基于EMD-NLMS的船舶发动机声信号降噪处理方法

针对船舶声信号降噪滤波的问题,提出了一种基于经验模态分解-归一最小均方的算法。该方法进行经验模态分解得出噪声分量,将得到的噪声分量作为输入信号进行自适应滤波,通过自适应滤波算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并把信号分量叠加得到最终降噪后的信号。通过对比最小均方算法、归一化最小均方算法、经验模态分解-最小均方算法和经验模态分解-归一最小均方算法对船舶声信号的降噪效果,得出在船舶声信号滤波降噪方面经验模态分解-归一最小均方算法相比于其他三种算法有更好的滤波效果。

船舶地声信号相干分析方法

低频声波与海底交互耦合使海底成为有效的地声传播路径,利用船舶地声信号可以实现目标的探测定位。传统傅氏变换因时间序列平稳性假定的局限性已不适合于非平稳地声信号的分析,小波变换将时间序列扩展至时频空间,使小波变换具有良好的局域性和逼近性。借鉴傅氏变换的形式,定义小波谱和小波相干系数并对船舶地声信号进行分析,在时频域直观地展现了信号间的关系。数据分析表明:水声信号和地声信号在2.5-50Hz频带内是相干的,是同一声源发出的不同路径传播的相干信号,相应的SCR(信号耦合比)值随频率增加先减少后略微增加,同时体现出小波谱和小波相干系数是一种有效的分析信号相干性的方法。