一種基于改進人工蜂群算法的參數(shù)小波閾值信號去噪方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910787057.3 申請日 -
公開（公告）號 CN110765834A 公開（公告）日 2020-02-07
申請公布號 CN110765834A 申請公布日 2020-02-07
分類號 G06K9/00;G06N3/00 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 王景景;李嘉恒;楊星海;施威;郭瑛;張?zhí)戾?王綝;鄭欣;楊清 申請（專利權）人 江蘇優(yōu)埃唯智能科技有限公司
代理機構 青島海昊知識產(chǎn)權事務所有限公司 代理人 青島科技大學;青島藍灣信息科技有限公司;江蘇優(yōu)埃唯智能科技有限公司
地址 266061 山東省青島市嶗山區(qū)松嶺路99號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于改進人工蜂群算法的參數(shù)小波閾值信號去噪方法，首先獲取待去噪信號，進行小波變換，得到小波系數(shù)；在傳統(tǒng)閾值函數(shù)的基礎上設計了一種新的閾值函數(shù)，通過數(shù)學推導證明其性質，并確定待優(yōu)化閾值參數(shù)；對原始人工蜂群算法進行改進；將待去噪信號和去噪信號之間的均方誤差作為S3中改進的人工蜂群算法的適應度函數(shù)，在獲取最小均方誤差情況下得到最優(yōu)閾值參數(shù)；使用S4得到的最優(yōu)閾值參數(shù)應用到S2中新的閾值函數(shù)，對小波系數(shù)進行收縮處理得到新的小波系數(shù)，再進行逆小波變換，得到去噪信號。本發(fā)明能夠獲得更小的均方誤差、更高的輸出信噪比和更大的噪聲抑制比。