專利名稱：以自相關(guān)系數(shù)為判據(jù)的信號(hào)去噪方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種信號(hào)去噪方法，屬于信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
信號(hào)在產(chǎn)生和測(cè)量過(guò)程中不可避免地產(chǎn)生和帶來(lái)噪聲。這些噪聲與原始信號(hào)疊 加，干擾了對(duì)原始信號(hào)的后續(xù)分析和處理。許多研究圍繞著信號(hào)去噪展開(kāi)，并且收到了積極 的效果。有許多不同的信號(hào)去噪方法，常見(jiàn)的有濾波器去噪，傅立葉變換去噪和小波變換 去噪。由于帶噪聲信號(hào)的原始信號(hào)和噪聲在實(shí)際應(yīng)用中往往未知，目前為止的各種去噪方 法都是基于對(duì)噪聲的估計(jì)進(jìn)行去噪，由此產(chǎn)生了對(duì)噪聲的去噪不足和去噪過(guò)分的問(wèn)題。去 噪不足不能完全去除噪聲，去噪過(guò)分會(huì)使得原始信號(hào)畸變。并且，現(xiàn)有去噪技術(shù)不能定量地 去除噪聲。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出一種新的克服了現(xiàn)有技術(shù)的上述不足的信號(hào)去噪方法。這種方法通過(guò) 分析不同去噪強(qiáng)度下的信號(hào)的噪聲自相關(guān)系數(shù)和原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)的大小，找出其中原 始信號(hào)與噪聲自相關(guān)系數(shù)差值絕對(duì)值最大(完全去噪)或者去噪后噪聲自相關(guān)系數(shù)的減少 值等于或接近要去除噪聲的自相關(guān)系數(shù)大小(部分去噪)的去噪結(jié)果，為最佳的去噪結(jié)果。 由于本發(fā)明方法能夠通過(guò)計(jì)算信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)來(lái)間接計(jì)算噪聲，使得對(duì)信號(hào)的精確去噪 成為可能。本發(fā)明方法的對(duì)噪聲和原始信號(hào)大小的分析基于以下原理信號(hào)x(t)的自相關(guān)函數(shù)定義為
Rx (τ)=廠 x{t)x(t + r)dt(1)其中τ是時(shí)間延遲對(duì)信號(hào)X(t)X(t) = S(t)+N(t) (2)其中S(t)為原始信號(hào)，N(t)為噪聲，計(jì)算自相關(guān)系數(shù)，結(jié)果為Rx(t) = Rs(x)+Rn(x) (3)其中Rs( τ )為原始信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)，其幅度與原始信號(hào)的大小成正比；Rn( τ ) 為噪聲的自相關(guān)系數(shù)，其幅度與噪聲大小成正比。如果從噪聲中去除部分噪聲，則該部分噪聲為 _6] Nden (t) = N (t)-Nresidual ⑴ (4)其中Ndm(t)為去除的噪聲，Nresidual (t)為去噪后剩余的噪聲；相應(yīng)的自相關(guān)系數(shù)為_(kāi) 9] Rnjen ( τ ) = Rn ( τ ) -Rnresidual (τ) (5)其中Rn dm( τ )為被去除噪聲的自相關(guān)系數(shù)，Rn residual ( τ )為剩余噪聲的自相關(guān)系 數(shù)。由于噪聲具有隨機(jī)和非周期的性質(zhì)，使得噪聲的自相關(guān)系數(shù)曲線在τ =0以外急 劇衰減為零；而原始信號(hào)的非隨機(jī)性質(zhì)，使得原始信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)曲線以τ =0為中心 向+-τ的方向延伸。因此，雖然實(shí)際應(yīng)用中無(wú)法預(yù)先判別S(t)和N(t)的大小，但是從X(t) 的自相關(guān)系數(shù)曲線Rx(T)(圖2(b))中，可以清晰地看出在τ與艮“)疊 加并且由于不同的形態(tài)特點(diǎn)形成清晰的噪聲/原始信號(hào)分界點(diǎn)，由此可以方便地測(cè)量出在 τ =0處艮(0與Rn(T)的大小。因?yàn)镽s(T)和Rnh)與原始信號(hào)和噪聲成正比，所以 可以令Rn( τ )盡可能小來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)完全去噪并且令Rs( τ )盡可能不變或者很少衰減來(lái)避 免去噪過(guò)分造成的原始信號(hào)畸變。同理可以有目的地減少部分Rn(T)從而僅僅從帶噪聲 信號(hào)中去除部分噪聲。本發(fā)明提出的以自相關(guān)系數(shù)為判據(jù)的信號(hào)去噪方法，包括以下步驟a)計(jì)算信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)，并且記錄信號(hào)自相關(guān)系數(shù)在延時(shí)τ =0處的原始信號(hào) 自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)數(shù)值。b)對(duì)信號(hào)按照不同的去噪強(qiáng)度去噪。C)對(duì)不同去噪強(qiáng)度的去噪結(jié)果計(jì)算自相關(guān)系數(shù)，識(shí)別并且記錄去噪結(jié)果自相關(guān)系 數(shù)在延時(shí)τ =0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)數(shù)值。d)如果去噪目的是完全去噪，找出其中原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)與噪聲自相關(guān)系數(shù)差 值絕對(duì)值最大的去噪結(jié)果，即最佳去噪結(jié)果。如果去噪目的是去除部分噪聲，找出去噪后噪 聲自相關(guān)系數(shù)的減少值等于或者接近要求去除的噪聲的自相關(guān)系數(shù)的去噪結(jié)果，即最佳去 噪結(jié)果。本發(fā)明提出的以自相關(guān)系數(shù)為判據(jù)的信號(hào)去噪方法，與先前技術(shù)相比有明顯優(yōu) 勢(shì)。它有效地克服了現(xiàn)有技術(shù)由于無(wú)法測(cè)量原始信號(hào)和噪聲大小，只能根據(jù)噪聲估計(jì)值去 噪從而導(dǎo)致去噪不足或去噪過(guò)分的缺點(diǎn)以及無(wú)法定量去噪的缺點(diǎn)。由于本發(fā)明方法只對(duì)去 噪結(jié)果的自相關(guān)系數(shù)進(jìn)行評(píng)估，與去噪方法和過(guò)程無(wú)關(guān)，因此現(xiàn)有各種信號(hào)去噪技術(shù)都能 夠通過(guò)應(yīng)用本發(fā)明方法優(yōu)化去噪結(jié)果。


圖1是根據(jù)本發(fā)明方法去噪的流程圖。圖2為本發(fā)明方法的最佳實(shí)施例1的去噪前后信號(hào)及其自相關(guān)系數(shù)比較。其中圖 2(a)為去噪前的信號(hào)波形，圖2(b)為去噪前信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)，圖2(c)為去噪后信號(hào)波 形，圖2(d)為去噪后信號(hào)自相關(guān)系數(shù)。圖3為本發(fā)明的最佳實(shí)施例1的按不同去噪強(qiáng)度去噪的各個(gè)結(jié)果的在延時(shí)τ = 0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和信號(hào)自相關(guān)系數(shù)分布圖。圖4為本發(fā)明最佳實(shí)施例2的去噪前后信號(hào)及其自相關(guān)系數(shù)比較。其中圖4(a) 為去噪前的信號(hào)波形，圖4(b)為去噪前信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)曲線，圖4(c)為參考噪聲的自相 關(guān)系數(shù)曲線，圖4(d)為去噪后信號(hào)自相關(guān)系數(shù)曲線。最佳實(shí)施方式
以下結(jié)合各附圖通過(guò)實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。最佳實(shí)施例一本實(shí)施例演示如何從信號(hào)中完全去除噪聲。按圖1流程a)計(jì)算信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)。首先用MATLAB的XCORR函數(shù)計(jì)算信號(hào)(圖2(a))的 自相關(guān)系數(shù)，并且識(shí)別記錄信號(hào)自相關(guān)系數(shù)在τ =0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相 關(guān)系數(shù)數(shù)值(圖2(b)中，噪聲/原始信號(hào)分界點(diǎn)以上是噪聲自相關(guān)系數(shù)，以下是原始信號(hào) 自相關(guān)系數(shù))。在τ =0處，原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)的數(shù)值可以從因噪聲自相關(guān)系數(shù)和原始 信號(hào)自相關(guān)系數(shù)曲線的不同形態(tài)形成的噪聲/原始信號(hào)分界點(diǎn)來(lái)直接讀取，噪聲自相關(guān)系 數(shù)可以通過(guò)計(jì)算從信號(hào)自相關(guān)系數(shù)減去原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)獲得。記錄τ =0處噪聲自 相關(guān)系數(shù)和原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)的數(shù)值。b)用不同的去噪強(qiáng)度對(duì)信號(hào)去噪。用MATLAB的DDENCMP函數(shù)分析帶噪信號(hào)獲得 默認(rèn)的去噪閥值，并且將去噪的強(qiáng)度即閥值從默認(rèn)閥值的3%到85%分成30個(gè)等份的不同 閥值，按照這些閥值采用MATLAB的WDENCMP函數(shù)以“sym4”小波和5層分析去噪。c)對(duì)不同去噪強(qiáng)度的去噪結(jié)果計(jì)算自相關(guān)系數(shù)。計(jì)算不同閥值去噪結(jié)果的信號(hào)自 相關(guān)系數(shù)并且識(shí)別和記錄τ =0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)數(shù)值，結(jié)果如 圖3示。d)找出最佳去噪結(jié)果。顯然，圖3第25個(gè)去噪結(jié)果具有最大的原始信號(hào)和噪聲的 自相關(guān)系數(shù)差值絕對(duì)值，為最佳去噪結(jié)果，其去噪后信號(hào)的波形見(jiàn)圖2 (c)，去噪后信號(hào)自相 關(guān)系數(shù)曲線見(jiàn)圖2(d)。由于噪聲被基本清除，使得噪聲/原始信號(hào)分界點(diǎn)以上的噪聲的自 相關(guān)系數(shù)趨向零并且在圖2(d)中不再可見(jiàn)。最佳實(shí)施例二 本實(shí)施例演示如何從信號(hào)中去除部分噪聲。已知帶噪信號(hào)中含有 多種隨機(jī)噪聲，要求從信號(hào)中僅僅去除與參考噪聲等量的隨機(jī)噪聲。按圖1流程a)計(jì)算信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)。首先用MATLAB的XCORR函數(shù)計(jì)算參考噪聲的自相關(guān) 系數(shù)，結(jié)果如圖4(c)。然后計(jì)算信號(hào)(圖4(a))的自相關(guān)系數(shù)，并且識(shí)別記錄信號(hào)自相關(guān)系 數(shù)在τ =0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)數(shù)值(圖4(b)中，噪聲/原始信 號(hào)分界點(diǎn)以上是噪聲自相關(guān)系數(shù)，以下是原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù))。根據(jù)噪聲和原始信號(hào)自相 關(guān)系數(shù)曲線的不同形態(tài)特點(diǎn)，考慮到在τ =0的臨近點(diǎn)，噪聲自相關(guān)系數(shù)下降為零使得信 號(hào)自相關(guān)系數(shù)等于原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)；可以用τ =0臨近點(diǎn)的值來(lái)近似τ =0處原始 信號(hào)自相關(guān)系數(shù)。在本實(shí)施例中，τ =0處原始信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)采用了 τ =0臨近點(diǎn) (τ =-1刻度和τ =+1刻度)的平均值來(lái)近似。τ = 0處噪聲的自相關(guān)系數(shù)采用了從 信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)減去原始信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)的方法來(lái)獲得。b)用不同的去噪強(qiáng)度對(duì)信號(hào)去噪。用MATLAB的DDENCMP函數(shù)分析帶噪信號(hào)獲得 默認(rèn)的去噪閥值，采用MATLAB的WDENCMP函數(shù)以“sym4”小波和5層分析，用從很小比例的 默認(rèn)閥值開(kāi)始逐漸增加的不同閥值去噪。C)對(duì)不同去噪強(qiáng)度的去噪結(jié)果計(jì)算自相關(guān)系數(shù)。對(duì)每次去噪結(jié)果計(jì)算信號(hào)自相關(guān) 系數(shù)，并且按照上述a)所述方法識(shí)別記錄τ =0處的噪聲自相關(guān)系數(shù)大小。d)找出最佳去噪結(jié)果。將去噪結(jié)果的噪聲自相關(guān)系數(shù)與去噪前噪聲自相關(guān)系數(shù) 比較，根據(jù)式(5)計(jì)算差值，直到該差值等于或接近于參考噪聲的噪聲自相關(guān)系數(shù)就停止 去噪，此時(shí)對(duì)應(yīng)的去噪結(jié)果即為去除了參考噪聲等量噪聲的信號(hào)，其自相關(guān)系數(shù)曲線如圖 4(d)示。否則，從上述b)開(kāi)始重復(fù)執(zhí)行。
以上實(shí)施例僅為說(shuō)明本發(fā)明方法的原理及功能，并非限制本發(fā)明。因此熟悉本領(lǐng) 域的技術(shù)人員對(duì)上述實(shí)施例所做的不違背本發(fā)明精神的修改及變化，仍為本發(fā)明所涵蓋。 本發(fā)明的權(quán)利范圍應(yīng)如本專利申請(qǐng)權(quán)利要求所列。
權(quán)利要求
1.一種信號(hào)去噪方法，其特征在于該方法包括如下步驟<1>計(jì)算信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)曲線，并且識(shí)別和記錄信號(hào)自相關(guān)系數(shù)中在延時(shí)τ =0處 的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)數(shù)值。<2>對(duì)信號(hào)按照不同的去噪強(qiáng)度去噪。<3>對(duì)按不同去噪強(qiáng)度去噪的去噪結(jié)果計(jì)算自相關(guān)系數(shù)，識(shí)別和記錄這些去噪結(jié)果自 相關(guān)系數(shù)在τ =0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)數(shù)值。<4>按照完全去噪判據(jù)或者部分去噪判據(jù)找出最佳去噪結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于其中所述的信號(hào)包括了原始信號(hào)和噪聲信 號(hào)，信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)包括了原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于其中所述的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)與噪聲自相 關(guān)系數(shù)數(shù)值的識(shí)別包括<1>根據(jù)原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)曲線與噪聲自相關(guān)系數(shù)曲線的不同形態(tài)進(jìn)行識(shí)別并且從 曲線讀取數(shù)值，或者<2>用信號(hào)自相關(guān)系數(shù)在τ =0附近的值來(lái)近似τ =0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)， 從τ =0處信號(hào)自相關(guān)系數(shù)中減去τ =0處原始信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)計(jì)算τ = 0處的噪 聲自相關(guān)系數(shù)。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于其中所述的不同形態(tài)包括<1>原始信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)曲線以τ =0為中心向+-τ的方向延伸。<2>噪聲的自相關(guān)系數(shù)曲線在τ = 0以外的地方急劇衰減為零。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于其中所述的完全去噪判據(jù)是以τ=0處原始 信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)與噪聲的自相關(guān)系數(shù)的差值絕對(duì)值最大為最佳去噪結(jié)果判據(jù)。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于其中所述的部分去噪判據(jù)是以去噪后噪聲的 自相關(guān)系數(shù)的減少值等于或接近要去除的噪聲的自相關(guān)系數(shù)為最佳去噪結(jié)果判據(jù)。
全文摘要
一種信號(hào)去噪方法。通過(guò)分析不同去噪強(qiáng)度下的信號(hào)的噪聲自相關(guān)系數(shù)和原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)的大小，找出其中原始信號(hào)與噪聲自相關(guān)系數(shù)差值最大或者去噪前后噪聲自相關(guān)系數(shù)差值等于要去除噪聲的自相關(guān)系數(shù)大小的去噪結(jié)果，為最佳的去噪結(jié)果。本發(fā)明的方法包括下列步驟首先計(jì)算信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)，并且識(shí)別記錄信號(hào)自相關(guān)系數(shù)在延時(shí)τ＝0處的原始信號(hào)自相關(guān)系數(shù)和噪聲自相關(guān)系數(shù)大小。然后對(duì)信號(hào)按照不同的去噪強(qiáng)度去噪。進(jìn)而對(duì)按不同去噪強(qiáng)度去噪的去噪結(jié)果計(jì)算信號(hào)的自相關(guān)系數(shù)，并且識(shí)別記錄去噪結(jié)果信號(hào)自相關(guān)系數(shù)在τ＝0處的原始信號(hào)和噪聲自相關(guān)系數(shù)大小。找出其中原始信號(hào)與噪聲自相關(guān)系數(shù)差值最大或者去噪前后噪聲自相關(guān)系數(shù)差值等于要去除噪聲的自相關(guān)系數(shù)大小的去噪結(jié)果，為最佳的去噪結(jié)果。本發(fā)明方法以去噪結(jié)果的自相關(guān)系數(shù)為判據(jù)，與去噪算法和工具以及去噪過(guò)程無(wú)關(guān)，可用于各種現(xiàn)有去噪方法與工具。
文檔編號(hào)G10L19/00GK102117621SQ20101012108
公開(kāi)日2011年7月6日 申請(qǐng)日期2010年2月4日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月5日
發(fā)明者吳偉 申請(qǐng)人:吳偉