[發(fā)明專利]一種基于CEEMD與小波包的超聲信號(hào)降噪方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810110081.9
• 申請(qǐng)日: 2018-02-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108491355A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-09-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊孟;周西峰;郭前崗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/14
• 分類號(hào): G06F17/14;G06K9/00
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 朱楨榮

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CEEMD與小波包的超聲信號(hào)降噪方法，該方法首先利用CEEMD算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行模態(tài)分解，得到一系列本征模態(tài)函數(shù)和一個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)，其次對(duì)本征模態(tài)函數(shù)中噪聲主導(dǎo)模態(tài)進(jìn)行軟閾值降噪，對(duì)信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)進(jìn)行無(wú)偏似然估計(jì)原理的自適應(yīng)規(guī)則降噪，最后利用小波包分析精細(xì)的分解能力對(duì)信號(hào)進(jìn)一步去噪。CEEMD算法是將兩對(duì)相反的白噪聲添加到原始信號(hào)中，分別進(jìn)行EMD分解并將結(jié)果進(jìn)行平均，能夠有效克服端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊問(wèn)題，而小波與小波包分解都在不添加輔助噪聲的條件下進(jìn)一步降噪。本發(fā)明所提降噪方法比傳統(tǒng)去噪方法性能更佳。本發(fā)明可廣泛應(yīng)用于材料缺陷信號(hào)處理。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及缺陷回波信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于CEEMD與小波包的超聲信號(hào)降噪方法。

背景技術(shù)

在超聲無(wú)損檢測(cè)中，噪聲往往夾雜在有用信號(hào)中，因而得到缺陷信息的關(guān)鍵在于如何對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行降噪。由于回波信號(hào)的非線性、非平穩(wěn)性，傳統(tǒng)的傅里葉變換難以準(zhǔn)確識(shí)別有用信號(hào)，進(jìn)行有效去噪。小波變換作為傅里葉變換的改進(jìn)，具有較好的時(shí)頻局部分析能力，該方法的缺點(diǎn)在于去噪效果受小波基函數(shù)、分解層數(shù)和閾值的選取影響較大，且選取原則往往靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定。小波包變換是小波變換的新發(fā)展，能夠?yàn)樾盘?hào)提供一種更加精細(xì)的分析方法，對(duì)小波變換沒(méi)有細(xì)分的高頻部分進(jìn)一步分解，從而提高了對(duì)信號(hào)的處理能力，但仍存在和小波變換相同的缺點(diǎn)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是一種時(shí)頻分析新方法，能夠較好的處理非線性和非平穩(wěn)信號(hào)，且自適應(yīng)性較強(qiáng)，將信號(hào)分解為一系列從高頻到低頻排列的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)和一個(gè)殘差，克服了小波閾值去噪法的缺點(diǎn)，然而它也有其不足之處，如模態(tài)混疊、端點(diǎn)效應(yīng)等。集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)，利用白噪聲的零均值特性，向原始信號(hào)中多次添加不同的白噪聲，再經(jīng)過(guò)多次平均即可抵消白噪聲，得到一系列IMF，有效得克服了EMD分解中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象。基于EEMD的互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)方法是將兩對(duì)相反的白噪聲添加到原始信號(hào)中，分別進(jìn)行EMD分解并將結(jié)果進(jìn)行平均而得到最終的IMF，該方法進(jìn)一步地減輕了模態(tài)混疊問(wèn)題，同時(shí)使分解結(jié)果更徹底。

上述研究分析了從小波、小波包分解到EMD、EEMD以及CEEMD算法各自的特點(diǎn)，然而這些方法都存在各自的優(yōu)缺點(diǎn)，而如何尋找一個(gè)最優(yōu)的算法或者算法融合方式，能夠?qū)Τ曅盘?hào)缺陷回波在有效去除噪聲信號(hào)的同時(shí)，可以更大程度上保留有用信號(hào)，仍需進(jìn)一步研究。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足而提供一種基于CEEMD與小波包的超聲信號(hào)降噪方法，本發(fā)明有效去除噪聲信號(hào)的同時(shí)，能保留更多的有用信號(hào)。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題采用以下技術(shù)方案：

根據(jù)本發(fā)明提出的一種基于CEEMD與小波包的超聲信號(hào)降噪方法，包括以下步驟：

步驟一、建立含噪超聲信號(hào)數(shù)學(xué)模型；

步驟二、利用步驟一建立好的數(shù)學(xué)模型生成含噪信號(hào)，并進(jìn)行CEEMD分解降噪，將含噪信號(hào)分為n個(gè)本征模態(tài)函數(shù)IMF，求得每個(gè)IMF的自相關(guān)函數(shù)；

步驟三、根據(jù)自相關(guān)函數(shù)的特性，判斷出臨界模態(tài)，將IMF分為兩類，對(duì)噪聲主導(dǎo)模態(tài)進(jìn)行軟閾值降噪，對(duì)信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)進(jìn)行無(wú)偏似然估計(jì)原理的自適應(yīng)規(guī)則降噪；

步驟四、對(duì)所有IMF進(jìn)行重構(gòu)，將重構(gòu)后的信號(hào)選取小波基函數(shù)和分解層數(shù)進(jìn)行小波包降噪，得到降噪后的有用信號(hào)。

作為本發(fā)明所述的一種基于CEEMD與小波包的超聲信號(hào)降噪方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟二中對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行CEEMD分解降噪的具體過(guò)程：

1)、向含噪信號(hào)中加入一對(duì)等長(zhǎng)的、設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)差的正負(fù)白噪聲組成的輔助白噪聲，生成兩個(gè)新的信號(hào)；

2)、對(duì)步驟1)中的兩個(gè)新的信號(hào)分別進(jìn)行EMD分解，得到兩組IMF分量，每組n個(gè)IMF；