一种信号去噪方法及其信号去噪放大器技术

本发明专利技术公开了一种信号去噪方法及其信号去噪放大器。本发明专利技术的信号去噪方法包括以下步骤：(1)将包含噪声的信号以步长为单位进行多次平移，步长小于信号的周期的四分之一；(2)将多次平移后的所述信号相叠加得到新的信号。本发明专利技术的信号去噪放大器包括延时器单元以及信号求和单元，延时器单元将包含噪声的信号以步长为单位进行多次平移，步长小于信号的周期的四分之一，并且信号求和单元将多次平移后的信号相叠加得到新的信号。本发明专利技术无需进行参数优化，省时省力，在数学计算上更为简单快速，并且能够实现有效的去噪效果，大幅提高信号的信噪比。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是关于一种信号处理的方法及装置，特别是关于一种对携带噪声的信号进行去噪放大的方法及装置。
技术介绍
目前在电子信息
中，大部分信号去噪的方法都是基于小波变换进行的。 小波变换具有低熵性、多分辨率等特性，并且具有去相关性和基函数的选择灵活等特点，这些特点使其在声音信号和图像信号的降噪方面得到广泛的应用。例如，一个信号f(n)被噪声污染后成为s(n)，那么基本的噪声模型就可以表示为如下形式公式(1):S(n) = f (η) + σ e(n)上述公式中e(n)为噪声；σ为噪声强度。在最简单的情况下，e(n)为高斯白噪声，且σ =1。小波变换就是要抑制e(n)以恢复f (η)，从而达到去除噪声的目的。小波去噪的方法很多，下面以小波阈值去噪为例进行说明，其通常通过以下3个步骤来实现步骤(1)小波分解；步骤(2)设定各层细节的阈值，对得到的小波系数进行阈值处理；步骤(3)小波逆变换重构信号。中国专利技术专利申请第200480027380. 2号公开了一种对视频信号进行去噪声的方法，按照该方法，小波变换器在空间上将视频序列的各个帧变换成二维频带，随后在时间方向上对这些二维频带进行分解，以形成空间-时间子频带。空间变换可以包括应用低频带平移方法来产生平移不变运动参考帧。二维频带的分解可以包括对各个二维频带使用一个运动补偿时间滤波器。然后例如使用诸如软阈值处理、硬阈值处理和小波维纳滤波器之类的小波去噪声技术从各个空间-时间子频带中消除添加性噪声。中国专利技术专利申请第03803093. 4号公开了一种在以因噪声产生的损失最小的情况从接收信号中提取信息的方法和系统，该系统包括变换器，用于使接收信号与小波函数相关，并产生小波分解系数；以及阈值电路，其响应接收信号，用于根据信号类型应用预定阈值。该系统还包括滤波器，该滤波器连接到变换器和阈值电路，用于利用阈值电路应用的阈值，改变变换器产生的小波分解系数，以产生改变的小波系数，从该改变的小波系数以降低的噪声重构该接收信号。小波阈值去噪的关键在于如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，这将直接影响到小波去噪的结果。小波去噪的数学计算比较复杂，处理过程繁复。因此，提供一种新型的信号去噪方法及其信号去噪放大器成为业界需要解决的问题
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种能够有效去除信号中的噪声、提高其信噪比的信号去噪方法及其信号去噪放大器。本专利技术的一种技术方案是这样实现的提供一种信号去噪方法，所述信号去噪方法包括以下步骤(1)将包含噪声的信号以步长为单位进行多次平移，其中所述步长小于所述信号的周期的四分之一；( 将多次平移后的所述信号相叠加得到新的信号。优选地，上述步长的数值取尽可能小的正值。可选地，上述信号周期为2T，上述步长等于0. 005T, T为任意变量值。或者，上述信号周期为2T，上述步长等于0. 05T。可选择地，上述信号周期为2T，上述步长等于0.01T或0.02T。特别地，上述平移次数为50次或者10次。另外，本专利技术还提供了一种信号去噪放大器，其包括信号输入单元以及信号输出单元，包含噪声的信号通过上述信号输入单元输入，并且经过去噪处理后的信号通过上述信号输出单元输出，上述信号去噪放大器还包括延时器单元以及信号求和单元，上述延时器单元将包含噪声的上述信号以步长为单位进行多次平移，其中上述步长小于上述信号的周期的四分之一，并且上述信号求和单元将多次平移后的上述信号相叠加得到新的信号。优选地，上述延时器单元包括多个延时器。并且，上述延时器的数量为50个或者10个。另外，上述信号周期为2T，上述步长为0. 005T或者0. OlT或者0. 02T或者0. 05T。本专利技术的有益效果是(1)本专利技术的信号去噪方法无需进行参数优化，省时省力， 与小波去噪相比，在数学计算上更为简单快速；(2)本专利技术的信号去噪放大器不需要设置复杂的计算单元，结构简单，操作方式简便易行，制造成本低廉，适用范围广泛；(3)本专利技术的信号去噪方法及其信号去噪放大器，能够实现有效的去噪效果，大幅提高信号的信噪比。以下结合附图和实施例，来进一步说明本专利技术，但本专利技术不局限于这些实施例，任何在本专利技术基本精神上的改进或替代，仍属于本专利技术权利要求书中所要求保护的范围。附图说明图1是未加噪声的信号f (η)。图2是加入噪声的信号s (η)。图3是经过本专利技术处理后的信号s’ (n)(平移50次，平移大小为0. 01)。图4是本专利技术的部分实验结果。图5是现有技术中用小波对s (η)进行一维信号自动降噪的处理结果。图6是本专利技术的信号去噪放大器的结构示意图。具体实施例方式本专利技术根据在听觉神经元上所观察到的信息整合规律，提供一种信号去噪方法及其信号去噪放大器。本专利技术的信号去噪放大处理是这样实现的基本的噪声模型表示为如下形式公式(1):s(n) = f(n) + o e(n)假设的噪声模型是当公式(1)中的ο = 1，e(n)为高斯白噪声时的噪声模型，即表示为如下形式公式(2):s(n) = f(n) +e (η)设信号s (η)周期为2Τ，将s (η)平移步长L (L < Τ/2)，平移N次，再将N次平移后的信号叠加起来，得到新的信号s’ (η)，该信号s’ (η)与原信号s(n)相比，信噪比得到提高，从而实现了去噪放大作用。下面以正弦波信号f (η)为例来解释本专利技术的信号去噪方法。如图1所示，f(n)为周期为2的正弦波信号(原始信号)，图2所示为在f (η)中加入噪声的信号s(n)，s (η)为信号f(n)与高斯白噪声之和。如图3所示，将s(n)信号平移步长L，平移N次，优选的是L的值尽量小，但不等于0，可以取L = 0. 05或者L = 0. 01 或者L = 0. 005等等。在图3所示的实施方式中丄=0.01力=50。然后将N次平移后的信号叠加起来，得到新的信号s’(η)。将图3与图2相比较可见，信号噪声变弱。对s(n) 和s，(η)的信噪比进行计算，s(n)的信噪比为9. 8393，而s，(η)的信噪比提高到25. 8695， SNR明显提高。图4表示了本专利技术的部分实验结果。从该表格可见，平移的大小(即步长L)越小， 降噪后所获得信噪比越大，即去噪效果更好。另外，平移的次数对降噪效果的影响也具有一定规律性。图5是表示现有技术中用小波对s(n)进行一维信号的自动降噪处理的结果。其中采用极大极小原理选择阈值，未对阈值作调整，去噪后的信号大体上显示了原始信号的形状，基本上去除了噪声引起的干扰，信噪比由9. 8034提高到18. 8346，但是与图3所示的经过本专利技术的信号去噪方法进行信号处理后所获得的信噪比相比较，仍然存在一定差距。本专利技术的信号去噪方法可以获得更佳的信噪比，明显优于小波去噪的方式。如图6所示，本专利技术的信号去噪放大器运用了本专利技术的信号去噪方法，其包括以下四个部分信号输入单元11、延时器单元13、信号求和单元15以及信号输出单元17。延时器单元13包括N个延时器，图6中示出了延时器1、2、3. . . N。可以根据需要选择延时器的个数N。首先，加入噪声的信号S(ri)通过信号输入单元11输入本专利技术的信号去噪放大器；随后延时器单元13将s (η)信号平移步长L，并平移N次，例如平移步长L本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种信号去噪方法，其特征在于，所述信号去噪方法包括以下步骤：（１）将包含噪声的信号以步长为单位进行多次平移，其中所述步长小于所述信号的周期的四分之一；（２）将多次平移后的所述信号相叠加得到新的信号。

【技术特征摘要】
1.一种信号去噪方法，其特征在于，所述信号去噪方法包括以下步骤(1)将包含噪声的信号以步长为单位进行多次平移，其中所述步长小于所述信号的周期的四分之一；(2)将多次平移后的所述信号相叠加得到新的信号。2.如权利要求1所述的信号去噪方法，其特征在于，所述步长的数值取尽可能小的正值。3.如权利要求1或2所述的信号去噪方法，其特征在于，所述信号周期为2T，所述步长等于 0. 005T、0. 01Τ,0. 02Τ 或 0. 05Τ。4.如权利要求1或2所述的信号去噪方法，其特征在于，所述平移次数为50次或者10次。5.一种信号去噪放大器，其包括信号输入单元以及信号输出单元，包含噪声的信号通过所述信号输入单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖中举，徐月晋，周凌宏，郭淑艳，王琳婧，
申请(专利权)人：南方医科大学，
类型：发明
国别省市：81