一种改进的小波尺度相关阈值去噪方法*

袁伟家，刘雨东，翟春平

0 引 言

声波在水中具有比电磁波更远的传播距离，使得水声信号应用范围广泛。声信号通过声呐（换能器）发出，以实现水下目标识别，如水雷探测定位、目标跟踪以及通讯等功能。由于海洋信道复杂多变，海洋背景噪声和信号在采集、传输、接收甚至传输中的电路震荡，都会不可避免地引入噪声，使得接收声信号产生畸变和失真，因此信号具有非平稳特性[1]。噪声的出现影响了信号的接收和后续处理，因此必须对噪声加以抑制。传统的去噪方法有低通滤波去噪、FFT去噪[2]等。FFT去噪不能实现时域细分，且难以检测到局域突变信号，导致去噪的同时部分有用信号的信息也会损失。传统去噪算法通常不能将处于同频带的信号和噪声区分开，而小波分解能够克服这一局限[3]。在小波去噪领域，Donoho[4]提出的阈值去噪法得到了实际应用，但硬阈值函数在λ处不连续，导致小波分解系数重构时出现伪吉布斯（Pseudo-Gibbs）效应，从而使信号失真、震荡或图像信号模糊。而软阈值函数一阶可导整体具有较好的连续性，但存在固定的偏差。刘娟花[5]等人比较了小波基和阈值选取规则，提出了一种改进的去噪算法，取得了一定效果。为达到更高的信噪比，降低有用信号的信息损失，很多学者将注意力集中到小波系数的相关性上，如小波尺度内相关算法[3]和尺度间相关算法[6-7]利用信号与噪声在不同尺度模型的相关性去噪，提升了算法性能，但也增加了巨大的计算量。……