专利名称：一种从被分析信号中去除已知噪声的方法
技术领域：
本发明涉及一种去除噪声的方法，特别是涉及一种从被分析信号中去除已知 噪声的方法。
背景技术：
有许多场合需要从被分析信号中去除已知噪声。例如，电子示波器在运行过 程中，由于其电子元件的热电效应，不可避免地产生噪声，这种噪声被称为示波器的固有噪 声，是一种己知噪声。当被测量的信号很弱的时候，示波器固有噪声就变得相对突出，必须 给予清除。
现有的各种噪声去除方法，例如小波去噪，傅立叶去噪等方法可以去除被分析信号中的 噪声。但是由于被分析信号中也带有噪声，属于被测试信号的一部分，应该给予保留。应用 现有的噪声去除方法，无法有区别地仅仅去除已知噪声而保留噪声信号
发明内容
对于被分析信号s(o
其中S为被分析对象的基本信号，7V、为被分析对象的噪声信号，A^。^为已知噪声，并且 W,和具有相似的噪声特性，现有技术难以仅仅去除iVto。w 而保留被分析对象的噪声信 号A^。本发明的目的在于克服在先技术的不足而提出的一种从被分析信号中去除已知噪声 的方法。这种方法通过将噪声从信号中分离并且分析对比分离的噪声和已知噪声，从被分析 信号中去除与已知噪声相同分量的噪声来达到仅仅去除已知噪声的目的。该方法包括下列步 骤首先，用小波变换将被分析信号中的噪声分离出来，并且与已知噪声进行对比。不断调 整噪声分离的力度直到被分离的噪声与已知噪声相似或相同，此时被分析信号减去分离的噪 声即为被分析对象的有效信号，其中保留了被分析对象的基本信号和噪声信号。
本发明方法可以采用以下技术方案来实现
1.应用小波变换将被分析信号中的噪声分离出来。本领域的技术人员都知道，对时域信号 作小波变换，可以获得信号在时间一频率域的小波变换系数矩阵，该小波变换系数矩阵
可以通过小波逆变换再次变换为时域信号。小波去噪的原理为，小波变换系数矩阵『co中 的较小数值系数代表了信号的噪声。将『co中所有小于等于某一阈值f。的系数为零，得 到新的小波变换系数矩阵『co':
<formula>formula see original document page 3</formula>然后对『co'实施小波逆变换，可以得到去除了噪声的新的信号波形S乂0 。
在本发明中，我们将小波变换系数矩阵『co中所有大于某一阈值^。的系数为零，得到新的小
波变换系数矩阵『co":
「0 (|Wco|>/0)
]Wco (|Wco|^t0) 、,
然后对『co"实施小波逆变换，从而得到被分析信号的噪声成分信号波形，即噪声信号S"(O。 由于
『co =(4) 对(4)作小波逆变换得到
柳^'W + S"(f) (5) 也即
S"(,)-柳-, (6)
因此，我们可以通过计算(3)然后实施小波逆变换，或者通过先计算(2)然后实施小波逆变换 获得S'(f)，再计算(6)来获得分离后的噪声信号S"(0。而且，通过调整上述阈值f。的大小， 我们可以控制信号分离后信号S'W与噪声S"(f)的大小。
2.通过调整上述阈值r。的大小，获得不同大小的51，)，并且将S，)与A^^比较，直到两 者相等或者非常相似，即y'(/)sA^,。这时根据(2)进行去噪。由于去除的噪声S"(/)相 当于A^自大小，使得(5)中的S"(0为零以及式(1)中的A^^为零。将(1)代入(5)，我们有 辟)sS +气 (7) 从而达到了去除被分析信号中已知噪声的目的。
与在先技术相比，本发明的方法具有显著的优点通过将被分析信号中的噪声与有效信 号分离，同时将分离的噪声信号与已知噪声进行比较，控制信号去噪(分离)的深度直至两 者非常相似或相同，然后去除分离的噪声信号，可以仅仅去除被分析信号中的已知噪声，达 到预定目的。而在先技术无法去除特定的噪声而保留其它噪声。本发明的方法的实施效果主 要取决于被分离噪声和已知噪声的相似度，而与被分析信号和已知噪声信号的特性以及所采 用的去噪方法和比较方法无关，具有通用性。
图1是本发明的方法步骤的示意图。
图2是本发明方法各实施例中涉及的信号波形。
最佳实施例1以下结合各附图通过实施例对本发明作进一步详细说明。
本实施例1首先用一台Agilent Infiniiwn示波器测量一台AHY1802D直流电压稳压器的 输出电压信号，然后用本发明方法去除示波器固有噪声。如图1中所示，本发明实施l具体
方法步骤为<1>获取被分析的数据。用示波器记录被测量的信号S(/)。 S(0如图2(a)所示。
<2>获取已知噪声信号。保持示波器的工作状况不变，仅仅将示波器探头与示波器测试
端口断开，再次测量，获得示波器在同样工作状况下的固有噪声信号A^。目。W^^"如图2(b)所示。
<2>对被分析信号作小波变换获得变换系数矩阵『0>。本领域的技术人员都知道，有多 种市售或者免费软件可以进行小波去噪。本实施例采用MATLAB数据分析软件包的数据读 入函数读取被分析的信号数据，然后根据(2)用MATLAB提供的小波变换函数对被分析的信 号数据处理获得小波变换矩阵Wc。.本领域的技术人员都可以通过阅读MATLAB使用手册使 用各种函数。
0设定一个新的去噪阈值f。并且根据to分离噪声信号S"(t)。具体操作为，确定一个大 小介于fFco中的最大值和最小值之间的阈值f。，然后根据(3)将Wco中所有大于f。的系数为 零，然后对,o'实施小波逆变换得到分离的信号噪声S"(f)。 S"(f)波形如图2(c)所示
<4>将S"(r)与已知噪声的波形进行比较，如果S"(r)大于已知噪声，则返回步骤<3>， 选择较小的f。重新处理；如果S"(O小于已知噪声，则返回步骤<3>,选择较大的~重新处理， 直到处理后的S"(O与已知噪声相似。记录此时的^值。
<5>获得去噪后的信号。采用步骤<4>确定的/。值，根据式(2)，将小于或等于/。的小波变
换系数置零，获得新的系数矩阵『M'。对『o/实施小波逆变换，得到去除了噪声的新的信
号波形S'(O。 S'(f)波形如图2(d)示。
最佳实施例2 实施例2的实施对象与实施1相同，其具体方法步骤为-
<1>获取被分析的数据。用示波器记录被测量的信号S(O。 S(,)如图2(a)所示。
<2>获取已知噪声信号。保持示波器的工作状况不变，仅仅将示波器探头与示波器测试
端口断开，再次测量，获得示波器在同样工作状况下的固有噪声信号A^,。 JN^。^如图2(b)所示。
<2>对被分析信号用MATLAB作小波变换获得变换系数矩阵『co 。具体操作与实施例1 相同。
<3>设定一个新的去噪阈值/。并且根据^去噪，获得去噪后的信号S'(O，然后根据s'(o 推算出S"(r)。具体操作为，确定一个大小介于Wra中的最大值和最小值之间的/。，然后根 据(2)应用MATLAB的小波工具包对信号根据/。进行去噪，获得去噪后的信号。再根据 式(6)从被分析信号S(0中减去S'W获得噪声信号S"W 。本领域的技术人员都可以通过阅读 MATLAB手册使用小波工具箱完成上述操作。
<4>将S'^)与已知噪声的波形迸行比较，如果S"的大于已知噪声，则返回步骤<3>,选择较小的^重新处理；如果S"(O小于已知噪声，则返回步骤<3>,选择较大的/。重新处理， 直到处理后的S"W与已知噪声相似，这时最后一次获取的去噪后的信号S'(,)就是要求的去 除了已知噪声的信号。
最佳实施例3实施例1和实施例2都是将分离的噪声和已知噪声在时间域里进行比 较。在实施例3和4中，我们将分离的噪声和已知噪声在频率域里进行比较，其具体方法步 骤为
<1>获取被分析的数据。用示波器记录被测量的信号S(/)。 S(0如图2(a)所示。 <2>获取已知噪声信号。保持示波器的工作状况不变，仅仅将示波器探头与示波器测试 端口断开，再次测量，获得示波器在同样工作状况下的固有噪声信号A^。w。 W^。^如图2(b)所示。
<2>对被分析信号作小波变换获得变换系数矩阵『^ 。具体操作与实施例1相同。 <3>设定一个新的去噪阈值/。并且根据to将被分析信号的噪声从小波变换系数矩阵『co
中分离并且计算频谱。具体操作为，确定一个大小介于『co中的最大值和最小值之间的阈值 ~,根据(3)将P^o中所有大于^。的系数为零。然后按照式(8)计算获得被分离噪声的小波变
换系数矩阵的频谱。
『
1 7'
乂 w,
(8)
其中^^f,为小波变换系数频谱，"为小波变换系数矩阵的行下标，对应于频率，T为 小波变换系数矩阵的列下标，对应于时间
<4>对已知噪声作小波变换获得变换系数矩阵，然后按照式(8)计算获得己知噪声的小波 变换系数矩阵的频谱-
<5>观察比较被分离噪声的小波变换频谱和已知噪声的小波变换频谱。如果被分离噪声 的小波变换频谱大于已知噪声的小波变换频谱，则返回步骤<3>,选择较小的~重新处理；反 之，则返回步骤<3>,选择较大的~重新处理，直到处理后的分离噪声的频谱和已知噪声的频 谱大小相似。记录此时的 。值。
<5>获得去噪后的信号。采用步骤<4>确定的~值，根据式(2)，将小于或等于f。的小波变 换系数置零，获得新的系数矩阵『co'。对l^co'实施小波逆变换，得到去除了噪声的新的信 号波形5"0)。 S'(/)波形如图2(d)示。
最佳实施例4实施例4是在实施例1或实施例2的从被分析信号分离噪声后，对分离 噪声和已知噪声分别作傅立叶变换，然后比较两者的傅立叶变换频谱大小来调整去噪深度。 本领域的技术人员都可以通过MATLAB的傅立叶变换函数完成上述操作。本发明方法的原理及功能为，通过小波变换将噪声从被分析信号中分离出来，分析对比 从被分析信号中分离的噪声和已知噪声，调整噪声分离的深度直到分离的噪声与已知噪声相 似或相等，然后，从被分析信号中去除分离的噪声，从而达到仅仅去除已知噪声的目的。需 要指出，本发明方法的实施的效果取决于被分离噪声与已知噪声的相似度，与被分析信号的 特性以及采用何种去噪方法和比较方法无关。以上实施例仅为说明本发明方法的原理及功 能，并非限制本发明。因此熟悉本领域的技术人员对上述实施例所做的不违背本发明精神的 修改及变化，例如，采用不同的去噪方法和对被分离噪声与已知噪声的相似度的评定方法， 仍然为本发明所涵盖。本发明的权利范围应如本专利申请权利要求所列。
权利要求
1、一种从被分析信号中去除已知噪声的方法，其特征在于该方法包括如下步骤<1>获取被分析的信号；<2>获取已知噪声信号；<3>将噪声从被分析信号中分离出来；<4>调整噪声分离的深度，直到被分离的噪声等于或相似于已知噪声信号。
2、 如权利要求l所述的方法，其特征在于其中所述的噪声分离，包括对被分析信号作 小波变换获得小波变换系数矩阵。然后将小波变换系数矩阵中大于某一阈值t0的系数置零； 或者将小波变换系数矩阵中小于某一阈值to的系数置零。
3、 如权利要求l所述的方法，其特征在于其中所述的噪声分离的深度控制，包括比较 被分离的噪声和已知噪声和改变阈值to的大小。
4、 如权利要求3所述的方法，其特征在于其中所述的被分离的噪声和已知噪声的比较， 包括将被分离的噪声和己知噪声在时间域进行比较或在频率域进行比较。
全文摘要
一种从被分析信号中去除已知噪声的信号处理方法。其原理及功能为，通过小波变换将噪声从被分析信号中分离出来，分析对比从被分析信号中分离的噪声和已知噪声，调整噪声分离的深度直到分离的噪声与已知噪声相似或相等，然后，从被分析信号中去除分离的噪声，从而达到仅仅去除已知噪声，而保留被分析对象的基本信号和噪声信号的目的。
文档编号G06F17/14GK101551413SQ20081009081
公开日2009年10月7日 申请日期2008年4月6日 优先权日2008年4月6日
发明者伟 吴 申请人:伟 吴