CN112784811A - 一种全局最优超声信号去噪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种全局最优超声信号去噪方法，包括步骤：一、超声回波信号的获取和存储；二、超声回波信号去噪：201、基于参数寻优的稀疏分解，202、寻找最优时频参数，203、迭代停止条件判断。本发明采用基于参数寻优的稀疏分解方法寻找最佳匹配原子，同时结合自适应迭代停止条件和自适应搜索步长，能有效提高去噪后信号的信噪比，加快去噪的速度，同时引入跳脱参数，避免果蝇优化依赖于每次迭代选出来的最佳味道浓度的位置，将最佳味道浓度陷于局部最优，提高搜索能力，确保重构信号误差小。

Description

一种全局最优超声信号去噪方法
技术领域
本发明属于超声信号去噪技术领域，具体涉及一种全局最优超声信号去 噪方法。
背景技术
在超声检测中，超声探头可以将电信号转换为超声信号，通过耦合剂传 入被检测材料，当超声波在传播过程中遇到缺陷，会发生反射、折射等现象。 通过对回波分析，可以估计缺陷的位置、大小。但是在实际检测中，超声波 在材料内部传播时会与缺陷、界面、边界等相互作用，产生透射、散射等现 象导致能量衰减、模式转换等问题，导致回波中包含大量噪声，很难将缺陷 回波分离出来，影响对缺陷的准确评价。
对超声信号去噪常用的方法是将信号在特定的基函数上进行分解，例如 小波变换和傅里叶变换等，基函数的特征决定了信号的特征。超声信号具有 非平稳性，波形随时间发生变化，在单一的、有限数量的基函数上分解信号， 得到的信号仅仅依赖于基函数的特征，信号自身的特征则被忽略，容易失真。 稀疏分解是另一种被广泛应用的信号处理方法，方法提出了过完备字典的概 念，将信号在字典中的原子上分解，基函数是过完备的，可以根据信号特征 灵活选取，提高去噪效果。近几年提出的稀疏分解算法有LASSO、稀疏贝叶斯学习、贪婪基追踪、非凸正则化、匹配追踪等。其中匹配追踪算法算法被 广泛用于超声信号去噪，但是其仍存在不足，这是因为匹配追踪算法在匹配 原子时是贪婪搜索的，这会导致最初选择的原子不是最稀疏的，后续原子的 选择都是在给最初的原子进行补偿。为此提出了正交匹配追踪，对每一次匹 配到的最佳原子进行正交化化处理，则残差与选择过的原子都是正交的，同 一个原子不会被选择两次。与匹配追踪算法相比，正交匹配追踪算法不会重 复选择同一个原子，迭代次数少，但是其引入了正交化，每一次迭代的计算 量较大，计算复杂度升高。
针对算法运行时间长的问题，可以将字典的有限离散参数空间变为无限 连续参数空间，在连续空间进行稀疏分解，可以适应超声信号的非平稳性， 加快匹配追踪的速度，提高重构回波精度。这可以通过群搜索算法实现，其 中包括人工鱼群算法、人工蜂群算法、粒子群算法等。但是这些算法复杂度 高，计算量大，运行时间长。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一 种全局最优超声信号去噪方法，采用基于参数寻优的稀疏分解方法寻找最 佳匹配原子，同时结合自适应迭代停止条件和自适应搜索步长，能有效提 高去噪后信号的信噪比，加快去噪的速度，同时引入跳脱参数，避免果蝇 优化依赖于每次迭代选出来的最佳味道浓度的位置，将最佳味道浓度陷于 局部最优，提高搜索能力，确保重构信号误差小，便于推广使用。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种全局最优超声 信号去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、超声回波信号的获取和存储：采用信号采集设备获取超声回 波信号f(t)，并将超声回波信号f(t)存储在计算机中，信号采集设备获取超 声回波信号f(t)为待处理信号且f(t)＝[f(t1),f(t2),...,f(tn),...,f(tN)]，其中，n为 采样时刻编号且n＝1,2,...,N，N为信号的长度，f(tn)为f(t)在tn时刻的采样 点；
步骤二、超声回波信号去噪：采用计算机对超声回波信号f(t)进行去 噪，过程如下：
步骤201、基于参数寻优的稀疏分解：调用正交匹配追踪算法模块对 步骤一中的超声回波信号f(t)进行分解，即
Figure BDA0002940825150000021
得到K个 最佳匹配原子，
Figure BDA0002940825150000022
为K个最佳匹配原子中第k个最佳匹配原子，k是正 整数且k＝1，2，...，K，
Figure BDA0002940825150000031
为超声回波信号f(t)第k次迭代后的残差量，ak为第k次迭代产生的残差在对应的最佳匹配原子上的投影；
其中，
Figure BDA0002940825150000032
为Gabor原子且
Figure BDA0002940825150000033
为高 斯窗函数且
Figure BDA0002940825150000034
rk为
Figure BDA0002940825150000035
的时频参数且rk＝(sk,uk,vk,wk)，sk为 第k次迭代中的尺度参数，uk为第k次迭代中的平移参数，vk为第k次迭 代中的频率参数，wk为第k次迭代中的相位参数；
步骤202、寻找最优时频参数：调用参数寻优算法模块寻找最优时频 参数，在时频参数范围内找出最大味道浓度smellbest(rk)的时频参数rk，再根 据
Figure BDA0002940825150000036
得出最佳匹配原子；
其中，
Figure BDA0002940825150000037
为第k-1次迭代所得残差 和第k次迭代得到的最佳匹配原子的内积，未开始迭代时，初始残差
Figure BDA0002940825150000038
和 超声回波信号f(t)的初始信号相等；
所述参数寻优算法模块为果蝇优化算法模块，参数寻优的过程如下：
步骤2021、参数初始化：采用计算机设定果蝇种群体的最大迭代次数maxgen和种群大小sizepop；
步骤2022、生成果蝇位置：采用计算机随机生成两个果蝇种群的初始 位置，两个果蝇种群的初始位置均为四维向量，两个果蝇种群分别用X和 Y表示，并赋予果蝇种群X的初始位置
Figure BDA0002940825150000039
果蝇种群Y的初 始位置
Figure BDA00029408251500000310
为随机生成的果蝇种群X的初始位置时 频参数的初始值，
Figure BDA00029408251500000311
为随机生成的果蝇种群Y的初始位置时频参 数的初始值；
步骤2023、给定果蝇搜索的方向和步长：每个果蝇从初始位置离开， 开始搜索最佳味道浓度蜜源的位置，调用自适应步长模块，根据公式
Figure BDA00029408251500000312
确定果蝇种群X中第i个果蝇此时的位置Xi和果蝇种群Y中 第i个果蝇此时的位置Yi，i为果蝇编号且i＝1、2、3、...、sizepop，Lg为果蝇的搜索步长，g是果蝇优化算法当前迭代次数，g＝1、2、3、...、maxgen；
其中，
Figure BDA0002940825150000041
为果蝇种群X中第i个果 蝇的尺度参数且
Figure BDA0002940825150000042
为果蝇种群X中第i个果蝇的平移参数且
Figure BDA0002940825150000043
为果蝇种群X中第i个果蝇的频率参数且
Figure BDA0002940825150000044
为果 蝇种群X中第i个果蝇的相位参数且
Figure BDA0002940825150000045
为果蝇种群Y中第i 个果蝇的尺度参数且
Figure BDA0002940825150000046
为果蝇种群Y中第i个果蝇的平移参数 且
Figure BDA0002940825150000047
为果蝇种群Y中第i个果蝇的频率参数且
Figure BDA0002940825150000048
为 果蝇种群Y中第i个果蝇的相位参数且
Figure BDA0002940825150000049
步骤2024、确定最佳蜜源的大小和位置：根据公式
Figure BDA00029408251500000410
计算果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中 时频参数到原点的有效距离，其中，
Figure BDA00029408251500000411
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇 种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中尺度参数到原点的有效距离，
Figure BDA00029408251500000412
为果 蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中平移参 数到原点的有效距离，
Figure BDA00029408251500000413
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i 个果蝇搜索到的蜜源中频率参数到原点的有效距离，
Figure BDA00029408251500000414
为果蝇种群X中第 i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中相位参数到原点的有 效距离；
根据公式
Figure BDA00029408251500000415
计算果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇的尺度参数判别式
Figure BDA0002940825150000051
平移参数判别式
Figure BDA0002940825150000052
频率参数判别式
Figure BDA0002940825150000053
相位参数判别式
Figure BDA0002940825150000054
将果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇的尺度参数判 别式
Figure BDA0002940825150000055
平移参数判别式
Figure BDA0002940825150000056
频率参数判别式
Figure BDA0002940825150000057
相位参数判别式
Figure BDA0002940825150000058
代入
Figure BDA0002940825150000059
并与第k-1次迭代所得残差
Figure BDA00029408251500000510
内 积运算，此时smelli作为蜜源的味道浓度值并保存在蜜源位置味道浓度集合 中；
步骤2025、获取果蝇的位置和味道浓度：在蜜源位置味道浓度集合中 获取时频参数范围内最大味道浓度smellbest和果蝇的位置bestindex，群体中的 其他果蝇朝着味道浓度最高的蜜源飞去；
当此时的smelli优于上一次的smelli-1时，跳脱参数c清零，执行步骤 2026；
当此时的smelli不优于上一次的smelli-1时，跳脱参数c进行累计，并判 断跳脱参数c是否大于跳脱参数阈值p，当跳脱参数c小于跳脱参数阈值 p时，执行步骤2026；当跳脱参数c不小于跳脱参数阈值p时，对当前数 目果蝇混沌映射，并根据公式
Figure BDA00029408251500000511
和
Figure BDA00029408251500000512
对步骤2023中果蝇种群X的初始位置
Figure BDA00029408251500000513
和果蝇种群Y的初始位置
Figure BDA00029408251500000514
进行混沌映射，获 取果蝇种群X的初始更新位置
Figure BDA00029408251500000515
和果蝇种群Y的初始更新位置
Figure BDA00029408251500000516
将果蝇种群X的初始更新位置
Figure BDA00029408251500000517
和果蝇种群Y的 初始更新位置
Figure BDA00029408251500000518
视为果蝇种群X的初始位置和果蝇种群Y的初始 位置，执行步骤2026；
其中，跳脱参数c为非负整数，跳脱参数阈值p的取值范围为50～80；
步骤2026、多次循环2023至步骤2025，直至果蝇种群体的最大迭代 次数maxgen迭代完毕或时频参数范围内最大味道浓度smellbest不变，获取最 优时频参数和最佳匹配原子；
步骤203、迭代停止条件判断：经过k次迭代，此时得到重构信号fk(t) 和重构信号fk(t)的信噪比SNRk，再进行第k+1次迭代得到重构信号fk+1(t)和 重构信号fk+1(t)的信噪比SNRk+1，调用迭代停止条件模块判断是否可以停止 迭代，若满足条件则停止迭代，输出超声回波信号f(t)去噪信号；若不满 足条件则返回步骤202继续分解。
上述的一种全局最优超声信号去噪方法，其特征在于：所述时频参数 范围包括尺度参数范围、平移参数范围、频率参数范围、相位参数范围， 所述尺度参数范围为
Figure BDA0002940825150000061
平移参数范围为[1,N]，频率参数范围为
Figure BDA0002940825150000062
相位参数范围为[0,π]，其中，f0为超声回波信号f(t)的超声探头 的中心频率。
上述的一种全局最优超声信号去噪方法，其特征在于：所述迭代停止 条件为q＜ε，其中，q为误差且
Figure BDA0002940825150000063
ε为给定阈值且ε取 0.01～0.1，＜fk+1(t),fk(t)＞为fk+1(t)和fk(t)的内积。
上述的一种全局最优超声信号去噪方法，其特征在于：所述果蝇的搜 索步长
Figure BDA0002940825150000064
其中，L0为初始步长，T为步长收 敛系数且
Figure BDA0002940825150000065
α为正交匹配追踪算法的迭代次数，β为步长收敛因子 且β取0.1～0.25，γ为非均匀变异因子且γ取0.6，r为0-1之间的随机数。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1、本发明采用基于参数寻优的稀疏分解方法寻找最佳匹配原子，同时 结合自适应迭代停止条件和自适应搜索步长，能有效提高去噪后信号的信 噪比，信号去噪的速度大幅加快，相比于传统稀疏分解，该方法能在更短时 间内完成信号去噪，实现信号实时去噪，便于推广使用。
2、本发明能够根据重构信号和其信噪比自适应停止迭代，该方法具有很 强的鲁棒性，能够克服传统迭代停止条件无法选择迭代停止阈值的问题，可 靠稳定，使用效果好。
3、本发明方法步骤简单，改进了果蝇优化算法的搜索步长，提出的自适 应步长相比于随机步长，在搜索过程中搜索精度更高，同时引入跳脱参数， 避免果蝇优化依赖于每次迭代选出来的最佳味道浓度的位置，将最佳味道 浓度陷于局部最优，提高搜索能力，确保重构信号误差小，不容易漏掉味 道浓度高的蜜源，克服了随机步长容易陷入局部最优的问题，便于推广使用。
综上所述，本发明采用基于参数寻优的稀疏分解方法寻找最佳匹配原 子，同时结合自适应迭代停止条件和自适应搜索步长，能有效提高去噪后 信号的信噪比，加快去噪的速度，同时引入跳脱参数，避免果蝇优化依赖 于每次迭代选出来的最佳味道浓度的位置，将最佳味道浓度陷于局部最 优，提高搜索能力，确保重构信号误差小，便于推广使用。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的方法流程框图。
图2为本发明采集含缺陷试块的缺陷和底面回波所用系统的连接关系 示意图。
附图标记说明:
1—信号采集设备； 2—计算机； 3—含缺陷试块；
4—超声探头。
具体实施方式
如图1至图2所示，本发明的一种全局最优超声信号去噪方法，包括 以下步骤：
步骤一、超声回波信号的获取和存储：采用信号采集设备1获取超声 回波信号f(t)，并将超声回波信号f(t)存储在计算机2中，信号采集设备1 获取超声回波信号f(t)为待处理信号且f(t)＝[f(t1),f(t2),...,f(tn),...,f(tN)]，其 中，n为采样时刻编号且n＝1,2,...,N，N为信号的长度，f(tn)为f(t)在tn时刻 的采样点；
实际实施时，制作标准的含缺陷试块3，标准的含缺陷试块3的形状为 长方体，其长和宽均为5D，标准的含缺陷试块3的高度范围为
Figure BDA0002940825150000081
λ为 超声波在含缺陷试块3中的波长，当超声探头4为直探头时，D是直探头的 直径；当超声探头4是斜探头时，D是斜探头的较长边的边长，缺陷是一个 直径2mm的平底孔，孔的高度为30mm。
实际使用时，超声探头4是型号为2.5Z20N的圆形直探头，直探头的直 径D为20mm，中心频率是2.5MHz；标准的含缺陷试块的材料是45钢，超声 波在标准的含缺陷试块中的传播速度为5920m/s，标准是含缺陷试块的高度 为65mm，长和宽均为100mm。
如图2所示，将超声探头3放在含缺陷试块的顶部中心处，用信号采集 设备1获取缺陷和底面的超声回波信号f(t)，并将超声回波信号f(t)存储在计 算机2中。
本实施例中，信号采集设备1优选的采用CTS-4020超声探伤仪。
步骤二、超声回波信号去噪：采用计算机2对超声回波信号f(t)进行 去噪，过程如下：
步骤201、基于参数寻优的稀疏分解：调用正交匹配追踪算法模块对 步骤一中的超声回波信号f(t)进行分解，即
Figure BDA0002940825150000082
得到K个 最佳匹配原子，
Figure BDA0002940825150000083
为K个最佳匹配原子中第k个最佳匹配原子，k是正 整数且k＝1，2，...，K，
Figure BDA0002940825150000084
为超声回波信号f(t)第k次迭代后的残差量， ak为第k次迭代产生的残差在对应的最佳匹配原子上的投影；
其中，
Figure BDA0002940825150000085
为Gabor原子且
Figure BDA0002940825150000086
为高 斯窗函数且
Figure BDA0002940825150000091
rk为
Figure BDA0002940825150000092
的时频参数且rk＝(sk,uk,vk,wk)，sk为 第k次迭代中的尺度参数，uk为第k次迭代中的平移参数，vk为第k次迭 代中的频率参数，wk为第k次迭代中的相位参数；
步骤202、寻找最优时频参数：调用参数寻优算法模块寻找最优时频 参数，在时频参数范围内找出最大味道浓度smellbest(rk)的时频参数rk，再根 据
Figure BDA0002940825150000093
得出最佳匹配原子；
其中，
Figure BDA0002940825150000094
为第k-1次迭代所得残差 和第k次迭代得到的最佳匹配原子的内积，未开始迭代时，初始残差
Figure BDA0002940825150000095
和 超声回波信号f(t)的初始信号相等；
本实施例中，所述时频参数范围包括尺度参数范围、平移参数范围、 频率参数范围、相位参数范围，所述尺度参数范围为
Figure BDA0002940825150000096
平移参数范 围为[1,N]，频率参数范围为
Figure BDA0002940825150000097
相位参数范围为[0,π]，其中，f0为 超声回波信号f(t)的超声探头的中心频率。
所述参数寻优算法模块为果蝇优化算法模块，参数寻优的过程如下：
步骤2021、参数初始化：采用计算机2设定果蝇种群体的最大迭代次 数maxgen和种群大小sizepop；
本实施例中，采用越界回折的方法保证果蝇在参数范围内寻优，对果 蝇搜索到的新蜜源的进行边界检测，若超出了参数范围的上下边界，则对 新蜜源的四个元素均进行越界回折操作，越界回折后获得蜜源作为新蜜 源，保证搜索的效率和精度。
步骤2022、生成果蝇位置：采用计算机2随机生成两个果蝇种群的初 始位置，两个果蝇种群的初始位置均为四维向量，两个果蝇种群分别用X 和Y表示，并赋予果蝇种群X的初始位置
Figure BDA0002940825150000098
果蝇种群Y的 初始位置
Figure BDA0002940825150000099
为随机生成的果蝇种群X的初始位置 时频参数的初始值，
Figure BDA00029408251500000910
为随机生成的果蝇种群Y的初始位置时频 参数的初始值；
步骤2023、给定果蝇搜索的方向和步长：每个果蝇从初始位置离开， 开始搜索最佳味道浓度蜜源的位置，调用自适应步长模块，根据公式
Figure BDA0002940825150000101
确定果蝇种群X中第i个果蝇此时的位置Xi和果蝇种群Y中 第i个果蝇此时的位置Yi，i为果蝇编号且i＝1、2、3、...、sizepop，Lg为果蝇的搜索步长，g是果蝇优化算法当前迭代次数，g＝1、2、3、...、maxgen；
其中，
Figure BDA0002940825150000102
为果蝇种群X中第i个果 蝇的尺度参数且
Figure BDA0002940825150000103
为果蝇种群X中第i个果蝇的平移参数且
Figure BDA0002940825150000104
为果蝇种群X中第i个果蝇的频率参数且
Figure BDA0002940825150000105
为果 蝇种群X中第i个果蝇的相位参数且
Figure BDA0002940825150000106
为果蝇种群Y中第i 个果蝇的尺度参数且
Figure BDA0002940825150000107
为果蝇种群Y中第i个果蝇的平移参数 且
Figure BDA0002940825150000108
为果蝇种群Y中第i个果蝇的频率参数且
Figure BDA0002940825150000109
为 果蝇种群Y中第i个果蝇的相位参数且
Figure BDA00029408251500001010
本实施例中，所述果蝇的搜索步长
Figure BDA00029408251500001011
其 中，L0为初始步长，T为步长收敛系数且
Figure BDA00029408251500001012
α为正交匹配追踪算法的 迭代次数，β为步长收敛因子且β取0.1～0.25，γ为非均匀变异因子且γ取 0.6，r为0-1之间的随机数。
本实施例中，随机数r是由随机数rand产生的。
步骤2024、确定最佳蜜源的大小和位置：根据公式
Figure BDA00029408251500001013
计算果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中 时频参数到原点的有效距离，其中，
Figure BDA00029408251500001014
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇 种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中尺度参数到原点的有效距离，
Figure BDA0002940825150000111
为果 蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中平移参 数到原点的有效距离，
Figure BDA0002940825150000112
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i 个果蝇搜索到的蜜源中频率参数到原点的有效距离，
Figure BDA0002940825150000113
为果蝇种群X中第 i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中相位参数到原点的有 效距离；
根据公式
Figure BDA0002940825150000114
计算果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第 i个果蝇的尺度参数判别式
Figure BDA0002940825150000115
平移参数判别式
Figure BDA0002940825150000116
频率参数判别式
Figure BDA0002940825150000117
相位参数判别式
Figure BDA0002940825150000118
将果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇的尺度参数判 别式
Figure BDA0002940825150000119
平移参数判别式
Figure BDA00029408251500001110
频率参数判别式
Figure BDA00029408251500001111
相位参数判别式
Figure BDA00029408251500001112
代入
Figure BDA00029408251500001113
并与第k-1次迭代所得残差
Figure BDA00029408251500001114
内 积运算，此时smelli作为蜜源的味道浓度值并保存在蜜源位置味道浓度集合 中；
步骤2025、获取果蝇的位置和味道浓度：在蜜源位置味道浓度集合中 获取时频参数范围内最大味道浓度smellbest和果蝇的位置bestindex，群体中的 其他果蝇朝着味道浓度最高的蜜源飞去；
当此时的smelli优于上一次的smelli-1时，跳脱参数c清零，执行步骤 2026；
当此时的smelli不优于上一次的smelli-1时，跳脱参数c进行累计，并判 断跳脱参数c是否大于跳脱参数阈值p，当跳脱参数c小于跳脱参数阈值 p时，执行步骤2026；当跳脱参数c不小于跳脱参数阈值p时，对当前数 目果蝇混沌映射，并根据公式
Figure BDA0002940825150000121
和
Figure BDA0002940825150000122
对步骤2023中果蝇种群X的初始位置
Figure BDA0002940825150000123
和果蝇种群Y的初始位置
Figure BDA0002940825150000124
进行混沌映射，获 取果蝇种群X的初始更新位置
Figure BDA0002940825150000125
和果蝇种群Y的初始更新位置
Figure BDA0002940825150000126
将果蝇种群X的初始更新位置
Figure BDA0002940825150000127
和果蝇种群Y的 初始更新位置
Figure BDA0002940825150000128
视为果蝇种群X的初始位置和果蝇种群Y的初始 位置，执行步骤2026；
其中，跳脱参数c为非负整数，跳脱参数阈值p的取值范围为50～80；
步骤2026、多次循环2023至步骤2025，直至果蝇种群体的最大迭代 次数maxgen迭代完毕或时频参数范围内最大味道浓度smellbest不变，获取最 优时频参数和最佳匹配原子；
步骤203、迭代停止条件判断：经过k次迭代，此时得到重构信号fk(t) 和重构信号fk(t)的信噪比SNRk，再进行第k+1次迭代得到重构信号fk+1(t)和 重构信号fk+1(t)的信噪比SNRk+1，调用迭代停止条件模块判断是否可以停止 迭代，若满足条件则停止迭代，输出超声回波信号f(t)去噪信号；若不满 足条件则返回步骤202继续分解。
本实施例中，所述迭代停止条件为q＜ε，其中，q为误差且
Figure BDA0002940825150000129
ε为给定阈值且ε取0.01～0.1，＜fk+1(t),fk(t)＞为fk+1(t)和 fk(t)的内积。
本实施例中，给定阈值ε的大小决定了超声信号稀疏分解的程度，若 选取的过大，则会导致信号过匹配，若选取的过小，则会导致信号中的噪 声还没有完全去除就停止迭代。
本发明使用时，采用基于参数寻优的稀疏分解方法寻找最佳匹配原 子，同时结合自适应迭代停止条件和自适应搜索步长，能有效提高去噪后 信号的信噪比，信号去噪的速度大幅加快，相比于传统稀疏分解，该方法能 在更短时间内完成信号去噪，实现信号实时去噪；能够根据重构信号和其信 噪比自适应停止迭代，该方法具有很强的鲁棒性，能够克服传统迭代停止条 件无法选择迭代停止阈值的问题；改进了果蝇优化算法的搜索步长，提出的 自适应步长相比于随机步长，在搜索过程中搜索精度更高，同时引入跳脱参 数，避免果蝇优化依赖于每次迭代选出来的最佳味道浓度的位置，将最佳味 道浓度陷于局部最优，提高搜索能力，确保重构信号误差小，不容易漏掉味 道浓度高的蜜源，克服了随机步长容易陷入局部最优的问题。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡 是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效 结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (4)

1.一种全局最优超声信号去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、超声回波信号的获取和存储：采用信号采集设备(1)获取超声回波信号f(t)，并将超声回波信号f(t)存储在计算机(2)中，信号采集设备(1)获取超声回波信号f(t)为待处理信号且f(t)＝[f(t1),f(t2),...,f(tn),...,f(tN)]，其中，n为采样时刻编号且n＝1,2,...,N，N为信号的长度，f(tn)为f(t)在tn时刻的采样点；
步骤二、超声回波信号去噪：采用计算机(2)对超声回波信号f(t)进行去噪，过程如下：
步骤201、基于参数寻优的稀疏分解：调用正交匹配追踪算法模块对步骤一中的超声回波信号f(t)进行分解，即
Figure FDA0002940825140000011
得到K个最佳匹配原子，
Figure FDA0002940825140000012
为K个最佳匹配原子中第k个最佳匹配原子，k是正整数且k＝1，2，...，K，
Figure FDA0002940825140000013
为超声回波信号f(t)第k次迭代后的残差量，ak为第k次迭代产生的残差在对应的最佳匹配原子上的投影；
其中，
Figure FDA0002940825140000014
为Gabor原子且
Figure FDA0002940825140000015
Figure FDA0002940825140000016
为高斯窗函数且
Figure FDA0002940825140000017
rk为Grk(t)的时频参数且rk＝(sk,uk,vk,wk)，sk为第k次迭代中的尺度参数，uk为第k次迭代中的平移参数，vk为第k次迭代中的频率参数，wk为第k次迭代中的相位参数；
步骤202、寻找最优时频参数：调用参数寻优算法模块寻找最优时频参数，在时频参数范围内找出最大味道浓度smellbest(rk)的时频参数rk，再根据
Figure FDA0002940825140000018
得出最佳匹配原子；
其中，
Figure FDA0002940825140000019
Figure FDA00029408251400000110
为第k-1次迭代所得残差和第k次迭代得到的最佳匹配原子的内积，未开始迭代时，初始残差
Figure FDA00029408251400000111
和超声回波信号f(t)的初始信号相等；
所述参数寻优算法模块为果蝇优化算法模块，参数寻优的过程如下：
步骤2021、参数初始化：采用计算机(2)设定果蝇种群体的最大迭代次数maxgen和种群大小sizepop；
步骤2022、生成果蝇位置：采用计算机(2)随机生成两个果蝇种群的初始位置，两个果蝇种群的初始位置均为四维向量，两个果蝇种群分别用X和Y表示，并赋予果蝇种群X的初始位置
Figure FDA0002940825140000021
果蝇种群Y的初始位置
Figure FDA0002940825140000022
Figure FDA0002940825140000023
为随机生成的果蝇种群X的初始位置时频参数的初始值，
Figure FDA0002940825140000024
为随机生成的果蝇种群Y的初始位置时频参数的初始值；
步骤2023、给定果蝇搜索的方向和步长：每个果蝇从初始位置离开，开始搜索最佳味道浓度蜜源的位置，调用自适应步长模块，根据公式
Figure FDA0002940825140000025
确定果蝇种群X中第i个果蝇此时的位置Xi和果蝇种群Y中第i个果蝇此时的位置Yi，i为果蝇编号且i＝1、2、3、...、sizepop，Lg为果蝇的搜索步长，g是果蝇优化算法当前迭代次数，g＝1、2、3、...、maxgen；
其中，
Figure FDA0002940825140000026
Figure FDA0002940825140000027
为果蝇种群X中第i个果蝇的尺度参数且
Figure FDA0002940825140000028
Figure FDA0002940825140000029
为果蝇种群X中第i个果蝇的平移参数且
Figure FDA00029408251400000210
Figure FDA00029408251400000211
为果蝇种群X中第i个果蝇的频率参数且
Figure FDA00029408251400000212
Figure FDA00029408251400000213
为果蝇种群X中第i个果蝇的相位参数且
Figure FDA00029408251400000214
Figure FDA00029408251400000215
为果蝇种群Y中第i个果蝇的尺度参数且
Figure FDA00029408251400000216
Figure FDA00029408251400000217
为果蝇种群Y中第i个果蝇的平移参数且
Figure FDA00029408251400000218
Figure FDA00029408251400000219
为果蝇种群Y中第i个果蝇的频率参数且
Figure FDA00029408251400000220
Figure FDA00029408251400000221
为果蝇种群Y中第i个果蝇的相位参数且
Figure FDA00029408251400000222
步骤2024、确定最佳蜜源的大小和位置：根据公式
Figure FDA00029408251400000223
计算果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中时频参数到原点的有效距离，其中，
Figure FDA0002940825140000031
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中尺度参数到原点的有效距离，
Figure FDA0002940825140000032
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中平移参数到原点的有效距离，
Figure FDA0002940825140000033
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中频率参数到原点的有效距离，
Figure FDA0002940825140000034
为果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇搜索到的蜜源中相位参数到原点的有效距离；
根据公式
Figure FDA0002940825140000035
计算果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇的尺度参数判别式
Figure FDA0002940825140000036
平移参数判别式
Figure FDA0002940825140000037
频率参数判别式
Figure FDA0002940825140000038
相位参数判别式
Figure FDA0002940825140000039
将果蝇种群X中第i个果蝇和果蝇种群Y中第i个果蝇的尺度参数判别式
Figure FDA00029408251400000310
平移参数判别式
Figure FDA00029408251400000311
频率参数判别式
Figure FDA00029408251400000312
相位参数判别式
Figure FDA00029408251400000313
代入
Figure FDA00029408251400000314
并与第k-1次迭代所得残差
Figure FDA00029408251400000315
内积运算，此时smelli作为蜜源的味道浓度值并保存在蜜源位置味道浓度集合中；
步骤2025、获取果蝇的位置和味道浓度：在蜜源位置味道浓度集合中获取时频参数范围内最大味道浓度smellbest和果蝇的位置bestindex，群体中的其他果蝇朝着味道浓度最高的蜜源飞去；
当此时的smelli优于上一次的smelli-1时，跳脱参数c清零，执行步骤2026；
当此时的smelli不优于上一次的smelli-1时，跳脱参数c进行累计，并判断跳脱参数c是否大于跳脱参数阈值p，当跳脱参数c小于跳脱参数阈值p时，执行步骤2026；当跳脱参数c不小于跳脱参数阈值p时，对当前数目果蝇混沌映射，并根据公式
Figure FDA0002940825140000041
和
Figure FDA0002940825140000042
对步骤2023中果蝇种群X的初始位置
Figure FDA0002940825140000043
和果蝇种群Y的初始位置
Figure FDA0002940825140000044
进行混沌映射，获取果蝇种群X的初始更新位置
Figure FDA0002940825140000045
和果蝇种群Y的初始更新位置
Figure FDA0002940825140000046
将果蝇种群X的初始更新位置
Figure FDA0002940825140000047
和果蝇种群Y的初始更新位置
Figure FDA0002940825140000048
视为果蝇种群X的初始位置和果蝇种群Y的初始位置，执行步骤2026；
其中，跳脱参数c为非负整数，跳脱参数阈值p的取值范围为50～80；
步骤2026、多次循环2023至步骤2025，直至果蝇种群体的最大迭代次数maxgen迭代完毕或时频参数范围内最大味道浓度smellbest不变，获取最优时频参数和最佳匹配原子；
步骤203、迭代停止条件判断：经过k次迭代，此时得到重构信号fk(t)和重构信号fk(t)的信噪比SNRk，再进行第k+1次迭代得到重构信号fk+1(t)和重构信号fk+1(t)的信噪比SNRk+1，调用迭代停止条件模块判断是否可以停止迭代，若满足条件则停止迭代，输出超声回波信号f(t)去噪信号；若不满足条件则返回步骤202继续分解。
2.按照权利要求1所述的一种全局最优超声信号去噪方法，其特征在于：所述时频参数范围包括尺度参数范围、平移参数范围、频率参数范围、相位参数范围，所述尺度参数范围为
Figure FDA0002940825140000049
平移参数范围为[1,N]，频率参数范围为
Figure FDA0002940825140000051
相位参数范围为[0,π]，其中，f0为超声回波信号f(t)的超声探头的中心频率。
3.按照权利要求1所述的一种全局最优超声信号去噪方法，其特征在于：所述迭代停止条件为q＜ε，其中，q为误差且
Figure FDA0002940825140000052
ε为给定阈值且ε取0.01～0.1，＜fk+1(t),fk(t)＞为fk+1(t)和fk(t)的内积。
4.按照权利要求1所述的一种全局最优超声信号去噪方法，其特征在于：所述果蝇的搜索步长
Figure FDA0002940825140000053
其中，L0为初始步长，T为步长收敛系数且
Figure FDA0002940825140000054
α为正交匹配追踪算法的迭代次数，β为步长收敛因子且β取0.1～0.25，γ为非均匀变异因子且γ取0.6，r为0-1之间的随机数。
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