[发明专利]一种基于平移不变GHM多小波变换的轨检仪数据去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于平移不变GHM多小波变换的轨检仪数据去噪方法，包括以下步骤：步骤1：输入一维含噪声数据，并进行预滤波处理；步骤2：对预处理后的数据进行平移不变GHM多小波分解，得到各层子带系数，包括低频系数和高频系数；步骤3：选取合适的阈值和阈值函数对高频系数进行阈值处理；步骤4：对步骤2得到的低频系数和步骤3得到的高频系数进行平移不变GHM多小波重构，得到输出信号；步骤5：对步骤4得到的所有输出进行后滤波处理，并求平均。采用本发明的方法，能够改善对数据去噪性能的同时更好的保留数据的特征信息。本发明能够保留轨检仪数据信号中的特征信息，提高去噪性能。

主权项

1.一种基于平移不变GHM多小波变换的轨检仪数据去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：信号预处理；输入长度为N的一维含噪声数据序列f(n)，n＝1,2...,N，N＝2^J，J为正整数；将数据序列f(n),n＝1,2,…,N中的数据点按位置的奇偶性拆分成矩阵形式的信号：x(n)＝[f(2n‑1),f(2n)]^T，然后对其进行预滤波处理，得到多小波分解算法初始展开系数步骤2：对s_J,n进行h位循环移位和平移不变GHM多小波l层分解，得到低频系数和高频系数，其中h＝0,1,…,H，l为正整数；步骤3：对步骤2中得到的高频系数进行阈值处理；步骤4：基于步骤2中得到的低频系数和步骤3中阈值处理后得到的高频系数进行平移不变GHM多小波l层重构，然后进行循环反移位，得到输出信号其中：步骤5：对步骤4得到的所有输出信号进行后滤波处理，得到信号步骤6：针对每一个h＝0,1,…,H，将其对应的后滤波处理得到的信号按位置的奇偶性合并成长度为N的一维信号然后针对每一个n＝1,2,...,N，求其对应的的平均值，得到最终得到去噪后的数据序列Ave(n)，n＝1,2...,N；所述步骤1中预滤波处理的过程为：在预滤波处理前，首先对x(n)进行周期延拓或者补零操作，得到若是对x(n)进行补零操作，则，f(2N+1)＝f(2N+2)＝0，若是对x(n)进行周期延拓，则f(2N+1)＝f(1)，f(2N+2)＝f(2)；然后按以下公式对x(n)进行预滤波处理，其中，φ₂(1/2)＝φ₂(3/2)‑3/10，φ₂(1)＝1；最后对滤波处理得到的信号进行截断，保留前列的数据；得到多小波分解算法初始展开系数