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一种焦平面探测器读出信号的数字信号处理方法，其特征在于：根据读出信号中噪声信号的组成成分和特点，对焦平面探测器读出信号进行小波分解，将带噪声信号分解为各层低频系数与高频系数，然后采用小波软阈值算法处理小波分解得到的高频系数，降低读出信号中噪声能量以实现降噪，最后根据由软阈值算法滤波后的系数进行小波重构以恢复信号；其中，利用小波变换对读出信号进行降噪具体包括以下步骤：(1).选取合适的小波基ψ(t)和分解尺度j；ψ(t)具体选用db4正交小波基，对信号进行j＝7层正交小波分解，得到各尺度上的小波细节系数；(2).选取合适的阈值对分解得到的小波系数进行软阈值量化，选取第j个尺度的软阈值的公式为： <mrow> <msub> <mi>th</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mi>γ</mi> <mo>*</mo> <msqrt> <mi>median</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mn>0.6745</mn> </msqrt> <mo>*</mo> <msqrt> <mn>2</mn> <mi>log</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>length</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </msqrt> <mo>/</mo> <mi>ln</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>其中γ为噪声功率谱参数，dj(k)为各层小波细节系数，median(|dj(k)|)/0.6745为噪声的估计方差，其中，估计方差通过以下方法得到，取小波系数在各个尺度下绝对值的中值median(|dj(k)|)，然后将该中值除以常数0.6745作为该尺度下小波系数中噪声强度的估计，即 <mrow> <msup> <mover> <mi>σ</mi> <mo>^</mo> </mover> <mn>2</mn> </msup> <mo>=</mo> <mi>median</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mn>0.6745</mn> <mo>;</mo> </mrow>上述软阈值在固定阈值的基础上，对不同的分解尺度选取不同的阈值，随着尺度j的增大，阈值逐渐减小，使得与噪声在小波变换各尺度上的传播特性相一致；使用软阈值法对各层小波细节系数进行修正，其公式为：gj(k)＝sgn(dj(k))*(|dj(k)|‑thj)，其中gj(k)为滤波后的系数，sgn为符号函数；(3).小波重构。根据阈值滤波以后的细节系数进行小波重构，得到降噪后的信号。 |
