一种基于FrDT-CWT的匹配追踪微弱信号的提取方法技术

一种利用基于分数阶对偶树复小波(FrDT-CWT)的匹配追踪技术进行微弱甚至隐含特征信号的提取方法。该方法选取互为Hilbert变换对的小波作为基元函数，利用两个不同系统的综合信息来更有效地对信号进行匹配。即：对原始信号x(n)进行FrDT-CWT分解，再按等步骤处理后逆变换即得所需信号。仿真和实际试验结果表明在低信噪比时能获得比基于DWT的匹配追踪方法、基于阈值或频带的小波降噪等其它小波方法更好的特征提取效果。本发明专利技术可应用于故障诊断、无损检测和医学检测等领域需要用到的振动信号、超声信号和声信号等任何一维信号的处理中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及超声信号、振动信号等各种一维信号的特征信号捕获领域，具体涉及一种利用基于分数阶对偶树复小波(Fractional Dual Tree Complex Wavelet Transform,FrDT-CffT)的匹配追踪技术进行微弱甚至隐含特征信号的提取方法。
技术介绍
传统的Fourier变换可有效地分析平稳信号，而且很多方法如包络分析、双谱分析等都需要用到Fourier变换。但对于众多的非平稳信号采用小波变换能起到好的分析效果。一般的小波分析方法往往是采用给定的小波参数，把信号分解到各个频带，然后对信号做进一步的分析，比如现有的大致可分为3类的小波滤波方法小波域相关滤波、基于奇异性检测的滤波和小波域阈值滤波。这些方法在实际应用中均取得很好的效果，但在有些地方不尽如人意。匹配追踪方法是Mallat等人在1993年提出的一种自适应的信号分解算法，目前已在信号处理中得到了大量应用，用来实现信号的雷达辐射源识别、特征提取和故障诊断等。其思想是把信号在一个冗余的原子库上展开，选择和信号匹配的原子来实现信号的自适应表示。如果原子与信号成分相似，则能有效提取出信号中的特征，对于待处本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用基于分数阶对偶树复小波(FrDT?CWT)的匹配追踪技术进行微弱甚至隐含特征信号的提取方法，其特征在于包括以下步骤：①选取与被分析信号x(n)尽量匹配的小波对；②设定阈值或循环次数，以及分解层数和分数阶值；③把x(n)用FrDT?CWT分解，分别得到两棵树的小波系数c1(n)和c2(n)，找出c1(n)和c2(n)中各自的绝对值最大系数c1max和c2max；④保留c1max和c2max，并令其余系数为0，分别进行逆FrDT?CWT得信号s1(n)和s2(n)；⑤按x1(n)=x(n)-(c1max·s1(n)+c2max·s2(n))/2得到第...

【技术特征摘要】
1.一种利用基于分数阶对偶树复小波(FrDT-CWT)的匹配追踪技术进行微弱甚至隐含特征信号的提取方法，其特征在于包括以下步骤:①选取与被分析信号χ(η)尽量匹配的小波对；②设定阈值或循环次数，以及分解层数和分数阶值；③把χ(η)用FrDT-CWT分解，分别得到两棵树的小波系数cl (η)和c2 (η)，找出cl (η)和c2 (n)中各自的绝对值最大系数cImax和c2max ；④保留clmax和c2max，并令其余系数为O，分别进行逆FrDT-CWT得信号si(η)和s2(η)；⑤按(clmax.sI(n)+力得到第 I 次的残余信号 xl (η)；⑥把xl(η)当作χ (η),重复步骤③、④、⑤；⑦当clmax和c2max中的最大值小于设...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志新，
申请(专利权)人：北京物资学院，
类型：发明
国别省市：