基于经验小波变换的弹丸激波信号噪声抑制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111898567A(43)申请公布日2020.11.06(21)申请号202010773827.1(22)申请日2020.08.04(71)申请人昆山九毫米电子科技有限公司地址215399江苏省苏州市昆山市玉山镇祖冲之南路1699号9号房综合南楼1607室(72)发明人唐影钱海雷王泽(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心61205代理人陈宏社王品华(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称基于经验小波变换的弹丸激波信号噪声抑制方法(57)摘要本发明公开一种基于经验小波变换的弹丸激波信号噪声抑制方法，包括如下步骤：1、获取弹丸激波的频域信号；2、基于经验小波变换对频域的弹丸激波信号进行自适应分割；3、构建频域经验尺度函数和频域经验小波函数；4、计算弹丸弹丸激波信号的频域逼近小波系数和频域细节小波系数；5、基于改进的阈值去噪方法对频域细节小波系数进行噪声抑制；6、重构噪声抑制后的弹丸激波信号。本发明基于经验小波变换对频域的弹丸激波信号进行自适应分割，提取出具有紧支撑的经验模态分量，并基于改进阈值函数对频域细节小波系数进行噪声抑制完成对各模态分量的阈值去噪，在保留有效激波信号的同时较大程度抑制噪声信号。CN111898567ACN111898567A权利要求书1/2页1.一种基于经验小波变换的弹丸激波信号噪声抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取弹丸激波信号的频域信号：获取弹丸激波信号f(t)，f(t)＝s(t)+n(t)，并对f(t)进行傅里叶变换，得到频域的弹丸激波信号其中，s(t)表示t时刻的理想弹丸激波信号，n(t)表示f(t)包含的噪声信号，j表示虚数，w表示f(t)的频率；(2)基于经验小波变换对频域的弹丸激波信号进行自适应分割：统计中的N个幅度极大值M＝{M1，M2，···，Mi，···MN}，并以相邻幅度极大值Mi与Mi+1连线的中点wi为分界线，将划分成连续的N个频域区间，得到频域区间集合Λ＝{Λ1，Λ2，···，Λi，···ΛN}，再以wi为中心划定宽度为2τi的过渡区间，τi＝γwi，γ为系数，γ∈(0,1)；(3)构建频域经验尺度函数和频域经验小波函数其中，β(x)为满足(4)计算弹丸激波信号f(t)的频域逼近小波系数和频域细节小波系数(4a)对频域的经验尺度函数和频域的经验小波函数取共轭，得到共轭复数和(4b)通过和频域的弹丸激波信号计算弹丸激波信号f(t)的频域逼近小波2CN111898567A权利要求书2/2页系数同时通过和频域的弹丸激波信号计算弹丸激波信号f(t)的频域细节小波系数(5)基于改进的阈值去噪方法对频域细节小波系数进行噪声抑制：(5a)计算第i个频域区间Λi的阈值δi：其中，Li表示第i个频域区间的长度，表示取绝对值的中值；(5b)基于阈值函数对频域细节小波系数进行噪声抑制，得到噪声抑制后的频域细节小波系数(6)获取噪声抑制后的弹丸激波信号f′(t)：(6a)采用频域的经验尺度函数并通过计算f(t)的经验模态分量f0(t)，同时采用频域的经验小波函数并通过计算f(t)的经验模态分量fi(t)，i＝1,···,N：其中，*表示卷积；(6b)通过经验模态分量f0(t)和fi(t)，对f(t)进行重构，得到噪声抑制后的弹丸激波信号f′(t)：2.根据权利要求1所述的基于经验小波变换的弹丸激波信号噪声抑制方法，其特征在于，步骤(5b)所述的基于阈值函数对频域细节小波系数进行噪声抑制，抑制方法为：3CN111898567A说明书1/6页基于经验小波变换的弹丸激波信号噪声抑制方法技术领域[0001]本发明属于报靶系统中的激波信号处理技术领域，涉及一种弹丸激波信号噪声抑制方法，具体涉及一种基于经验小波变换的弹丸激波信号噪声抑制方法。背景技术[0002]在竞技体育、军事训练甚至娱乐活动中，射击训练逐渐成为一个重要环节，并随着科学技术的发展，报靶系统设备向着更加智能化的方向发展，其中激波自动报靶系统是一种基于由超音速弹丸激波所致声爆在掠过传感器阵列时声爆脉冲的时延数据和激波形态与传声器阵列之间的几何关系,构造出超声报靶定位的数学模型,将计算机数据采集与数值计算相结合的报靶定位系统，这种自动报靶系统目前具有很高的研究价值与市场前景。但在激波报靶系统中，传感器采集到的激波信号是一个多变量作用下的信号，大量噪声的存在严重影响了激波信号的识别，进而影响了弹道参数测量的精度，因此对采集到的弹丸激波信号进行降噪处理有着重要的意义。[0003]弹丸激波信号噪声抑制的主要思想是，在保留有效弹丸激波信号的同时，最大程度上抑制弹丸激波信号中包含的噪声信号，提高信噪比，降低均方根