数，处理每一层的小波系数，把小于该阈值的系数留下，高于该值的剔除；
[0012]3)将步骤2)获得的小波系数，使用小波逆变换进行小波重构，输出滤波后的MEMS陀螺仪信号。
[0013]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述改进的小波阈值去噪方法的步骤。
[0014]本专利技术最后提供了一种电子设备，包括MEMS陀螺仪、存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的改进小波阈值去噪方法的步骤。
[0015]本专利技术的创新点主要在于在传统的小波阈值降噪算法之中，对阈值函数进行了改进，具备便于对降噪信号进行计算，避免信号失真不准确的优点。
[0016]本专利技术同时解决了常用的小波阈值降噪方法中硬阈值函数具有不连续性，容易造成降噪后的信号出现振荡，而软阈值函数估计得到的小波系数与原信号的小波系数之间存在着一定的偏差，在信号重构后，容易出现失真的问题。
[0017]本专利技术可以给通过改变阈值函数中的参数α，使得该函数可以从软阈值函数和硬阈值函数进行切换，使其在运用的范围变广。
附图说明
[0018]图1是本专利技术的整体流程图；
[0019]图2是在25℃恒温条件下，将MEMS陀螺仪静置在水平面上，以50Hz采样频率采集静态信号。应用软阈值函数在小波去噪算法中，处理陀螺信号得到的结果；
[0020]图3是在上述条件下，应用硬阈值函数在小波去噪算法中，处理陀螺信号得到的结果；
[0021]图4是在上述条件下，应用折中阈值函数在小波去噪算法中，处理陀螺信号得到的结果。
[0022]图5是在上述条件下，应用本专利技术的改进阈值函数在小波去噪算法中，处理陀螺信号得到的结果。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例。
[0024]一种基于小波阈值去噪的改进方法。将含有噪声的MEMS陀螺仪信号经过若干层小
波分解，能够得到每一层的高频小波的对应系数。对应的分析小波系数的幅值，利用改进的阈值函数，处理对每一层的小波系数，把小于该阈值的系数留下，高于该值的剔除，然后这些小波系数，使用小波逆变换来重构，输出为处理后的去噪的信号，整体极少存在毛刺值，与理想信号更为逼近，信息保留得较为完整，去噪效果明显改善。整体结构如图1所示。
[0025]改进的小波阈值去噪方法包括以下步骤：
[0026]1)应用小波变换，处理原始的输入含噪的MEMS陀螺仪信号，从而决定分解使用的小波基函数和分解层数。将该信号经过若干层小波分解，能够得到每一层的高频小波的对应系数。对应的分析小波系数的幅值，有用信号较低，噪声对应则较高。
[0027]在小波基函数的选取上，选取更适用于MEMS信号的去噪处理。首要的要解决的方面有：支撑度以及消失矩阶数。支撑度过长，则会使得在时域上的分辨率变大，进而导致计算量的变大，消失矩阶数则主要显示了信号的奇异性。使用的时候，需要看具体情况，比如具体信号的特征，来进行选择。因其对称性较好，本专利技术选择sym小波作为小波基函数。
[0028]分解层数是影响最终的输出信号噪效果的一个重要因素，加大分解层数，有用信号的小波系数，与噪声的小波系数，它们之间的区别较为明显，能够比较轻松的分开它们；然而把层数设置的比较大的时候，这种情况会产生以下的后果：小波逆变换后得到的信号，和原始信号之间产生偏移本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进的小波阈值去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将MEMS陀螺仪输出的含有噪声的信号经过若干层小波分解，得到每一层的高频小波的对应系数；2)利用改进的阈值函数，处理每一层的小波系数，把小于该阈值的系数留下，高于该值的剔除；3)将步骤2)获得的小波系数，使用小波逆变换进行小波重构，输出滤波后的MEMS陀螺仪信号。2.根据权利要求1所述一种改进的小波阈值去噪方法，其特征在于：所述步骤1)中选用sym小波作为小波基函数。3.根据权利要求1所述一种改进的小波阈值去噪方法，其特征在于：所述步骤1)中的小波分解的层数为3
‑
6层。4.根据权利要求3所述一种改进的小波阈值去噪方法，其特征在于：所述步骤1)中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇，姜晗，李汪润，陈越川，赵博隆，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：