[發(fā)明專利]一種小波在線去噪的無失真邊界延拓方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010345709.0
• 申請日: 2020-04-27
• 公開（公告）號: CN111680548A
• 公開（公告）日: 2020-09-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張?zhí)m勇;王夢琳;劉勝;李承羽
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01N27/83;G01R33/12
• 代理公司: 北京眾元弘策知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11462
• 代理人: 宋磊

1.一種用于小波在線去噪的無失真邊界延拓方法，其特征在于，包括：

S1采集信號段x_n，對信號段進(jìn)行無失真邊界延拓處理獲得M+N+L個(gè)數(shù)據(jù)，其中M為用于無失真左延拓的歷史數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，L為用于無失真右延拓的未來數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，N個(gè)為待去噪的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；

S2對N個(gè)待去噪數(shù)據(jù)進(jìn)行提升小波j層分解，得到近似系數(shù)s_j和細(xì)節(jié)系數(shù){d_j,…,d₂,d₁}；

S3計(jì)算提升小波每一層的閾值T_j；

S4對每一層的細(xì)節(jié)系數(shù){d_j,…,d₂,d₁}進(jìn)行閾值量化，得到細(xì)節(jié)系數(shù)估計(jì)值；

S5利用近似系數(shù)sj和閾值量化后的細(xì)節(jié)系數(shù)估計(jì)值，進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪后重構(gòu)信號

S6輸出數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述用于小波在線去噪的無失真邊界延拓方法，其特征在于，所述S1中無失真邊界延拓處理，包括：

S101：0t≤N+L時(shí)，從采樣起始點(diǎn)開始讀取N+L個(gè)采樣點(diǎn)；

S102：N+LtN+L+1時(shí)，對讀取的N+L個(gè)采樣點(diǎn)做長度為M的左邊界對稱延拓后存入緩存A中，若緩存A滿，將A內(nèi)數(shù)據(jù)輸出至下一級小波去噪器內(nèi)，并將緩存A內(nèi)后段的M+L個(gè)數(shù)據(jù)不變順序的滑移到前段M+L個(gè)空間保留，其余緩存空間清零；

S103：令k為循環(huán)計(jì)數(shù)器，k＝1；

S104：kN+L+1≤t≤kN+L+N時(shí)，讀取P個(gè)采樣點(diǎn)存入A；若P＝N，執(zhí)行S105；若PN，則執(zhí)行S107；

S105：kN+L+NtkN+L+N+1時(shí)，緩存A滿，A做一次“滑窗操作”；

S106：令k＝k+1，回到步驟4；

S107：結(jié)束。

3.如權(quán)利要求1或2所述的用于小波在線去噪的無失真邊界延拓方法，其特征在于，所述S3中計(jì)算提升小波每一層的閾值T_j為

σ為噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差。

4.如權(quán)利要求3所述的用于小波在線去噪的無失真邊界延拓方法，其特征在于，所述S4中對每一層的細(xì)節(jié)系數(shù){d_j,…,d₂,d₁}進(jìn)行閾值量化，得到細(xì)節(jié)系數(shù)的估計(jì)值為：

式中，γ＝4，ε＝10^-5。

5.如權(quán)利要求1所述的用于小波在線去噪的無失真邊界延拓方法，其特征在于，所述S5中重構(gòu)過程中的邊界延拓保持與S2中小波分解時(shí)一致。

6.如權(quán)利要求1所述的用于小波在線去噪的無失真邊界延拓方法，其特征在于，所述S2中小波分解層j＜＜3。

7.一種用于小波在線去噪的無失真邊界延拓的裝置，其特征在于，包括無失真邊界延拓處理模塊和小波去噪器；

所述無失真邊界延拓處理模塊，用于將采集信號段進(jìn)行無失真邊界延拓處理獲得M+N+L個(gè)數(shù)據(jù)，其中M為用于無失真左延拓的歷史數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，L為用于無失真右延拓的未來數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，N個(gè)為待去噪的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；

所述小波去燥器，用于對N個(gè)待去噪數(shù)據(jù)進(jìn)行提升小波j層分解，得到近似系數(shù)s_j和細(xì)節(jié)系數(shù){d_j,…,d₂,d₁}；計(jì)算提升小波每一層的閾值T_j；對每一層的細(xì)節(jié)系數(shù){d_j,…,d₂,d₁}進(jìn)行閾值量化，得到細(xì)節(jié)系數(shù)估計(jì)值；利用近似系數(shù)s_j和閾值量化后的細(xì)節(jié)系數(shù)估計(jì)值，進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪后重構(gòu)信號輸出數(shù)據(jù)。