一种信号降噪方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本公开涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种信号降噪方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.在信号处理中，降噪处理对信号的转译和成像等起着至关重要的作用。信号在激发、接收和传输过程中会受到外界噪声的干扰，导致解码过程出错，可能会获得错误的信息。因此，进行适当的降噪处理可以有效地压制噪声干扰。在众多降噪方法中，时频域信号降噪方法是最有效的方法之一。而时频域降噪方法通常需要选择一个合适的阈值，将阈值以下的信息看作噪声。但是阈值很难被准确界定，因为阈值过大会损失有效信号，而阈值过小会导致噪声残留过度。常规的硬阈值和软阈值方法都有一定的局限性，不能适用于不同特征的信号，因此寻找一种有效的自适应滤波方法，即可以起到很好的降噪效果，同时还能保护有效信号，是一个亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.为了解决上述问题，本公开提供一种信号降噪方法。以下是对本公开详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
4.本公开提供一种信号降噪方法。
5.根据本公开实施例的第一方面，提供一种信号降噪方法包括：
6.采集时间域信号；
7.利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号；
8.利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号；
9.将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
10.其中，所述局部时频变换包括：
[0011][0012]
式中：wk是傅里叶系数；ψk(t)是傅里叶基函数。
[0013]
其中，wk按照下述方程求解：
[0014][0015]
式中，wk(t)是时频域信号，其在连续定义域表示为d(t,f)，下标k标对应频率f。
[0016]
其中，所述对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号，包括：
[0017]
利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号。
[0018]
其中，利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号包括：
[0019][0020]
式中，是不同尺度的降噪结果；φ
a,b
(t,f)是不同尺度的降噪结果在叠加过程中具有的不同的权重。
[0021]
其中，所述将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号，包括：
[0022]
利用局部时频反变换所述将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号，
[0023][0024]
式中，是降噪后的信号，是时频域降噪后的时频系数下标k对应频率f，ψk(t)是傅里叶基函数。
[0025]
其中，所述时间域信号为多信道时间域震动信号。
[0026]
本公开的第二方面提供了一种信号降噪装置，所述信号降噪装置包括：
[0027]
采集模块，用于采集时间域信号；
[0028]
变换模块，用于利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号；
[0029]
滤波模块，用于利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号；
[0030]
反变换模块，用于将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
[0031]
本公开的第三方面提供了一种信号降噪设备，所述信号降噪设备包括：
[0032]
处理器；
[0033]
用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0034]
其中，所述处理器被配置为：
[0035]
采集时间域信号；
[0036]
利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号；
[0037]
利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号；
[0038]
将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
[0039]
本公开的实施例的第四方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得检测设备能够执行如第一方面所述的信号降噪方法。
[0040]
本公开实施例所提供的信号降噪方法中，可适用于不同的特征信号，可以产生准确的信号降噪结果，同时保护有效信号，为后续的信号处理分析提供良好的数据。
[0041]
在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
附图说明
[0042]
并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与描述一起用于解释本公开实施例的原理。在这些附图中，类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本公开的一些实施例，而不是全部实施例。对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]
图1是根据一示例性实施例示出的信号降噪方法的流程图。
[0044]
图2是根据一示例性实施例示出的降噪前数据信号。
[0045]
图3是根据一示例性实施例示出的降噪后数据信号。
[0046]
图4是根据一示例性实施例示出的降噪前数据的时频谱。
[0047]
图5是根据一示例性实施例示出的降噪后数据的时频谱。
[0048]
图6是根据一示例性实施例示出的信号降噪装置的框图。
[0049]
图7是根据一示例性实施例示出的信号降噪设备的框图。
具体实施方式
[0050]
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
[0051]
在信号处理中，信号在激发、接收和传输过程中容易受到外接噪声干扰，进而导致解码过程出错，最终获得错误的信息。而进行适当地降噪处理是抑制噪声干扰的有效方式，其中以时频域信号降噪方法为最有效方法之一。时频域信号降噪方法通常需要选择一个合适的阈值，将阈值以下的时频域信号看作噪声。然而，阈值很难被准确界定，因为阈值选择过大会损失有效信号，阈值选择过小会导致噪声残留过度。常规的硬阈值和软阈值方法都有一定的局限性，不能适用于不同特征的信号，因此寻找一种有效的自适应滤波方法，即可以起到很好的降噪效果，同时能够保护有效信号，是一个亟待解决的问题。
[0052]
为了解决上述问题，本公开提供了一种信号降噪方法，具体以下步骤：(1)收集时间域信号，该时间域信号为包括噪声的时间域信号。时间域信号可以包括时间域震动信号。(2)利用局部时频变换将时间域数据转换成时频域信号。(3)利用卷积网络多尺度自回归滤波器对时频域信号滤波降噪，得到滤波后的时频域信号。(4)将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。通过该方法可以产生准确的信号降噪结果，并为后续的信号处理分析提供良好的数据。
[0053]
根据一个示例性实施例，如图1所示，本实施例中提供了一种信号降噪方法，包括以下步骤：
[0054]
s110、采集时间域信号。
[0055]
s120、利用局部时频变换将时间域信号转换成时频域信号。
[0056]
s130、利用卷积网络多尺度自回归滤波器对时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号。
[0057]
s140、将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
[0058]
通过本实施例中的信号降噪方法可以得到一个平滑自回归滤波器，以产生准确的信号降噪结果。
[0059]
在步骤s110中，采集时间域信号，所采集到的时间域信号包括噪声。如果输入信号数据为非时间域数据，则需要先将数据转换到时间域。通过采集设备采集时间域信号，时间域信号可以为时间域震动信号。时间域信号也可以为多信道信号，可以通过多接收器接收
多信道时间域信号，多信道时间域信号可以排列为如图2、图3所示的信道集集时间域信号，简称道集信号。如图2所示，图2中，x轴表示时间，y轴表示采集信号处的频率。在降噪之前，收集到的多信道时间域信号在时间维度上会出现模糊现象，造成失真。而降噪后的多信道时间域信号如图3所示，多信道时间域信号降噪后呈稳定状态。
[0060]
在步骤s120中，利用局部时频变换将时间域信号转换成时频域信号。局部时频变换是用来提取时间序列中的周期或准周期内的信号，如图4、图5的时频谱所示，图4中x轴表示时间，y轴表示频率。图4所示为时间域信号未经变换的时频谱，未进行降噪前时间域信号中小幅度信号数据被淹没，信号数据发生重叠。变换后可得到如图5所示的时频谱，保证了不损失信号的信息，使得转换后的信号更加清晰。
[0061]
其中，时间域信号转换成时频域信号的变换步骤可以包括：
[0062]
对于时间域信号进行局部时频变换，得到时频域信号，可以通过fourier变换进行时频域变换，可以表示为：
[0063][0064]
式中：wk是傅里叶系数；ψk(t)是傅里叶基函数。如果频率是有限的，那么k的范围变为[0,n]，n＝k
max
＝f
max
/δf，
△
f的含义wk为频率采样间隔。
[0065]
其中，wk可以由下面的最小平方问题求解：
[0066][0067]
式中,||
·
||2表示函数的l2范数；假设wk随时间t变化，即为时间变量t的函数，可以定义为：
[0068][0069]
其中，傅里叶系数wk(t)是时间t的函数，频率f的范围在零到尼奎斯特频率之间。而在实际应用中，频率范围可以根据具体的实际问题给出。
[0070]
然而，上述最小平方问题在数学上是病态的，因其是限定的最小平方问题，未知量的个数远远大于约束条件的个数。因此，为解决这一病态问题，考虑约束系数wk(t)具有某种特性，例如，光滑性。因此可以表示为：
[0071][0072]
式中λ表示整形正则化算子。一般情况下，整形正则化提供了一种简便的迭代优化算法，可以稳定的求解反问题。通常选择高斯光滑算子为整形正则化算子，其原因在于光滑半径是可调的参数，并控制着系数wk(t)的光滑程度。通过扩展上述方程，可逆的局部时频变换有如下的形式：
[0073][0074]
上式可以通过共轭梯度法求解，wk(t)是时频域的信号，其在连续定义域表示为d(t,f)，下标k标对应频率f。
[0075]
在步骤s130中，利用卷积网络多尺度自回归滤波器对时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号。经过卷积网络处理的信号数据，增强了信号识别能力。将时频域的信号d(t,f)利用非因果自回归表示为：
[0076][0077]
式中，是自回归滤波器系数，ε(t,f)是噪声，δ和分别是时间方向和频率方向的时移量，参数n
t
δ表示了δ的取值范围。时频域预测自回归滤波器是不同尺度的，可以将不同尺度的滤波结果加权求和。因此，时频域滤波器的估计可达到更高的计算精度。在非平稳情况下，可以设计变尺度滤波器，并相应地获得时频域自适应自回归滤波器，如下所示：
[0078][0079]
其中，a，b是时间方向上的尺度因子，分别表示平移和缩放。
[0080]
由于自适应滤波器使未知量增加，因此很难从自回归滤波器方程估计。如果假设滤波器系数在时间和频率方向上是光滑的，则可以使用正则化来估计自适应自回归滤波器系数：
[0081][0082]
其中表示约束系数沿时间和频率方向上的平滑正则化项。在得到平滑的自适应自回归滤波器系数后，可以得到不同尺度下有效信号的估计：
[0083][0084]
其中是估计的系数，是降噪后的时频域数据。
[0085]
为了充分利用多尺度自回归滤波器降噪的结果，进一步提高降噪效果，利用多尺度结果的加权和作为信号的最终估计：
[0086][0087]
式中是不同尺度的降噪结果，φ
a,b
(t,f)是不同尺度的降噪结果在叠加过程中具有不同的权重，φ
a,b
(t,f)通过归一化局部相似性幂获得：
[0088]
[0089]
其中是在降噪结果scale＝(a,b)和scale＝(1,1)之间的局部相似系数。局部相似系数反映的是局部信噪比，自适应地度量两个时变信号之间的相似性。
[0090]
在步骤s140中，将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。时频域信号反变换是反卷积定理的一个简单推论，应用于时频滤波可将降噪处理后的信号进行反变，并得到最终结果：
[0091][0092]
式中，是降噪后的信号，是时频域降噪后的时频系数下标k标对应频率f。基于上述步骤即可的到降噪后的信号数据，为后续的信号处理做准备。
[0093]
通过上述方法对信号进行降噪可以有效地自适应滤波，不但可以起到很好的降噪效果，同时还能够保护有效信号，为后续的信号处理提供稳定信号，提升精准度。
[0094]
如图6所示的实施例中，信号降噪装置包括：采集模块201、变换模块202、滤波模块203、反变换模块204。其中，采集模块201被配置为用于采集时间域信号，变换模块202被配置为用于利用局部时频变换将所述时间域信号转换成时频域信号，滤波模块203被配置为用于利用卷积网络多尺度自回归滤波器对所述时频域信号进行滤波降噪，得到滤波后的时频域信号，反变换模块204被配置为用于将滤波后的时频域信号反变换得到降噪后的时域信号。
[0095]
图7是根据一示例性实施例示出的一种信号降噪设备，即计算机设备400的框图。例如，计算机设备400可以被提供为终端设备。参照图7，计算机设备400包括处理器401，处理器的个数可以根据需要设置为一个或者多个。计算机设备400还包括存储器402，用于存储可由处理器401的执行的指令，例如应用程序。存储器的个数可以根据需要设置一个或者多个。其存储的应用程序可以为一个或者多个。处理器401被配置为执行指令，以执行上述方法。
[0096]
本领域技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质,包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质等。此外，本领域技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
[0097]
在示例性实施例中，提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器402，上述指令可由装置400的处理器401执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。当存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得检测设备能够执行上文中实施例公开的数据路径检测方法中示出的方法。
[0098]
本公开是参照根据本公开实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0099]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0100]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0101]
在本公开中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0102]
尽管已描述了本公开的优选实施例，但本领域技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本公开范围的所有变更和修改。
[0103]
显然，本领域技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本公开的精神和范围。这样，倘若本公开的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围之内，则本公开的意图也包含这些改动和变型在内。