趙鴻圖,劉 云
(河南理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,河南 焦作454000)
目前,研究者們在模極大值理論基礎(chǔ)上對信號去噪算法提出了許多新的思想和新的改進(jìn)[1-4]?,F(xiàn)主要采用的是傳統(tǒng)模極大值直接重構(gòu)算法和交替投影法,傳統(tǒng)模極大值直接重構(gòu)算法由于對各尺度上一些非模極大值點(diǎn)的小波系數(shù)[5,6]都置為零,損失了信號的信息,降低了算法的精度。即使此算法程序簡單,去噪速度快,但是重構(gòu)后的信號失真太大。1992年,Mallat提出了一種很逼近小波系數(shù)的精密的交替投影算法[7],該算法保留了那些非模極大值的點(diǎn),不會損失掉微弱的有用信號,保證了信號的完整性,經(jīng)過反復(fù)的交替投影,的確達(dá)到了很高的精度,但是計(jì)算量太大,收斂速度太慢。在文獻(xiàn) [8]中,韓民等提出了一種基于Hermite插值的小波模極大值重構(gòu)信號的算法;在文獻(xiàn)[9]中,劉躍華等提出了一種拋物線插值的重構(gòu)算法。
本文在傳統(tǒng)模極大值直接重構(gòu)算法和交替投影法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于三次樣條插值[10]的小波模極大值去噪算法,利用Adhoc算法[11]搜索信號產(chǎn)生的模極大值點(diǎn),形成模極大值線。對于保留下來的模極大值點(diǎn)進(jìn)行三次樣條插值,得到信號的估計(jì)小波系數(shù),進(jìn)而用估計(jì)小波系數(shù)重構(gòu)原始信號,達(dá)到濾波去噪的目的。該算法不但確保了信息的完整性,又保證了收斂速度的快捷性。
由于小波基并不是固定不變的,只要滿足允許條件即可,其小波的表現(xiàn)形式也不是唯一的。設(shè)在尺度s 下,Wf(s,x)是卷積型小波變換,小波變換卷積形式表示為
數(shù)學(xué)上,李氏 (Lipschitz)指數(shù)可以用來表示函數(shù)的局部正則性。在信號處理中,信號的奇異點(diǎn)表征信號在該處出現(xiàn)了突變或者間斷,發(fā)生了奇異性改變。所以信號的奇異性包含信號的許多信息,通常采用Lipschitz指數(shù)來分析和研究信號突變點(diǎn)的奇異性,其定義如下
設(shè)函數(shù)f(x)在x0附近有
則稱f(x)在x0處的李氏指數(shù)為α。α越大,該點(diǎn)的光滑度越高;α越小,該點(diǎn)的奇異性越大。當(dāng)x 在區(qū)間[a,b]時,f(x)的小波變換滿足
取s=2j,對式 (4)兩邊取對數(shù)得
由式 (5)可知,小波模極大值與α有密切關(guān)系,若α>0,f(x)在該點(diǎn)的小波模極大值與尺度j是正增長關(guān)系;若α<0,f(x)在該點(diǎn)的小波模極大值與尺度j是負(fù)增長的關(guān)系;若α=0,則該點(diǎn)處的小波模極大值不發(fā)生變化。
Adhoc算法就是通過大尺度上的模極大值點(diǎn)來找到小尺度的模極大值點(diǎn),以形成模極大值線。本文采用Adhoc算法估計(jì)Lipschitz指數(shù),進(jìn)而獲得模極大值線上要傳播到下一尺度的模極大值點(diǎn)。雖然Adhoc算法不是最優(yōu)算法,但是能夠抑制模極大值漂移,可以解決錯選模極大值傳播點(diǎn)的問題,是一種簡單有效的算法。Adhoc算法搜索傳播點(diǎn)步驟如下:
(1)從最大尺度J開始,往小尺度方向搜索。設(shè)x0為尺度J上的一個模極大值點(diǎn),其前后的2個模極大值點(diǎn)分別為x1和x2,x′1是x1的傳播點(diǎn),則x0在尺度J-1下對應(yīng)的傳播點(diǎn)區(qū)間L =(max(x1,x′1),x2)。
(2)在尺度j-1下,L 上與x0同符號的點(diǎn)(t1,t2,…,tn)中,若ti滿足
則ti為x0的傳播點(diǎn)。
(3)若不存在這樣的點(diǎn),則在L上,如果滿足
那么點(diǎn)ti為x0的傳播點(diǎn)x′0。
(5)重復(fù)以上過程,直至尺度j=2,將搜索的各尺度上的模極大值點(diǎn)xi,x′i,x″i…作為信號極大值線上的點(diǎn)給予保留。
為了采用小波模極大值的思想重構(gòu)信號,提高信號重構(gòu)的精度,最重要的是找到一個函數(shù)使得函數(shù)的最大值與小波模極大值相一致。由于三次樣條函數(shù)的中心對應(yīng)模極大值點(diǎn),函數(shù)的最大值與模極大值正好吻合,這樣不僅解決了模極大值點(diǎn)由于分布稀疏或者稠密而引起的插值區(qū)間分布不均的問題,還保證了信號的光滑性,降低了信號的失真度。
其算法步驟如下:
(1)對帶噪信號進(jìn)行離散二進(jìn)小波變換,尺度j=4;(2)求出各尺度上小波變換系數(shù)對應(yīng)的模極大值點(diǎn);
(3)對最大尺度J上的模極大值點(diǎn)進(jìn)行閾值處理,如果模極大值點(diǎn)對應(yīng)的幅值的絕對值小于閾值T,則剔除該極值點(diǎn);否則予以保留。選取的閾值T 為
式中:N——噪聲功率;J——所取的最大尺度;Z——常數(shù),一般取Z=2;A——最大模極大值點(diǎn)的幅度。
(4)從最大尺度J開始利用Adhoc算法向上搜索其對應(yīng)的模極大值線,尋找下一尺度的傳播點(diǎn),直到j(luò)=2,搜索到所有信號模極大值點(diǎn)為止;
(5)將各尺度保留下來的信號的模極大值點(diǎn)采用三次樣條函數(shù)插值算法估計(jì)小波系數(shù),進(jìn)而重建信號,具體如下:
2)在信號區(qū)間[a,b]上插入n個模極大值點(diǎn),a =x1<x2<… <xn=b,對應(yīng)的函數(shù)值為y1,y2,…,yn,邊界條件y′1,y′2,g(x)在[xj,xj+1]上的三次多項(xiàng)式為
設(shè)
計(jì)算
4)將方程組寫成矩陣形式
由式 (10)可知方程組的系數(shù)矩陣是三對角陣且是對角占優(yōu)陣,故存在唯一解。將求得解代入下式,即可構(gòu)造[a,b]上的插值函數(shù),如下所示
利用式 (11)可以計(jì)算出每一尺度上的構(gòu)造函數(shù),從而得到小波系數(shù)重構(gòu)原始信號,實(shí)現(xiàn)濾波去噪的目的。
其算法流程如圖1所示。
圖1 本文算法流程
在MATLAB 環(huán)境下,分別采用交替投影法和本文改進(jìn)的插值算法對帶噪信號進(jìn)行去噪處理,信號長度為1024,選取db3小波進(jìn)行4層分解,實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果如圖2~圖5所示。
圖2 原始信號
圖3 帶噪信號
圖4 交替投影法重構(gòu)后的信號
圖5 本文改進(jìn)算法重構(gòu)后的信號
通過圖4和圖5比較,我們可以發(fā)現(xiàn),這2種算法都能在一定程度上去除噪聲,但交替投影法重構(gòu)后的信號在許多點(diǎn)上波形發(fā)生了變化,例如在788凹口處,本來原信號的幅值在最低值2處,而交替投影法重構(gòu)后的信號幅值基本保留在幅值4處,該算法去噪的同時也把原來信號的信息去除了,產(chǎn)生了一定的失真;本文改進(jìn)的算法去噪效果明顯優(yōu)于交替投影法,去噪后的信號不很光滑,卻在突變點(diǎn)處保留了信號的重要信息,重構(gòu)后信號與原始信號基本一致。
通過圖6,顯而易見,經(jīng)過2種算法重構(gòu)后,各層的模極大值點(diǎn)位置有很大的懸殊,交替投影法重構(gòu)后疏漏了很多模極大值點(diǎn),例如在j=2層上,第1個模極大值點(diǎn)疏漏掉了,而且有的地方模極大值點(diǎn)對應(yīng)的位置也產(chǎn)生了漂移;而本文改進(jìn)算法重構(gòu)后基本沒損失模極大值點(diǎn),模極大值點(diǎn)的位置很直觀,易于查找,對應(yīng)的位置也很穩(wěn)定,大大降低了信號的失真度。
圖6 信號的模極大值點(diǎn)位置
經(jīng)交替投影法和本文改進(jìn)算法去噪后,信號的信噪比見表1。
表1 去噪算法的信噪比
從表1中信號信噪比數(shù)據(jù)來看,2種方法去噪后的信噪比增益都很大,但本文改進(jìn)算法的信噪比高于交替投影法,性能明顯優(yōu)于交替投影法。
2種算法運(yùn)算時間的比較見表2。
表2 去噪算法運(yùn)算時間
從表2中算法運(yùn)算時間來看,本文改進(jìn)算法的運(yùn)算時間比交替投影法快了87ms,收斂速度和去噪性能明顯優(yōu)于交替投影算法。
本文研究了交替投影算法運(yùn)算量大和收斂速度慢的問題,并提出了一種改進(jìn)算法,利用三次樣條函數(shù)對信號模極大值進(jìn)行插值,得到小波系數(shù),進(jìn)而重構(gòu)原始信號。經(jīng)過仿真結(jié)果表明,該改進(jìn)算法是一種很有效的去噪方法,便于實(shí)現(xiàn),與交替投影法相比,該算法不僅達(dá)到了很高的精度,運(yùn)算量和運(yùn)算時間也明顯減少。但是也存在一些缺陷,比如傳播鄰域以及插值函數(shù)構(gòu)造問題,這些都需要我們進(jìn)一步研究。
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