水声监听信号特征频段提取方法研究

发布时间：2021-07-04 16:54

　　水声监听获取信号的频带范围较宽,在记录过程中包含多频段特征信息,同时会掺杂各类噪声信息。为可靠提取监听信号各频段有效特征信息,避免噪声影响,解决能量法判断特征频段存在的弊端,打破单一方法在提取宽频带信号有效特征频段过程中存在的局限性,集中小波包、相关系数和希尔伯特-黄各自优势方法实现宽带监听信号多频段有效特征信息提取。首先通过小波包算法对宽频带信号实现精细化分频,利用相关系数分析判断节点信号的有效性,排除噪声节点,其次通过希尔伯特-黄对有效节点频段内的有效成分和噪声进一步分离,最后将处理后节点系数重构获得有效频段特征信息。仿真分析验证和实测信号处理结果表明,该方法对宽频带水声监听信号特征频率信息的提取具有一定优势,可在水声目标识别与监测等方面推广和应用。 

【文章来源】：电子技术应用. 2020,46(02)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

信号有效特征频段提取流程图

小波包可实现水声监听信号频段多层次划分，既可分解低频，也可分解高频，与小波变换相比，具有更高的时频分辨率，可对宽频信号进行更好的时频分析[10]。小波与小波包的子带分解对比如图2所示，A代表低频部分，D代表高频部分。设尺度函数和小波函数分别为v(t)和p(t)，令U0=v(t),U1=p(t)，定义函数{Un}为尺度函数v(t)的小波包，如式(2)所示，式中hk和gk为多分辨率分析中滤波器系数。

节点7进行经验模态分解得到9个频率从高到低的模态分量IMF1～IMF9和一个残余分量Residual。按照式(3)分别计算IMF1～IMF9与节点7的互相关系数，IMF1～IMF9系数记为x1～x9，节点7系数记为u，互相关系数记为R(xi,u)，如表2所示，最大互相关系数为0.971 8，按照参考文献[6]小于最大互相关系数的1/10判断分量的有效性，主要分量分布于x1、x2，将2个分量重构后数据与原节点7的互相关系数为0.996 7，通过经验模态分解重构处理后的互相关系数可以看出与原节点信号一致性较强。本文方法处理后数据如图3(f)所示，通过与单纯的小波包分解相比，本文方法的信噪比和均方根误差更优，如表3所示。3 监听水声信号去噪分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于EMD和小波包能量法的信号去噪[J]. 赵超,杨庆东.  北京信息科技大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断[J]. 宋保业,徐继伟,许琳.  山东科技大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]基于小波包多阈值处理的海杂波去噪方法[J]. 阎妍,行鸿彦.  电子测量与仪器学报. 2018(08)
[4]基于EMD及主成分分析的缺陷超声信号特征提取研究[J]. 李茂,杨录,张艳花.  中国测试. 2018(02)
[5]主动噪声控制平台的FPGA实现[J]. 王佳飞,关添,姜宇程,杨艺辰.  电子技术应用. 2018(02)
[6]基于自相关函数特性的CEEMD全局阈值去噪方法研究[J]. 杨涛,乐友喜,曾贤德,蔡俊雄,曾勉.  地球物理学进展. 2018(04)
[7]希尔伯特-黄变换在微弱被动瞬态鱼声信号中的检测[J]. 陈功,王平波,鲍玉军,许清泉,杨辉,陈宗涛.  海洋科学. 2016(10)
[8]基于小波包分解与主流形识别的非线性降噪[J]. 苏祖强,萧红,张毅,罗久飞.  仪器仪表学报. 2016(09)
[9]基于EMD及非平稳性度量的趋势噪声分解方法[J]. 谭秋衡,吴量,李波.  数学物理学报. 2016(04)
[10]改进的小波包能量分段阈值降噪方法[J]. 钟孟春,张春林,李华,王宝琦.  计算机工程与应用. 2015(05)



本文编号：3265174