基于小波变换的战场声信号去噪方法研究.doc

基于小波变换的战场声信号去噪方法研究.doc基于小波变换的战场声信号去噪方法研究摘要:在实际战场中,采样声信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染,导致声信号特征提取变得困难而不利于进一步的目标识别。为了有效去除混叠在战场声信号中的噪声信号,运用离散小波理论对其进行阈值去噪处理。通过对几种去噪方法对比分析和基于MATLAB信号去噪的仿真试验,仿真结果表明对于战场声信号而言,基于Birge-Massart阈值算法具有更好的去噪效果。关键词:战场声信号;小波变换;阈值去噪;matlab;去噪中图分类号:TN911文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)04-0939-03 ResearchonDenosingMethodsofBattlefieldAcousticSignalBasedonWaveletTransform TONGFei,GUXiao-hui,LVYan-xin (SchoolofMechanicalEngineering,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China) Abstract:Inthepracticalbattlefield,samplingacousticsignalsareinevitablyinfluencedbynoise,?Cacousticsignal,,simulationresultsshowthatwhencopingwiththebattlefield-acousticsignal,themethodbasedonBirge-Massartthresholdalgorithmisbetteratdenoisingthanothermethods. Keywords:battlefield?Cacousticsignal;wavelettransform;thresholddenoising;matlab;denoising 声信号在采集和传输的过程中,不可避免地会受到自然和人为的各种干扰,在对信号进一步处理之前,有必要对信号进行去噪处理[1]。特别是在实际战场上,有效目标(如武装直升机,战斗机,坦克,导弹等)的声信号几乎淹没在大量的噪声中,导致采集的实际战场声信号含有大量噪声。因此,对所采集的目标含噪信号进行去噪尤为重要。由于直升机、战斗机等战场目标的声信号是一种非平稳过程[2],因此需要采用适合于非平稳过程的处理工具对信号进行分析,而小波变换[3]是处理非平稳信号极好的工具。本文采用实测战场声信号,以武装直升机为例,通过Matlab进行仿真实验,对各种阈值选取规则的去噪效