[发明专利]一种信号在线野值剔除的方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种信号的处理方法，具体地说是对一维连续信号噪声能量小波函数进行线性压缩的降噪方法。

背景技术

微惯性器件是近年来快速发展的一种惯性测量元件，较之传统的惯性测量元件具有体积小、重量轻、成本低等优势。微机械陀螺和微机械加速度计都是在微小结构上实现的机械装置，因此容易受到外界温度等因素的影响，加之现阶段工艺水平的限制，微惯性器件输出信号更容易产生数据野值，这些由于瞬时干扰造成的偏离正确测量值很大的信号输出值往往是单点出现，对姿态结算具有严重的影响。因此，测量元件的输出值应进行野值检测，避免偏离正常范围的值进入姿态结算流程，野值的检测也就显得尤为重要。本专利是从上述角度考虑设计的基于小波变换的在线野值剔除方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种在减小野值点附近震荡的同时可获得比通用阈值降噪方法更高的信噪比的信号在线野值剔除的方法。

本发明的目的是这样实现的：

具体包括以下步骤：

(1)对于连续的数据分段进行处理，首先读入一定长度的数据；

(2)设置滤波器的类型以及进行滤波的级数，滤波器长度记为M；

(3)对已经截取的一定长度的数据进行对称延拓满足小波变化的要求，利用Mallat算法进行一次小波分解，数据分解后得到相应的尺度函数和小波函数；

(4)计算分解后得到的小波函数的方差值σ，利用3σ作为阈值对小波函数进行极大值点检测，同时记录超过阈值的极大值点的位置和幅值，这样的点记为Ai_max；

(5)将超过阈值的极大值点进行置零处理，然后计算出小波函数的均值，记为A_mean；

(6)分别对每一个超过阈值点的小波函数和小波函数均值进行除法运算，得到Ai_rate＝Ai_max/A_mean；

(7)对每个极大值点M/2邻域内的值进行线性压缩，压缩比例为这个极大值点对应的Ai_rate值；

(8)完成以上线性压缩后，重复(3)步骤，直到达到指定的滤波层数；

(9)对分解处理后的各层小波函数和尺度函数进行信号重构，完成截取段的信号处理，重复(1)步骤，进行下一段的信号滤波。

所述的读入一定长度的数据是取256个点的数据。

小波变换定义是指把一基本小波(亦称母小波)的函数ψ做位移τ后，再在不同尺度a下得到的小波函数，函数f(t)的小波变换定义为：

Wf(τ,s)=1s∫-∞+∞f(t)ψ*(t-τa)dt=<f(t),ψτ,a>---(1)]]>

微惯性器件的输出信号是由测量信号和多种噪声组合而成，这里我们将多种噪声统一表示为具有高斯白噪声特性的信号噪声，表示为d(t)，s(t)输出信息中的纯净，x(t)为受到噪声污染的信号值。信号可表示为：

x(t)＝s(t)+d(t)