一種噪聲的消除方法及裝置的製作方法

2023-05-22 13:03:06 1

專利名稱：一種噪聲的消除方法及裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及信號處理技術領域，特別涉及一種噪聲的消除方法及裝置。
背景技術：
噪聲是普遍存在的，自適應噪聲抵消是一種噪聲消除方法，通常是基於自適應信號處理技術，將噪聲消除問題轉化為自適應濾波器的參數估計，在某種準則下，自動調整濾波器參數並實現最優。噪聲特性是進行噪聲消除需要考慮的主要問題之一。當噪聲符合高斯分布時，傳統的基於最小均方誤差(LMS)準則的自適應噪聲消除算法具有良好的估計性能，且便於理論分析。但是實際應用中常會遇到一類具有顯著尖峰脈衝特性的噪聲，例如， 醫學信號噪聲、大氣噪聲、水聲信號噪聲等，其概率密度函數(P. d. f.)偏離高斯分布，與高斯分布相比有較厚的拖尾，不存在二階及以上的統計量。此時，最小均方誤差(LMS)準則下設計的自適應TDE算法性能退化，甚至不能使用。這種情況的一種解決辦法是採用更符合實際的噪聲模型，選擇更穩健的準則函數。α穩定分布的一個子類——對稱α穩定分布 (SaS)可較好描述這類脈衝性噪聲。最小分散係數(LMP)準則是α穩定分布線性理論的一種最優準則，MD等價於最小化估計誤差的分數低階矩(FLOM)，S a S的FLOM階矩與其ρ (0 <Ρ< α)範數成正比。考慮到代價函數的凸性和可微性，在基於α穩定分布的實際TDE 算法中，通常採用最小平均Ρ(1<Ρ< α)範數準則。針對信號中脈衝噪聲的消除或削弱問題，如何利用採集到具有一定相關性的噪聲，並基於魯棒性的優化準則和自適應濾波技術對脈衝噪聲進行自適應抵消，設計一種噪聲的消除方法及裝置，進而輸出得到所期望的有用信號是信號處理技術領域目前急待解決的問題之一。

發明內容
有鑑於此，本發明實施例提出了一種噪聲的消除方法及裝置，通過獲取原始輸入信號及參考輸入信號，並通過自適應濾波器調節參考輸入信號，然後將通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號，針對信號中脈衝噪聲的消除或削弱問題，利用採集到具有一定相關性的噪聲，基於魯棒性的優化準則和自適應濾波技術對脈衝噪聲進行自適應抵消，進而輸出得到所期望的有用信號。為解決上述技術問題，本發明實施例的目的是通過以下技術方案實現的一種噪聲的消除方法，包括步驟一、獲取原始輸入信號；步驟二、獲取參考輸入信號；步驟三、通過自適應濾波器調節參考輸入信號；步驟四、通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。優選的，上述步驟一中，原始輸入信號為有用信號與噪聲之和。
優選的，上述步驟二中，參考輸入信號是與原始輸入信號中噪聲相關的信號。優選的，上述有用信號與噪聲及輸入信號均為零均值平穩隨機過程，且滿足有用信號與噪聲及參考輸入信號互不相關。優選的，上述步驟三中，進一步包括通過自適應濾波器調節參考輸入信號，滿足輸出信號與有用信號的均方誤差最小。優選的，上述步驟四中，將參考輸入信號進行調節後，與原始輸入信號中的噪聲相減，使輸出信號的噪聲完全被抵消，而只保留有用信號。優選的，進一步包括自適應濾波器之必要條件為參考輸入信號必須與被抵消的
噪聲相關。優選的，上述步驟四中，進一步包括處理過程中必須得滿足1 < ρ < α < 2，同時要保證算法的收斂性，必須根據信號噪聲的α值來選取適當的P範數。一種噪聲的消除裝置，包括第一獲取單元、第二獲取單元、調節單元及處理單元， 通過獲取原始輸入信號及參考輸入信號，並通過自適應濾波器調節參考輸入信號，然後將通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。優選的，上述第一獲取單元用於獲取原始輸入信號。優選的，上述第二獲取單元用於獲取參考輸入信號。 優選的，上述調節單元用於通過自適應濾波器調節參考輸入信號。優選的，上述處理單元用於通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。綜上所述，本發明提供了一種噪聲的消除方法及裝置，通過獲取原始輸入信號及參考輸入信號，並通過自適應濾波器調節參考輸入信號，然後將通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號，針對信號中脈衝噪聲的消除或削弱問題，利用採集到具有一定相關性的噪聲，基於魯棒性的優化準則和自適應濾波技術對脈衝噪聲進行自適應抵消，進而輸出得到所期望的有用信號。


圖1為本發明實施例的方法流程圖；圖2為本發明之基於LMP算法下的第一收斂曲線；圖3為本發明之基於LMP算法下的第二收斂曲線；圖4為本發明實施例的裝置結構示意圖。
具體實施例方式本發明實施例提供的一種噪聲的消除方法及裝置，通過獲取原始輸入信號及參考輸入信號，並通過自適應濾波器調節參考輸入信號，然後將通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號，針對信號中脈衝噪聲的消除或削弱問題，利用採集到具有一定相關性的噪聲，基於魯棒性的優化準則和自適應濾波技術對脈衝噪聲進行自適應抵消，進而輸出得到所期望的有用信號。為使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，下面參照附圖並舉實施例，對本發明進一步詳細說明。
本發明實施例提供一種噪聲的消除方法，如圖1所示，具體步驟包括步驟一、獲取原始輸入信號；具體而言，在本發明實施例中，原始輸入信號d(n)為有用信號s(n)與噪聲v(n) 之和。進一步的，假定s (η)，ν (η)，u (η)均為零均值平穩隨機過程，且滿足s (η)與ν (η) 及u(n)互不相關。其中，參考輸入信號x(n)是與v(n)相關的噪聲u(n)。由於自適應濾波器的輸出y(n)為噪聲u(n)的濾波信號，所以自適應噪聲抵消系統的輸出y(n)為

y(n) =s (η) +ν (η) -ν' (η)公式(1)通過公式(1)可得到如下公式y2 (n) = S2 (η) + (ν (η) -ν 』 (η)) 2+2s (η) (ν (η) -ν 』 (η)) 公式(2)步驟二、獲取參考輸入信號；具體而言，在本發明實施例中，參考輸入信號χ(η)是與ν(η)相關的噪聲u(n)。進一步的，假定s(n)，V(n)，U(n)均為零均值平穩隨機過程，且滿足s (η)與ν(η)及u(n)互不相關。其中，原始輸入信號d(n)為有用信號s(n)與噪聲v(n)之和。由於自適應濾波器的輸出y(n)為噪聲u(n)的濾波信號，所以自適應噪聲抵消系統的輸出y(n)為y(n) =s (η) +ν (η) -ν' (η)公式(1)通過公式(1)可得到如下公式 y2 (n) = S2 (η) + (ν (η) -ν 『 (η)) 2+2s (η) (ν (η) -ν 『 (η))公式(2)步驟三、通過自適應濾波器調節參考輸入信號；具體而言，在本發明實施例中，對公式(2)兩邊取期望，由於有用信號S(Ii)與v(n) 及噪聲u(n)互不相關，故可以得到如下公式E [y2 (n)] = E[s2 (η) ]+Ε[(ν (η) -ν 『 (η))2]公式(3)信號功率E[s2(η)]與自適應濾波器的調節無關，傳統的LMS算法是因此調節自適應濾波器使E[y2(n)]最小，等價於使公式(3)中的Ε[(ν(η)-ν' (η))2]最小。這樣由式⑴ 可以得到公式(4)ν (η) -ν 『 (n) = y (η) _s (η)公式(4)由此可見，當E [ (ν (η) -ν 『 (η))2]最小時，E [ (y (n) _s (η))2]也達到最小，即自適應噪聲抵消系統的輸出信號y(η)與有用信號s(n)的均方誤差最小。步驟四、通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。具體而言，在本發明實施例中，在理想情況下，當ν (η) = ν' (η)時，有y(n)= s (η)。這時，自適應濾波器將自動地調節其權值，將u (η)加工處理為ν (η)，與原始輸入信號d(n)中的噪聲v(n)相減，使輸出信號y(n)的噪聲完全被抵消，而只保留有用信號s (η)。 但是自適應濾波器能夠完成上述任務的必要條件為參考輸入信號x(n) =u(η)必須與被抵消的噪聲ν(η)相關。進一步的，在本方案中，最小平均P範數是針對α穩定分布噪聲的特性由LMS算法改進而來的，在LMP算法中，將LMS中的代價函數由均方誤差函數改變為誤差函數的α 範數J= l|e(n)||a。由分數低價矩理論，只要滿足Kp < a，在這個過程中α範數與其P價矩成正比。這樣，自適應系統的代價函數可以寫成以下形式
J = E[|e(n)|p]公式(5)採用最速下降法可以導出自適應迭代的公式為w(n+l) =w (η)+ μ | e (η) | p^1Sgn [e (η) ] χ (η) 1彡ρ<α 彡2 公式(6)上述的算法是有規定的使用範圍的，必須得滿足Kp < α <2，同時要保證算法的收斂性，必須根據信號噪聲的α值來選取適當的P範數，按照上述的要求來進行處理，能更好的抵消信號中的噪聲。為更好的說明本發明之技術方案，下面列舉一具體實施例進行表示計算機仿真提出方法的結果，如圖2所示。LMP算法下所選擇的參數為步長μ = 0.0001，系統採用的輸入信號同樣為Alpha穩定分布噪聲(先到達的噪聲)，α的取值為1.8，Ρ的取值為1.5， 參考信號同樣為有用信號(這裡用的是IOK正弦波)加延遲的噪聲(先到達的噪聲延遲10 個採樣點)，信噪比SNR = 0。算法迭代30000次，輸出的最小誤差開始的時候比較大，後來逐漸穩定在一個較小的值，這就說明了該波形有了很好的收斂效果。從圖2中的LMP算法下的誤差均值曲線，可以看出信號經過自適應濾波器後經過一段訓練時間誤差均值曲線基本趨於收斂，並且沒有很大的反覆過程，即外界信號已經完成自適應過程，濾波器已經將權值調節至最佳，可以輸出得到所期望的有用信號。LMP算法不僅可以抵消非高斯噪聲還可以抵消高斯噪聲，在這裡只要把α的取值改為2，其他的參數都基本保持和原來一樣，根據Alpha穩定分布噪聲定義和特性當α = 2為高斯噪聲，由圖3可以看到當信號中存在高斯噪聲時，LMP算法還是能過起到很好的抵消作用的。從上面的圖可以看到LMP算法在抵消高斯噪聲時同樣也有很好的效果，經過一段訓練時間誤差均值曲線基本趨於收斂，而如果把迭代的次數從原來的30000次變的更大， 還能夠得到更好的結果，從這裡的效果看只要調節下一些參數，加大點迭代的次數，LMP算法在處理高斯噪聲時同樣擁有很好的抵消作用，一點都不比在處理非高斯噪聲時差，說明 LMP算法具有良好的韌性，不僅能夠抵消信號中的非高斯噪聲，而且還能抵消信號中的高斯噪聲。另外，本發明實施例還提供一種噪聲的消除裝置。如圖4所示，為本發明實施例提供的一種噪聲的消除裝置示意圖。一種噪聲的消除裝置，包括第一獲取單元11、第二獲取單元22、調節單元33及處理單元44。第一獲取單元11，用於獲取原始輸入信號；具體而言，在本發明實施例中，原始輸入信號d(n)為有用信號s(n)與噪聲v(n) 之和。進一步的，假定s(n), ν (η)，u (η)均為零均值平穩隨機過程，且滿足s (η)與ν (η) 及u(n)互不相關。其中，參考輸入信號x(n)是與v(n)相關的噪聲u(n)。由於自適應濾波器的輸出y(n)為噪聲u(n)的濾波信號，所以自適應噪聲抵消系統的輸出y(n)為y(n) =s (η) +ν (η) -ν' (η)公式(1)通過公式(1)可得到如下公式y2 (n) = S2 (η) + (ν (η) -ν 『 (η)) 2+2s (η) (ν (η) -ν 『 (η))公式(2)第二獲取單元22，用於獲取參考輸入信號；具體而言，在本發明實施例中，參考輸入信號x(n)是與ν(η)相關的噪聲u(n)。進
6一步的，假定s(n)，V(n)，U(n)均為零均值平穩隨機過程，且滿足s (η)與ν (η) Ru (η)互不相關。其中，原始輸入信號d(n)為有用信號s(n)與噪聲v(n)之和。由於自適應濾波器的輸出y(n)為噪聲u(n)的濾波信號，所以自適應噪聲抵消系統的輸出y(n)為y(n) =s (η) +ν (η) -ν' (η)公式(1)通過公式(1)可得到如下公式y2 (n) = S2 (η) + (ν (η) -ν 『 (η)) 2+2s (η) (ν (η) -ν 『 (η))公式(2)調節單元33，用於通過自適應濾波器調節參考輸入信號；具體而言，在本發明實施例中，對公式(2)兩邊取期望，由於有用信號S(Ii)與v(n) 及噪聲u(n)互不相關，故可以得到如下公式E [y2 (n)] = E[s2 (η) ]+Ε[(ν (η) -ν 『 (η))2]公式(3)信號功率E[s2(η)]與自適應濾波器的調節無關，傳統的LMS算法是因此調節自適應濾波器使E[y2(n)]最小，等價於使公式(3)中的Ε[(ν(η)-ν' (η))2]最小。這樣由式⑴ 可以得到公式(4)ν (η) -ν 『 (n) = y (η) _s (η)公式(4)由此可見，當E [ (ν (η) -ν 『 (η))2]最小時，E [ (y (n) _s (η))2]也達到最小，即自適應噪聲抵消系統的輸出信號y(η)與有用信號s(n)的均方誤差最小。處理單元44，用於通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。具體而言，在本發明實施例中，在理想情況下，當ν(η) = ν' (η)時，有y(n)= s(n)。這時，自適應濾波器將自動地調節其權值，將u(n)加工處理為ν (η)，與原始輸入信號d(n)中的噪聲v(n)相減，使輸出信號y(n)的噪聲完全被抵消，而只保留有用信號s (η)。 但是自適應濾波器能夠完成上述任務的必要條件為參考輸入信號x(n) =u(η)必須與被抵消的噪聲ν(η)相關。進一步的，在本方案中，最小平均P範數是針對α穩定分布噪聲的特性由LMS算法改進而來的，在LMP算法中，將LMS中的代價函數由均方誤差函數改變為誤差函數的α 範數J= l|e(n)||a。由分數低價矩理論，只要滿足Kp < a，在這個過程中α範數與其P價矩成正比。這樣，自適應系統的代價函數可以寫成以下形式J = E[|e(n) |p]公式(5)採用最速下降法可以導出自適應迭代的公式為w(n+l) =w (η)+ μ | e (η) | p^1Sgn [e (η) ] χ (η) 1彡ρ<α 彡2 公式(6)上述的算法是有規定的使用範圍的，必須得滿足Kp < a <2，同時要保證算法的收斂性，必須根據信號噪聲的α值來選取適當的P範數，按照上述的要求來進行處理，能更好的抵消信號中的噪聲。為更好的說明本發明之技術方案，下面列舉一具體實施例進行表示計算機仿真提出方法的結果，如圖2所示。LMP算法下所選擇的參數為步長μ = 0.0001，系統採用的輸入信號同樣為Alpha穩定分布噪聲(先到達的噪聲)，α的取值為1.8，Ρ的取值為1.5， 參考信號同樣為有用信號(這裡用的是IOK正弦波)加延遲的噪聲(先到達的噪聲延遲10 個採樣點)，信噪比SNR = 0。算法迭代30000次，輸出的最小誤差開始的時候比較大，後來逐漸穩定在一個較小的值，這就說明了該波形有了很好的收斂效果。
從圖2中的LMP算法下的誤差均值曲線，可以看出信號經過自適應濾波器後經過一段訓練時間誤差均值曲線基本趨於收斂，並且沒有很大的反覆過程，即外界信號已經完成自適應過程，濾波器已經將權值調節至最佳，可以輸出得到所期望的有用信號。LMP算法不僅可以抵消非高斯噪聲還可以抵消高斯噪聲，在這裡只要把α的取值改為2，其他的參數都基本保持和原來一樣，根據Alpha穩定分布噪聲定義和特性當α = 2為高斯噪聲，由圖3可以看到當信號中存在高斯噪聲時，LMP算法還是能過起到很好的抵消作用的。從上面的圖可以看到LMP算法在抵消高斯噪聲時同樣也有很好的效果，經過一段訓練時間誤差均值曲線基本趨於收斂，而如果把迭代的次數從原來的30000次變的更大， 還能夠得到更好的結果，從這裡的效果看只要調節下一些參數，加大點迭代的次數，LMP算法在處理高斯噪聲時同樣擁有很好的抵消作用，一點都不比在處理非高斯噪聲時差，說明 LMP算法具有良好的韌性，不僅能夠抵消信號中的非高斯噪聲，而且還能抵消信號中的高斯噪聲。本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬體完成，所述的程序可以存儲於一種計算機可讀存儲介質中， 該程序在執行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。另外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以採用硬體的形式實現，也可以採用軟體功能模塊的形式實現。所述集成的模塊如果以軟體功能模塊的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。綜上所述，本文提供了一種噪聲的消除方法及裝置，通過獲取原始輸入信號及參考輸入信號，並通過自適應濾波器調節參考輸入信號，然後將通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號，針對信號中脈衝噪聲的消除或削弱問題，利用採集到具有一定相關性的噪聲，基於魯棒性的優化準則和自適應濾波技術對脈衝噪聲進行自適應抵消，進而輸出得到所期望的有用信號。以上對本發明所提供的一種噪聲的消除方法及裝置進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解本發明的方案；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本發明的思想，在具體實施方式
及應用範圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。
權利要求
1.一種噪聲的消除方法，其特徵在於，所述方法包括步驟一、獲取原始輸入信號；步驟二、獲取參考輸入信號；步驟三、通過自適應濾波器調節參考輸入信號；步驟四、通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。
2.根據權利要求1所述的消除方法，其特徵在於，所述步驟一中，原始輸入信號為有用信號與噪聲之和。
3.根據權利要求1或2所述的消除方法，其特徵在於，所述步驟二中，參考輸入信號是與原始輸入信號中噪聲相關的信號。
4.根據權利要求1或2所述的消除方法，其特徵在於，所述有用信號與噪聲及輸入信號均為零均值平穩隨機過程，且滿足有用信號與噪聲及參考輸入信號互不相關。
5.根據權利要求1所述的消除方法，其特徵在於，所述步驟三中，進一步包括通過自適應濾波器調節參考輸入信號，滿足輸出信號與有用信號的均方誤差最小。
6.根據權利要求1所述的消除方法，其特徵在於，所述步驟四中，將參考輸入信號進行調節後，與原始輸入信號中的噪聲相減，使輸出信號的噪聲完全被抵消，而只保留有用信號。
7.根據權利要求6所述的消除方法，其特徵在於，進一步包括自適應濾波器之必要條件為參考輸入信號必須與被抵消的噪聲相關。
8.根據權利要求1所述的消除方法，其特徵在於，所述步驟四中，進一步包括處理過程中必須得滿足Kp < α <2，同時要保證算法的收斂性，必須根據信號噪聲的α值來選取適當的P範數。
9.一種噪聲的消除裝置，其特徵在於，所述消除裝置包括第一獲取單元、第二獲取單元、調節單元及處理單元，通過獲取原始輸入信號及參考輸入信號，並通過自適應濾波器調節參考輸入信號，然後將通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。
10.根據權利要求9所述的消除裝置，其特徵在於，所述第一獲取單元用於獲取原始輸入信號。
11.根據權利要求9所述的消除裝置，其特徵在於，所述第二獲取單元用於獲取參考輸入信號。
12.根據權利要求9所述的消除裝置，其特徵在於，所述調節單元用於通過自適應濾波器調節參考輸入信號。
13.根據權利要求9所述的消除裝置，其特徵在於，所述處理單元用於通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號。
全文摘要
本發明提供了一種噪聲的消除方法及裝置，通過獲取原始輸入信號及參考輸入信號，並通過自適應濾波器調節參考輸入信號，然後將通過信號處理將原始輸入信號中的噪聲進行抵消，僅保留有用信號，進而獲得輸出信號，針對信號中脈衝噪聲的消除或削弱問題，利用採集到具有一定相關性的噪聲，基於魯棒性的優化準則和自適應濾波技術對脈衝噪聲進行自適應抵消，進而輸出得到所期望的有用信號。
文檔編號H03K3/013GK102427344SQ201110430990
公開日2012年4月25日 申請日期2011年12月20日 優先權日2011年12月20日
發明者劉文紅 申請人:上海電機學院