本技術涉及信號處理，具體涉及一種自適應奇異值分解的水聲信號降噪方法及應用。

背景技術：

1、水聲信號降噪是一項重要的技術，它在水下通信、水下聲學傳感、海洋勘測等領域具有廣泛的應用。在水下環(huán)境中，由于水的傳導特性以及水下環(huán)境的復雜性，水聲信號通常會受到各種噪聲的干擾，例如水流噪聲、水下生物聲、船舶噪聲等。這些噪聲對水聲信號的傳輸、檢測和分析造成了很大的困擾。水聲信號降噪的背景可以追溯到二十世紀初，當時人們開始研究水聲通信技術。由于水聲信號在水下傳輸過程中容易受到噪聲的干擾，因此降低噪聲對水聲信號的影響成為研究的重點。早期的水聲信號降噪方法主要依靠濾波器進行噪聲抑制，但由于濾波器的固定參數(shù)無法適應不同的水聲環(huán)境和噪聲特性，降噪效果有限。

2、隨著科技的進步，水聲信號降噪技術得到了快速發(fā)展。小波變換是一種常用的信號降噪方法，它能夠?qū)⑺暫驮肼曅盘栟D(zhuǎn)換到時頻域，通過選擇合適的小波基函數(shù)，對噪聲進行消除或抑制，以提取出清晰的水聲信號。小波變換的關鍵在于閾值、小波基函數(shù)的選取，導致小波濾波需要依靠經(jīng)驗性設定參數(shù)，即自我調(diào)整性不佳。另外emd濾波在分解過程中會存在端點效應，該缺點會使部分模態(tài)成分的波形失真，并且在頻率成分復雜的信號中，emd濾波效果往往不佳?；谄娈愔捣纸鉃V波克服了上述幾種方法的不足，而奇異值分解降噪的關鍵點在于奇異值的選取，即選取奇異值突變的點。在奇異值的選取方法上，有奇異值差分譜、奇異值特征均值、奇異值中值法等方法，還有選取奇異值的曲率最大峰值的方法。但上述多種水聲信號降噪方法均存在一個問題：即在仿真信號的降噪效果良好，但未考慮到水聲信號較強的高斯白噪聲、高頻噪聲，且頻率成分復雜等特點。因此往往在頻率較低分段中濾波效果較好，但在高頻部分仍然存在較強的高斯白噪聲。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術的目的在于提供一種自適應奇異值分解的水聲信號降噪方法及應用，用以解決現(xiàn)有技術中的多種水聲信號降噪方法存在的在仿真信號的降噪效果良好，但未考慮到水聲信號較強的高斯白噪聲、高頻噪聲，且頻率成分復雜等特點。因此往往在頻率較低分段中濾波效果較好，但在高頻部分仍然存在較強的高斯白噪聲。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術實施例提供一種自適應奇異值分解的水聲信號降噪方法，包括以下步驟：

3、步驟1)獲取待分析的含有噪聲的水聲信號；

4、步驟2)根據(jù)所述水聲信號，構造m×n維的漢克爾矩陣，對所述漢克爾矩陣進行奇異值分解，得到奇異值對角矩陣；

5、步驟3)獲取所述奇異值對角矩陣中每個奇異值的曲率，根據(jù)所述曲率確定閾值，獲取所述閾值內(nèi)的奇異值作為有效奇異值；

6、步驟4)將所述奇異值對角矩陣中的所述有效奇異值保留，將其他的奇異值設置為零，并更新所述奇異值對角矩陣；

7、步驟5)利用更新后的所述奇異值對角矩陣，重構降噪漢克爾矩陣，選擇所述降噪漢克爾矩陣的第一行的所有元素和第二行第n列到第m行第n列的m-1個元素進行還原，得到降噪后的水聲信號。

8、可選地，所述步驟2)具體包括：

9、利用公式：hm×n＝um×m·dm×n·vn×n，對所述漢克爾矩陣hm×n進行奇異值分解，得到所述奇異值對角矩陣dm×n，其中，所述漢克爾矩陣基于所述水聲信號x構造，um×m和vn×n分別表示m×m和n×n維的標準化正交矩陣。

10、可選地，在所述步驟2)中，

11、所述漢克爾矩陣hm×n與所述奇異值對角矩陣dm×n的表達式為：

12、

13、

14、其中，σ＝[σ1，σ2，σ3，…，σp]為非零奇異值序列，p＝min(m，n)。

15、可選地，

16、在所述步驟2)中，確定所述漢克爾矩陣的行數(shù)m和列數(shù)n的準則為：

17、m和n滿足n為水聲信號的采樣個數(shù)，n＝n-m+1，且1＜n＜n，另外m≥2，n≥2。

18、可選地，在所述步驟3)中，

19、所述根據(jù)所述曲率確定閾值，具體包括：

20、獲取各奇異值σ1、σ2、…、σp對應的曲率ci，將[0，max(ci)]以預設刻度等分，統(tǒng)計在每個刻度范圍內(nèi)對應曲率值的個數(shù)qj，從q1開始，得到第一個只含有一個曲率值的qj進行判斷；

21、進行判斷的判斷準則為：

22、其中，qj-1、qj、qj+1分別是第j-1、j、j+1個刻度范圍內(nèi)所含有曲率值的個數(shù)，

23、若同時滿足上述條件，則選擇qj的刻度范圍的下邊界作為所述閾值，否則選擇qj中唯一曲率值對應的奇異值作為所述閾值。

24、可選地，所述預設刻度為0.01。

25、為實現(xiàn)上述目的，本技術還提供一種自適應奇異值分解的水聲信號降噪裝置，包括：

26、用于對含有噪聲的水聲信號進行采集的采集設備以及與所述采集設備通信的服務器，其中所述服務器配置用于執(zhí)行以下操作：

27、獲取待分析的含有噪聲的水聲信號；

28、根據(jù)所述水聲信號，構造m×n維的漢克爾矩陣，對所述漢克爾矩陣進行奇異值分解，得到奇異值對角矩陣；

29、獲取所述奇異值對角矩陣中每個奇異值的曲率，根據(jù)所述曲率確定閾值，獲取所述閾值內(nèi)的奇異值作為有效奇異值；

30、將所述奇異值對角矩陣中的所述有效奇異值保留，將其他的奇異值設置為零，并更新所述奇異值對角矩陣；

31、利用更新后的所述奇異值對角矩陣，重構降噪漢克爾矩陣，選擇所述降噪漢克爾矩陣的第一行的所有元素和第二行第n列到第m行第n列的m-1個元素進行還原，得到降噪后的水聲信號。

32、可選地，還包括：與所述服務器通信的終端，并且所述服務器還配置用于通過所述終端可視化顯示所述降噪后的水聲信號。

33、可選地，所述采集設備為以下任意一項設備：水聲浮標、水聲記錄儀以及水聲聲納。

34、為實現(xiàn)上述目的，本技術還提供一種計算機存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其中所述計算機程序被機器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的方法的步驟。

35、本技術實施例具有如下優(yōu)點：

36、本技術實施例提供一種自適應奇異值分解的水聲信號降噪方法，包括：步驟1)獲取待分析的含有噪聲的水聲信號；步驟2)根據(jù)所述水聲信號，構造m×n維的漢克爾矩陣，對所述漢克爾矩陣進行奇異值分解，得到奇異值對角矩陣；步驟3)獲取所述奇異值對角矩陣中每個奇異值的曲率，根據(jù)所述曲率確定閾值，獲取所述閾值內(nèi)的奇異值作為有效奇異值；步驟4)將所述奇異值對角矩陣中的所述有效奇異值保留，將其他的奇異值設置為零，并更新所述奇異值對角矩陣；步驟5)利用更新后的所述奇異值對角矩陣，重構降噪漢克爾矩陣，選擇所述降噪漢克爾矩陣的第一行的所有元素和第二行第n列到第m行第n列的m-1個元素進行還原，得到降噪后的水聲信號。

37、通過上述方法，采用自適應選取閾值的準則，能夠準確判斷有效信號和噪聲信號的分界點，具有較強的普適性和自適應性，相較于其他方法的降噪效果，本技術更加穩(wěn)定有效，解決了現(xiàn)有技術中的多種水聲信號降噪方法存在的在仿真信號的降噪效果良好，但未考慮到水聲信號較強的高斯白噪聲、高頻噪聲，且頻率成分復雜等特點，因此往往在頻率較低分段中濾波效果較好，但在高頻部分仍然存在較強的高斯白噪聲的問題。