2021年光纤通信中小波去噪预处理技术研究 小波去噪.docx

2021年光纤通信中小波去噪预处理技术研究_小波去噪光纤通信中小波去噪预处理技术研究_小波去噪

　　 　　摘要为了降低随机噪声对信号处理时带来的负面影响，增强信号的有用部分，研究基于Daubechies小波滤波的信号预处理算法。伴随小波分解层次的增加，去噪效果能够得到改进，实现了信号的有用部分和噪声的有效分离。
　　关键词Daubechies小波 去噪 信号预处理
　　1 引言
　　未来战争是信息化、数字化战争。光纤传输技术在陆上军事通信中的应用，关键包含联合战术和战略通信系统、基地局域通信网和卫星地球站、雷达等通信设施间的链路等1。新型武器系统将大量使用数字化指挥控制系统、电子战装备和准确制导武器等，经过关键电子技术、自动化及网络技术，提升作战平台的数字化能力、协同作战能力、适应能力。在未来的信息化战争中，含有多路图像信息、语音、网络、控制信息的作战装备，如自行火炮、坦克、装甲车辆、防空反导武器，和战场态势感知装置，如雷达、激光跟踪仪等，全部需要光通信技术支持大量的实时数据传输。
　　在数据采集系统中，精度是数据采集的关键问题之一。传感器输出模拟信号，经过信号放大、采样、量化和编码等处理后送入计算机。因为数据采集系统内部和外部干扰、噪声的影响，被采集信号往往混入部分干扰噪声，它们会使信号的检测结果产生很大误差。在受干扰背景条件下能否有效地检测出信号，和被采集信号的类型、干扰噪声的性质和信号处理方法有很大的关系。在有效去除干扰的同时，还要使被采集信号含有高分辨率、高保真度和高信噪比，从而避免影响后续信号分析和处理的质量。
　　信号分析和处理的目标是从信号中提取有用信息。信号分析是将复杂的信号分解为若干简单信号分量之和，利用这些分量的组成考察信号的特征。信号分析是信号传输和处理的基础，伴随快速Fourier变换FFT算法的提出，将Fourier变换的时间降低了多个数量级，加之不停提升的信息处理器计算性能，现在最成熟的信号分析方法是信号频谱分析，即利用离散Fourier变换DFT将离散的时间信号序列转换到频域中去，得到信号的频谱。信号处理是对信号的某种加工。其目标关键有以下几个：剔除信号中因过失测量造成的坏值；滤除信号中的噪声；将信号变换成易于识其余形式，方便提取它的特征参数等。滤波是对信号的最基础的处理。
　　在大量的滤波去噪方法中，绝大多应用了基于Fourier变换的滤波去噪技术。不过，Fourier变换含有以下显著的缺点：
　　1只适应于对平稳信号的分析，但在实际工程应用中的绝大多数信号是非稳定的；
　　2时域信号的频域特征分析需要时域中的全部信息；
　　3Fourier变换对信号的奇异性不敏感，不能反应出信号在局部范围内的特征。
　　在工程中，测得的信号往往包含高频信息和低频信息。在理论上，对于高频信息，要求时间间隔相对变小，提供准确的高频信息；对于低频信息，要求时间间隔相对变宽，提供一个周期内的完整信息。Fourier变换不能处理这类问题。
　　在数据采集系统中，采集到的信号因为噪声及干扰的叠加，使得识别有用信号很困难，必需滤除信号中叠加的噪声和干扰成份。分析信号和干扰频率特征，对于噪声的频率高于或低于有用信号的情况，通常采取经典Fourier滤波的方法去除噪声。在经典滤波器设计中，通常假定输入信号中的有用成份和期望去除的成份分别处于不一样的频带，当