[发明专利]一种结合小波变换的并行降噪方法及系统

权利要求书

1.一种结合小波变换的并行降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取待降噪信号，根据噪声类型对信号进行分类，得到微弱噪声信号、一般噪声信号和强噪声信号；

S2：构建深度残差网络和Res-NN网络并进行训练；

构建BP-CNN网络并进行训练；

S3：利用中值滤波器对微弱噪声信号进行降噪，输出降噪后的信号，再通过Res-NN网络进行译码；

结合深度残差网络与Res-NN网络对一般噪声信号进行降噪，并进行译码，输出译码后的信号；

利用小波变换算法结合BP-CNN网络对强噪声信号进行降噪，输出降噪译码后的信号；

S4：最终得到译码完成的信号。

2.根据权利要求1所述的一种结合小波变换的并行降噪方法，其特征在于，在所述步骤S2中，BP-CNN网络由若干个BP-CNN单元重复级联而成；BP-CNN单元由BP神经网络和CNN网络连接合成。

3.根据权利要求1所述的一种结合小波变换的并行降噪方法，其特征在于，在所述步骤S3利用中值滤波器对微弱噪声信号进行降噪的过程中，首先对微弱噪声信号进行编码调制，再将编码调制后的信号进行中值滤波，从而输出降噪后的第一编码调制信号作为降噪后的信号，解调后再进行译码。

4.根据权利要求2所述的一种结合小波变换的并行降噪方法，其特征在于，在所述步骤S3结合深度残差网络与BP-CNN网络对一般噪声信号进行降噪过程中，首先对一般噪声信号进行编码调制，再通过深度残差网络对编码调制后的信号进行映射，得到映射信号；最后将映射信号输入BP-CNN网络中，经过网络变换后输出第二编码调制信号作为降噪后的信号。

5.根据权利要求2所述的一种结合小波变换的并行降噪方法，其特征在于，在所述步骤S3利用小波变换算法结合BP-CNN网络对强噪声信号进行降噪过程中，首先对强噪声信号进行编码调制，再利用小波变换算法对编码调制后的信号进行处理，得到变换信号；最后将变换信号输入BP-CNN网络中，经过网络变换后输出第三编码调制信号作为降噪后的信号。

6.一种结合小波变换的并行降噪系统，其特征在于，包括CNN噪声分类器、中值滤波器、残差降噪网络、小波变换预处理模块、BPSK解调模块、Res-NN网络和BP-CNN降噪译码网络；其中：

所述CNN噪声分类器用于对获取到的待降噪信号根据噪声类型对信号进行分类，得到微弱噪声信号、一般噪声信号和强噪声信号；

所述中值滤波器对微弱噪声信号进行降噪，输出降噪后的信号，由BPSK解调模块进行解调后输入Res-NN网络中进行译码；

所述残差降噪网络对一般噪声信号进行降噪，由BPSK解调模块进行解调后输入Res-NN网络中进行译码；

所述小波变换预处理模块先对强噪声信号进行小波变换预处理，再输入BP-CNN降噪译码网络中进行降噪的同时进行译码，输出降噪并译码后的信号最终得到输出降噪完成的信号。

7.根据权利要求6所述的一种结合小波变换的并行降噪系统，其特征在于，在所述BP-CNN降噪译码网络中，BP-CNN网络由若干个BP-CNN单元重复级联而成；BP-CNN单元由BP神经网络和CNN网络连接合成。

8.根据权利要求6所述的一种结合小波变换的并行降噪系统，其特征在于，在所述中值滤波器中，首先对微弱噪声信号进行编码调制，再将编码调制后的信号进行中值滤波，从而输出降噪后的第一编码调制信号作为降噪后的信号，由Res-NN网络中进行译码。

9.根据权利要求7所述的一种结合小波变换的并行降噪系统，其特征在于，在所述残差降噪网络中，利用深度残差网络对编码调制后的信号进行映射，得到映射信号；最后将映射信号解调后输入Res-NN网络中，经过网络变换后输出第二编码调制信号作为降噪后的信号，并由Res-NN网络完成译码。

10.根据权利要求7所述的一种结合小波变换的并行降噪系统，其特征在于，在所述小波变换预处理模块中，首先对强噪声信号进行编码调制，再利用小波变换算法对编码调制后的信号进行预处理，得到变换信号；最后将变换信号输入BP-CNN降噪译码网络中，经过网络变换后输出第三编码调制信号作为降噪后的信号，并由BP-CNN降噪译码网络完成译码。