信号去噪方法研究毕业论文

哪种信号啊？信号分老多种啦!我对雷达较有研究给你我的论文看一下吧常常借鉴地震资料处理的反褶积方法，将雷达记录转变为反射系数序列。然而由于地下介质的复杂性和各种噪声的影响，常常反褶积对杂波与信号的分离并无改善；所以很多情况下应用效果并不理想。鉴于利用常规的探地雷达数据处理方法进行目标体资料分析，易受杂波干扰、波形混叠等等因素影响而导致应用解释效果欠佳，因此对于探地雷达的数据处理方法仍有待于进一步深入研究。在图像和信号处理论域广泛应用的小波变换，以及基于HHT变换的EMD分解等时频分析方法，近年来在探地雷达数据处理中得到了重视。小波变换具有线性变换、多分辨率分析、局部细化、可灵活选择小波基等等优点，对瞬态非平稳信号或宽带信号分析具有独特之处，使得它非常适合于探地雷达脉冲信号的处理。而希尔伯特(换是提取信号瞬时参数的有效途径，但它对信号的提取有条件要求；基于HHT变换的经验模态分解，依据数据本身的信息进行分解，得到的固有模态函数信号是有限个且均满足Hilbert变换对信号的提取条件，较之基于传统的傅立叶变换的时频分析方法，具有真正有意义的瞬时参数分析。由于应用探地雷达的瞬时参数分析可以形成三个参数相互独立的解释剖面，从而比较全面的了解地下介质变化情况。但是瞬时参数易受噪声影响，尤其是瞬时相位对噪声干扰比较敏感。而城市环境中探地雷达探测信号干扰较多，同时由于工作条件的复杂多样，有时直达波强度常常可与探测目标回波强度相比拟。由于直达波的消除不易，使得对目标的特征识别、解释以及空间定位比较困难。在进行处理时，杂波的移除是非常重要的部分。为此首先进行常规处理，主要是消除直达波强烈影响。简单的做法是从实测的探地雷达记录中直接消减直达波记录；或者通过选择合理的滤波参数，采用移动平均滤波器或中值滤波器消减直达波；在此基础上，采用小波变换方法对探地雷达数据进行降噪分析处理。从效果上讲，以Donoho的阀值去噪方法最为突出。这里利用Mallat提出的多分辨率分析的概念和正交小波快速算法（Mallat算法），假定噪声信号广泛分布在各个尺度且幅值相对较小，通过正交变换，将信号能量集中在某些频带的少数幅值相对较大系数上。为了数据处理方便，借助Matlab提供的方便而强大的计算及可视化工具，利用Matlab的小波工具箱函数，只须应用简单的信号处理知识和编程技能，就可以通过Matlab编程进行小波阀值估计，给予其它频带上的小波系数较小的权重或者置零，从而达到有效抑制噪声的目的。总的来说，应用小波变换处理可以有效地消除各种噪声干扰，从而更清楚有效地显示目标层位。通过上述数据处理过程，避免了在噪声干扰情况下直接进行经验模态分解较难获得良好的分解效果的问题。由于希尔伯特－黄（HHT）变换具有一定的噪声分解能力，不同尺度的噪声被分离到不同的固有模态函数，使得噪声对信号的影响减小，从而信号特征的提取的有效性和信号分解的精度都有了提高。通过对经验模态分解得到的IMF信号进行变换，获得瞬时频率、瞬时相位、瞬时振幅等瞬时参数，其中瞬时频率可以较好的探测地下介质的形状和性质的变化；瞬时相位可有效的探测地下介质的连续性并且与信号振幅无关，可以更好的分析深层信号特征；瞬时振幅反映了信号能量的变化，可以推测地下介质性质的变化。综上所述，根据探地雷达信号的特点，通过试验和研究，首先去除直达波等干扰，并利用小波变换具有良好的时频分析特性进行信号去噪，再利用希尔伯特－黄（HHT）变换得到瞬时频率、瞬时相位、瞬时振幅等瞬时参数，形成多个参数剖面，可以多角度多方面的分析探地雷达剖面并易于给出合理的地质解释。因此，在探地雷达信号去噪基础上，基于EMD分解的瞬时参数分析在探地雷达数据处理中具有很好的应用前景。