《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于形態(tài)學(xué)小波變換的數(shù)字濾波算法
2017年電子技術(shù)應(yīng)用第1期
曹成濤1,2,許倫輝2
1.廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能交通工程技術(shù)應(yīng)用中心,廣東 廣州510650;2.華南理工大學(xué),廣東 廣州510640
摘要: 電子產(chǎn)品所在電路中出現(xiàn)的各種干擾信號(hào)會(huì)導(dǎo)致電路中正常信號(hào)波形的畸變,從而影響電子產(chǎn)品的正常運(yùn)行和使用壽命。為了排除干擾信號(hào)對(duì)電子產(chǎn)品的不良影響,采用形態(tài)學(xué)小波構(gòu)造數(shù)字濾波算法來(lái)濾除電子產(chǎn)品所在電路中的各種干擾信號(hào)。大量仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該濾波算法對(duì)電子產(chǎn)品所在電路中出現(xiàn)的高頻連續(xù)干擾、隨機(jī)背景噪聲干擾和電磁瞬態(tài)干擾都有很好的濾除效果。
中圖分類(lèi)號(hào): TN713
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2017.01.033
中文引用格式: 曹成濤,許倫輝. 基于形態(tài)學(xué)小波變換的數(shù)字濾波算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2017,43(1):125-128.
英文引用格式: Cao Chengtao,Xu Lunhui. Digital filter algorithm based on morphological wavelet transform[J].Application of Electronic Technique,2017,43(1):125-128.
Digital filter algorithm based on morphological wavelet transform
Cao Chengtao1,2,Xu Lunhui2
1.Intelligent Traffic Engineering Technology Center,Guangdong Communication Polytechnic,Guangzhou 510650,China; 2.South China University of Technology,Guangzhou 510640,China
Abstract: When the circuits in which electronic products are fitted are disturbed by various interrupting signals, wave distortions occur to the normal voltage signals of these circuits. These wave distortions influence the normal operation and life cycle of electronic products. To eliminate the harmful effects of interrupting signals on electronic products, in this paper, a digital filter algorithm based on morphological wavelet transform(MWT), which will be used to filter various interrupting signals existing in the circuits in which electronic products are fitted, is proposed. Simulation results have demonstrated the effectiveness and feasibility of the proposed digital filter algorithm in high frequency continuous interference, random background noise and damped oscillatory transient interference filter.
Key words : mathematical morphology;wavelet transform;digital filter

0 引言

    由微電子器件組成的電器產(chǎn)品都可以稱(chēng)為電子產(chǎn)品。在人們?nèi)粘Ia(chǎn)生活中,小到電腦、數(shù)碼相機(jī)、MP3、微波爐、音箱等,大到汽車(chē)、飛機(jī)等,電子產(chǎn)品隨處可見(jiàn),因此電子產(chǎn)品的正常運(yùn)作起著舉足輕重的作用。但是,電子產(chǎn)品所在電路出現(xiàn)的各種干擾不可避免地造成電路中電壓或電流波形的畸變,這種畸變對(duì)電子產(chǎn)品的正常運(yùn)行和使用壽命極為不利。因此,需要采用高效的數(shù)字濾波算法[1]來(lái)排除這些干擾成分對(duì)電子產(chǎn)品的正常運(yùn)行和使用壽命所造成的不良影響。

    目前,科研工作者們?cè)陔娮訛V波領(lǐng)域已經(jīng)做了大量研究,提出了大量數(shù)字濾波算法,例如基于傅里葉變換的算法[2]、基于小波變換的算法[3]和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算法[4]等。基于傅里葉變換(FTF)的算法對(duì)除高頻衰減直流分量外的干擾成分具有比較理想的濾除效果,但在對(duì)高頻衰減直流分量進(jìn)行處理時(shí),F(xiàn)TF需要對(duì)衰減因子做線性化處理[5],從而導(dǎo)致該算法不能對(duì)高頻衰減直流分量進(jìn)行很好的濾除[5]。基于小波變換的算法在處理高頻衰減直流分量時(shí)不需要對(duì)衰減因子做線性化處理,從而對(duì)高頻衰減直流分量能夠很好地進(jìn)行濾除[5],但是,基于小波變換算法的計(jì)算量很大[6],而且該算法的濾波效果受母小波選擇的影響很大[7]?;跀?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算法是一種非線性化濾波算法,該算法同樣能夠?qū)Ω哳l衰減直流分量很好地進(jìn)行濾除;同時(shí),由于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)只是涉及到簡(jiǎn)答的集合加減,因此,基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法計(jì)算量很小[8]。但是,基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的算法受結(jié)構(gòu)元素選擇的影響比較大,而結(jié)構(gòu)元素的選擇很大情況上依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)[9,10]。

    為了解決以上算法的不足,本文結(jié)合小波變換和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)各自的優(yōu)點(diǎn),提出了一種新的基于形態(tài)學(xué)小波變換(Morphological Wavelet Transform,MWT)的數(shù)字濾波算法。該算法不僅對(duì)電子產(chǎn)品電路中的各種干擾能夠進(jìn)行很好的濾除,而且計(jì)算量小,濾波效果受結(jié)構(gòu)元素選擇影響小。

1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

    作為一種以集合論為描述語(yǔ)言的信號(hào)處理技術(shù),數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)通過(guò)集合論的方法來(lái)提取信號(hào)的特征信息。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行信號(hào)處理的基本思想是:首先用結(jié)構(gòu)元素對(duì)原信號(hào)進(jìn)行位移、交、并等運(yùn)算,然后輸出處理后的信號(hào),最后根據(jù)輸出信號(hào)與原信號(hào)的差別以及輸出信號(hào)自身的特點(diǎn)來(lái)“讀取”原信號(hào)的特征信息。

    在電子電路中,每一個(gè)采樣信號(hào)對(duì)應(yīng)一個(gè)實(shí)值函數(shù),因此,對(duì)電子電路信號(hào)的處理可以轉(zhuǎn)化為對(duì)用于表示采樣信號(hào)的實(shí)值函數(shù)的分析處理。

    令f(x)表示定義在定義域Df上的一維輸入信號(hào),g(x)是定義在定義域Dg上的結(jié)構(gòu)元素。f(x)被g(x)膨脹和腐蝕的計(jì)算公式分別為[11]

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2 形態(tài)學(xué)小波數(shù)字濾波算法

    以x0表示原始信號(hào),xj、yj分別表示原始信號(hào)在第j層的近似信號(hào)和細(xì)節(jié)信號(hào)。第j層形態(tài)學(xué)小波變換包括三步:

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    因此,對(duì)一個(gè)給定信號(hào)的形態(tài)學(xué)小波濾波過(guò)程可以按照如下迭代的方式進(jìn)行:

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    本文以?xún)蓪有螒B(tài)學(xué)小波變換(MWT)作為新的數(shù)字濾波算法對(duì)電子產(chǎn)品所在電路中出現(xiàn)的各種干擾信號(hào)進(jìn)行濾除。為了恢復(fù)原始信號(hào)的信號(hào)長(zhǎng)度,只需對(duì)第二層MWT的輸出信號(hào)進(jìn)行插值處理。圖1給出的是本文提出的兩層形態(tài)學(xué)小波濾波算法的流程圖。

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3 仿真研究與討論

    電子產(chǎn)品所在的電路中的電流或電壓信號(hào)可能被不同的干擾影響,本文假設(shè)干擾的主要形式包括:高頻連續(xù)干擾、隨機(jī)背景噪聲干擾和電磁瞬態(tài)干擾。

3.1 高頻連續(xù)干擾

    設(shè)待處理信號(hào)為:

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式中,x=1,2,3,…,257。f(x)的波形如圖2(a)所示。為了評(píng)估基于MWT的數(shù)字濾波算法的濾波效果,選取基頻信號(hào)相對(duì)誤差(σ)作為評(píng)估指標(biāo);同時(shí),基于MWT的數(shù)字濾波算法的濾波效果還與文獻(xiàn)[12]中的Infinite-Impulse-Response Digital Filter(IIRDF)[12]的濾波效果進(jìn)行了對(duì)比。σ的定義為:

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    圖2(b)和圖2(c)分別表示用MWT和IIRDF對(duì)圖2(a)中的信號(hào)處理后的信號(hào)波形。圖2(b)和圖2(c)中信號(hào)σ的計(jì)算值分別為0.007 1和0.022 4。由圖2(b)和圖2(c)中信號(hào)的波形及相對(duì)誤差可以看出,基于MWT的數(shù)字濾波算法可有效去除高頻連續(xù)干擾。通過(guò)改變高頻連續(xù)干擾的成分和幅值做了大量重復(fù)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,本文提出的濾波算法能夠很好地對(duì)高頻連續(xù)干擾進(jìn)行有效濾除。

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3.2 隨機(jī)背景噪聲干擾

    圖3(a)是幅值為1 V的電壓信號(hào)疊加10 dB的隨機(jī)背景白噪聲后的信號(hào)波形。采用基于MWT的數(shù)字濾波算法對(duì)其進(jìn)行處理,可得到類(lèi)似圖2(b)中的波形,即除噪效果較好,可以恢復(fù)原電壓信號(hào)。圖3(b)和圖3(c)分別是用MWT和IIRDF對(duì)圖3(a)中的信號(hào)處理后的波形。表1給出了當(dāng)背景白噪聲的信噪比(SNR)變換時(shí),信號(hào)相對(duì)誤差的變化情況。圖3(b)和圖3(c)中信號(hào)的波形和表1中相對(duì)誤差的計(jì)算值有力地證明了基于MWT的數(shù)字濾波算法具有良好的隨機(jī)背景噪聲干擾濾除能力。

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3.3 電磁瞬態(tài)干擾

    圖4(a)是電壓信號(hào)疊加了幅值為0.1 V的尖峰瞬態(tài)寬帶干擾的波形。通過(guò)MWT和IIRDF對(duì)圖4(a)中信號(hào)進(jìn)行處理的結(jié)果分別如圖4(b)和圖4(c)所示。圖4(b)和圖4(c)中信號(hào)σ的計(jì)算值分別為0.0026和0.0088。處理結(jié)果表明,基于MWT的數(shù)字濾波算法能夠很好地對(duì)電磁瞬態(tài)干擾進(jìn)行濾除,且濾波效果明顯優(yōu)于基于IIRDF的濾波算法。

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    本文還對(duì)MWT和IIRDF的數(shù)字濾波時(shí)間進(jìn)行了對(duì)比,如表2所示。表2中MWT和IIRDF數(shù)字濾波時(shí)間的對(duì)比有力地證明了基于MWT的數(shù)字濾波算法計(jì)算量更小,濾波速度更快。

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4 結(jié)論

    本文結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和小波變換各自的優(yōu)點(diǎn),提出了一種新的形態(tài)學(xué)小波(MWT)數(shù)字濾波算法,該算法通過(guò)兩層形態(tài)學(xué)小波變換剔除原始信號(hào)中的各種干擾信號(hào)成分。文中通過(guò)該算法對(duì)電子產(chǎn)品所在電路的高頻連續(xù)干擾、隨機(jī)背景噪聲干擾和電磁瞬態(tài)干擾的濾波效果,及其濾波效果與IIRDF濾波效果的對(duì)比,對(duì)算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。仿真和分析結(jié)果表明,本文提出的濾波算法能夠很好地對(duì)高頻連續(xù)干擾、隨機(jī)背景噪聲干擾和電磁瞬態(tài)干擾進(jìn)行濾除。

參考文獻(xiàn)

[1] 王蘭勛,邸英杰.一種基于CPLD的數(shù)字濾波器[J].河北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2003,23(4):418-421.

[2] Song Rui,Guo Huadong,Liu Guang,et al.Improved goldstein SAR interferogram filter based on  adaptive-neighborhood technique[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2015,12(1):140-144.

[3] SHOAIB M,JHA N K,VERMA N.Signal processing with direct computations on compressively sensed data[J].IEEE Transaction on Very Large Integration(VLSI) Systems,2015,23(1):30-43.

[4] DAEGEUN J,SEUNGHUN P,MINSOO H.Enhancing the pulse contour analysis-based arterial stiffness estimation using a novel photoplethysmographic parameter[J].IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2015,19(1):256-262.

[5] 張新勇,黃群古,任震,等.基于小波變換的微機(jī)保護(hù)組合數(shù)字濾波器[J].繼電器,2003,31(12):48-50.

[6] ZHANG Y,JI T Y,LI M S,et al.Application of discrete wavelet transform for identification of induction motor stator inter-turn short circuit[C].In Smart Grid Technologies-Asia(ISGT ASIA),2015 IEEE Innovative.IEEE,2015:1-5.

[7] VALTIERRA-RODRIGUEZ M,ROMERO-TRONCOSO R J,OSORNIO-RIOS R A,et al.Detection and classification of single and combined power quality disturbances using neural networks[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(5):2473-2482.

[8] ZHANG Y,JI T Y,LI M S,et al.Identification of power disturbances using generalized morphological open-closing and close-opening undecimated wavelet[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2016,63(4):2330-2339.

[9] Wen Zhuowen,Ouyang Sen,Pei Haojun.An improved lifting morphological wavelet method and its application in power quality disturbances detection[C].In 2012 Asia-Pacific Conference on Power and Energy Engineering Conference(APPEEC),Shanghai,2012:1-5.

[10] ZHANG Y,JI T Y,LI M S,et al.Detection and classification of low-frequency power disturbances using a morphological max-lifting scheme[C].In Power and Energy Engineering Conference(APPEEC),2013 IEEE PES Asia-Pacific,2013:1-5.

[11] WU Q H,LU Z,JI T Y.Protective relaying of power systems using mathematical morphology[M].Springer,2009.

[12] XIAO F.Fast design of IIR digital filters with a general Chebyshev characteristic[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems II:Express Briefs,2014,61(12):962-966.



作者信息:

曹成濤1,2,許倫輝2

(1.廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能交通工程技術(shù)應(yīng)用中心,廣東 廣州510650;2.華南理工大學(xué),廣東 廣州510640)

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