基于小波分析的海上聲信號去噪試驗研究

劉亞雷　林海燁　孟春寧

摘要：對于海上聲信號的分析中，為消除海上復雜環境中對聲信號有用成分干擾的噪聲，提出基于小波變換的聲信號去噪法。利用madab軟件對給定的聲信號進行傳統濾波去噪與小波變換去噪兩種形式的試驗去噪，并將結果進行多方面對比。經過試驗結果對比，驗證了小波變換在海上聲信號去噪中的有效性。

關鍵詞：海上聲信號；小波變換；去噪

1概述

當前聲信號分析技術應用十分廣泛，包括救生、生物、地震、軍事等領域都在應用這項技術。海上環境惡劣，噪聲種類多且形式復雜，給聲信號分析帶來了更大的難度。在海上聲信號分析中，如何去掉給分析帶來干擾的噪聲并盡可能地保留信號中的有用成分，是當前研究的熱點，同時也是難點。所以一種合理有效的去噪方法是目前各領域所需要的，但傳統去噪方法會使去噪后信號熵增大，無法描述信號的非平穩特性，并且無法得到信號的相關陛，而基于小波變換的聲信號去噪方法可以解決傳統方法的不足，尤為適合復雜噪聲的去噪。傳統的信號處理方法可以歸納為三個方面：1）時間域觀測信號預處理技術，即為采用時域濾波技術來抑制噪聲信號的干擾，提高觀測信號的信噪比。如傳統的時域差分法；該類型處理方法對系統計算量處理和存儲能力要求高，主要應用于平穩環境背景噪聲進行抑制，而對多種噪聲源信號的抑制效果不明顯。2）變換域觀測信號預處理技術，即首先對信號進行變換，將目標信號和環境背景噪聲的空間域分布特征映射至變換域后，再進行處理，最后將處理結果通過反變換映射到空間域。頻域處理技術（Fourier變換）是最為典型的變換域預處理技術；在變換域預處理中，需要對信號進行正逆變換，基于目前的計算機技術，一般計算量較大，難于實現實時處理。3）空間域觀測信號預處理技術，如中值濾波算法，計算量小，易于計算機實現，但其受制于背景噪聲的統計分布特征。隨著信息融合理論的發展，相關研究人員提出了單層傳聲器陣列信號空間重采樣的聲波分離方法、小波多尺度信息融合濾波算法、分布式粒子濾波算法、離散Kalman濾波算法、統計隨機量處理方法等。其中小波多尺度分析通過不同的尺度因子，將觀測信息進行劃分，對于戰場窄帶信號來說，具有較高的分辨率。本文基于小波變換的聲信號去噪法，對給定的聲信號進行傳統濾波去噪與小波變換去噪兩種形式的試驗去噪，并將結果進行多方面對比。經過試驗結果對比，驗證了小波變換在海上聲信號去噪中的有效性。