[發明專利]一種基于小波包進行信號去噪的方法

在審

• 申請號: 201510042993.3
• 申請日: 2015-01-28
• 公開（公告）號: CN104615877A
• 公開（公告）日: 2015-05-13
• 發明（設計）人: 趙瑞山;楊帆;吳作啟;徐佳;張羽
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于小波包進行信號去噪的方法，小波包分析在小波分析的基礎上進行了更精細的分析，它將頻帶進行多層劃分，對多頻率分析沒有細分的高頻序列部分進行進一步分解，并能夠根據被分析信號的特征自適應的選取相應頻帶，使之與信號頻譜相匹配，從而提高時-頻分辨率，其特征在于，具體步驟為：

1）信號的小波包分解，選擇一個小波，然后對含噪信號進行小波包分解；

2）選取信息熵或對數熵作為代價函數；

3）最優小波包基的選取，對于一個給定的熵標準，采用自上而下的搜索算法計算最優樹，選取最優小波包基；

4）選取閾值，根據不同的分解頻域采用不同的選取方法來獲取不同的閾值；

5）小波包分解系數的閾值量化，對于每一個小波包分解的系數，采用改進的軟閾值函數與該系數對應的閾值進行量化處理；

6）信號的小波包重構，根據最低層的小波包分解系數和經過量化處理的系數，進行小波包重構。

2.根據權利要求1所述的基于小波包進行信號去噪的方法，其特征在于，步驟3）中所述最優小波包基的選取的具體步驟為：首先給出一個信號序列的代價函數，然后在小波庫中的所有小波包基中尋找使代價函數最小的基，此基便為最優基；采用自上而下的基于“剪枝”的二叉樹法以對數熵為代價函數進行最優基的選取，也就是說只有下一層的對數熵值的和小于該層的對數熵才進行分解，否則就剪枝，詳細的算法流程如下：????????????????????????????????????????????????對信號節點Uⁿ_j進行小波包分解，計算各節點對數熵；比較節點Uⁿ_j熵值和其分解的兩個子節點U²ⁿ_j+1、U²ⁿ⁺¹_j+1熵值和，并標記熵值較小的節點；判斷節點Uⁿ_j是否被標記，若被標記，則刪除節點U²ⁿ_j+1、U²ⁿ⁺¹_j+1不再進一步向下分解，若沒被標記，則將節點U²ⁿ_j+1、U²ⁿ⁺¹_j+1作為節點Uⁿ_j重復以上步驟。

3.根據權利要求1所述的基于小波包進行信號去噪的方法，其特征在于，步驟4）具體為：對頻域序列進行重新排列，針對不同的高中低頻域采用不同的閾值選取方法選取閾值，對于低頻序列以公式thr=σ*[log(n)]^0.5/(2n)^0.5為閾值模型進行閾值的選取，其中n為信號長度，σ為原信號小波包分解系數的標準差，中高頻序列的小波包分解系數則采用Stein無偏似然估計原理自適應選取閾值。

4.根據權利要求1所述的基于小波包進行信號去噪的方法，其特征在于，步驟5）中所述的改進的軟閾值函數為：當|ω|>T時，η(ω)=?ω-sign(ω)*T+?sign(ω)*T/(2*k+1)，當|ω|≤T時，η(ω)=?ω^2k+1/[(2*k+1)*T^2k]；隨著分解層數的變大閾值作用方法逐漸靠近軟閾值處理方法，而計算分解層數小的節點時則更接近硬閾值處理方法，這樣在保留信號完整的同時能夠收獲理想的去噪效果。