JP2004020427A

JP2004020427A - Method of removing noise, and filter for removing noise

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Publication number: JP2004020427A
Application number: JP2002177085A
Authority: JP
Inventors: Hirobumi Kasai; 河西　博文
Original assignee: Saginomiya Seisakusho Inc
Current assignee: Saginomiya Seisakusho Inc
Priority date: 2002-06-18
Filing date: 2002-06-18
Publication date: 2004-01-22
Anticipated expiration: 2022-06-18
Also published as: JP4076797B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To remove an impulsive noise contained in a digital signal. <P>SOLUTION: A differential calculating part 2 calculates a differential δ<SB>i</SB>between adjacent samples in the digital data D<SB>i</SB>of a processing object. a deviation calculating part 3 finds an average value δbar of the difference value δ<SB>i</SB>and a standard deviation S thereof, and calculates a deviation H<SB>i</SB>prepared by dividing a difference between the difference value δ<SB>i</SB>and the average value δbar by the average value δbar. In a filtering part 4, the deviation H<SB>i</SB>is compared with a threshold value Hd, and the sample corresponding in the data D<SB>i</SB>is determined as a noise portion when an absolute value of the deviation H<SB>i</SB>exceeds the threshold value Hd consecutively in an interval within a prescribed number Hn, and a digital data D'<SB>i</SB>of which the impulsive noise is removed is output when after substituted with an interpolation value found from the samples positioned in front and rear sides thereof. Execution of the processing herein is allowed to be repeated optional times. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル信号からそこに混入しているインパルス性ノイズを除去するノイズ除去方法及びノイズ除去フィルタに関する。
【０００２】
【従来の技術】
計測器からのアナログ出力をＡ／Ｄ変換したものを記憶装置に記録したディジタルデータもしくは計測器によりディジタルデータとして記憶装置に記憶されたディジタルデータには、計測時の振動や電気的ノイズ等の外乱により生じたインパルス的なノイズが含まれている。
このようなデータをコンピュータにより処理する際には、ノイズ成分を除去して処理を行うことが望ましいが、そのために、原信号が劣化することは避けなければならない。従来、このようなノイズ成分を除去するために、ディジタルフィルタによるローパスフィルタや移動平均フィルタなどが用いられていたが、これらの手法では、原信号に対する影響が避けられない。
【０００３】
そこで、このような問題点を避け、高精度にインパルス性ノイズを除去することができるノイズ除去方法が提案されている（特許第２６２９５１号公報）。
このノイズ除去方法は、測定した信号波形中に重畳したノイズを除去するに当り、前記測定信号波形を一次微分し、この一次微分値の絶対値が設定された閾値以上である場合にノイズ有りと判断するとともに、この一次微分値の符号が変化する符号変化点の位置によって、ノイズ発生位置を特定し、このノイズ発生位置を挟む前後の各測定信号の平均値を補間値として算出し、この補間値と前記ノイズ信号とを置換することにより前記ノイズを除去するというものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記提案されているノイズ除去方法によれば、複雑な演算処理をすることなく高精度にノイズを除去することができるが、このノイズ除去方法を種々の測定信号などに適用しようとすると、測定対象やスケールなどに応じて測定信号のレベルが異なるため、そのレベルに応じた閾値を個々に設定することが必要であった。
そこで本発明は、対象となるディジタル信号のレベルが様々に変わった場合でも、同一の基準で適用することができるノイズ除去方法及びノイズ除去フィルタを提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のノイズ除去方法は、ディジタル信号に混入しているインパルス性ノイズを除去する方法であって、前記ディジタル信号の隣接するサンプル間の差分値を算出する第１のステップと、前記差分値の平均値と標準偏差を求め、各差分値について前記平均値との差を前記標準偏差で除算した偏差を算出する第２のステップと、前記算出した偏差と予め設定された閾値とを比較し、前記偏差の絶対値が前記閾値を超えるものが所定のサンプル数以内の間隔で連続して発生したときに、前記ディジタル信号の対応するサンプルをインパルス性ノイズであると判定する第３のステップと、該インパルス性ノイズであると判定された前記ディジタル信号のサンプルをその前後に位置するサンプルから求めた補間値に置き換える第４のステップとを含むものである。
また、前記第１のステップから前記第４のステップを複数回繰り返すものである。
【０００６】
さらに、本発明のノイズ除去フィルタは、ディジタル信号に混入しているインパルス性ノイズを除去するノイズ除去フィルタであって、前記ディジタル信号の隣接するサンプル間の差分値を算出する手段、前記差分値の平均値及び標準偏差を算出し、各差分値について前記平均値との差を前記標準偏差で除算した偏差を算出する手段、前記算出した偏差と予め設定された閾値とを比較し、前記偏差の絶対値が前記閾値を超えるものが所定のサンプル数以内の間隔で連続して発生したときに、前記ディジタル信号の対応するサンプルをインパルス性ノイズであると判定する手段、及び、該インパルス性ノイズであると判定された前記ディジタル信号のサンプルをその前後に位置するサンプルから求めた補間値に置換する手段を有するものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明のノイズ除去方法の一実施の形態について、図面を参照して説明する。
図１は本発明のノイズ除去方法が実行されるノイズ除去装置（ノイズ除去フィルタ）の機能構成を示すブロック図、図２は本発明のノイズ除去方法の処理の流れを示すフローチャートである。なお、本発明のノイズ除去方法は、専用のマイクロコンピュータやＤＳＰにより実行させてもよいし、パーソナルコンピュータなどの汎用のコンピュータにより実行させてもよい。
図１において、１は処理対象となるディジタルデータＤ_ｉ（ｉ＝１，２，．．．，ｎ＋１）、２は該ディジタルデータＤ_ｉの隣接するサンプル間の差分値δ_ｉ（＝Ｄ_ｉ＋１−Ｄ_ｉ）（ｉ＝１，２，．．．，ｎ）を計算する差分計算部、３は該差分値δ_ｉを統計的手法で処理して、各差分値データδ_ｉの偏差Ｈ_ｉを算出する偏差計算部、４は該偏差Ｈ_ｉに基づき、前記ディジタルデータＤ_ｉ中に混入しているインパルス性ノイズを除去して、ディジタルデータＤ’_ｉ（５）を出力するフィルタ処理部である。
【０００８】
図２のフローチャートにおいて、はじめに、処理対象であるディジタルデータＤ_ｉ（ｉ＝１，２，．．．，ｎ＋１）が記憶装置中に記憶されているものとする（ステップＳ１）。このディジタルデータＤ_ｉは、例えば、計測器からのアナログ出力をＡ／Ｄ変換したディジタルデータあるいは計測器から直接出力されたディジタルデータである。
次に、ステップＳ２において、前記ディジタルデータの差分値δ_ｉ（δ_ｉ＝Ｄ_ｉ＋ _１−Ｄ_ｉ、ｉ＝１，２，．．．，ｎ＋１）を求める。そして、ステップＳ３に進み、前記ステップＳ２で求めた差分値データδ_ｉの平均値δｂａｒおよび標準偏差Ｓを算出し、各差分値の偏差Ｈ_ｉを求める。
【数１】

【０００９】
上式に示すように、本発明においては、各差分値δ_ｉにつき、平均値δｂａｒとの差を標準偏差Ｓで除算した偏差Ｈ_ｉを求めている。そして、ステップＳ４のフィルタ処理において、この偏差Ｈ_ｉに基づいてディジタルデータＤ_ｉ中のインパルス性ノイズの個所を判定し（ステップＳ４−１）、該ノイズ個所であると判定されたサンプルを補間値に置き換えて（ステップＳ４−２）、ノイズの除去されたディジタルデータＤ’_ｉを出力する。なお、このフィルタ処理の詳細については後述する。
ここで、本発明においてインパルス性ノイズ個所であるか否かの判定に用いている偏差Ｈ_ｉは、各差分値δ_ｉにつき平均値δｂａｒとの差を標準偏差Ｓで除算した値であるため、差分値δ_ｉが例えば正規分布をしているときには、偏差Ｈ_ｉ＝１の差分値δ_ｉは差分値データ全体のなかの上位３１．７４％の位置、Ｈ_ｉ＝２の差分値は上位４．５６％、Ｈ_ｉ＝３の差分値は上位０．２６％の位置にあることがわかる。インパルスノイズ個所は、偏差Ｈ_ｉの絶対値が大きな値となるため、この偏差の値を基準としてフィルタの設定、すなわち、ノイズ個所であるか否かの判定を行うようにしている。
また、この偏差Ｈ_ｉの値は、元のディジタル信号Ｄ_ｉのレベルがｋ倍されても変化しない。したがって、偏差Ｈ_ｉを用いることにより、種々のレベルのディジタルデータに対して、同一の基準でフィルタの設定を行うことができる。
【００１０】
そして、以上のノイズ除去処理を反復実行する場合には、ノイズが除去されたディジタルデータＤ’_ｉを処理対象のデータとして、前記ステップＳ２に戻り、その差分値データδ’_ｉを算出し、以下、上述と同様の処理を繰り返す。このように、ノイズが除去されたディジタルデータＤ’_ｉを処理対象として上述した処理を繰り返すことにより、第１回目の処理の場合とは、差分値データの平均値や標準偏差の値が変化するため、前回の処理では検出できなかったノイズ個所を新たに検出することが可能となり、より、高精度の処理結果を得ることが可能となる。
なお、反復処理回数は０回以上の任意の回数とすることができ、例えば、新たなノイズ個所が検出されなくなったときに、繰り返し処理を打ち切るようにしてもよい。
【００１１】
図３は、前記入力ディジタルデータＤ_ｉ、差分値データδ_ｉおよびノイズが除去された出力ディジタルデータＤ’_ｉの一例を示す図である。
図３の（ａ）に示すように、ディジタルデータＤ_ｉにはインパルス性ノイズが混入している。前記差分計算部２により、図３の（ｂ）に示す差分値データδ_ｉが得られる。この図に示すように、差分値データδ_ｉは、ディジタルデータＤ_ｉに含まれているインパルス性ノイズに対し、正方向と負方向に大きな値を有する。例えば、正方向のインパルス性ノイズがあるときには、差分値データδ_ｉは、まず、正方向に大きな値となり、次に、そのインパルス性ノイズの持続時間後に負方向の大きな値となる。一方、負方向のインパルス性ノイズがあるときには、差分値データは、まず負方向に大きな値となり、ノイズの持続時間後に正方向に大きな値となる。
図３の（ｃ）は、前記フィルタ処理によってノイズが除去されたディジタルデータＤ’_ｉの一例を示す図である。
【００１２】
前記フィルタ処理（Ｓ４）について、図４のフローチャートを参照して詳細に説明する。
まず、偏差Ｈ_ｉのサンプルを指定する変数（サンプル番号）ｉを初期値１にセットし（ステップＳ１１）、該偏差Ｈ_ｉが予め設定されている閾値Ｈｄよりも大きな値であるか否かを判定する（Ｓ１２）。Ｈ_ｉ＞Ｈｄであるときは、ステップＳ１５に進み、大きさが−Ｈｄよりも小さい偏差サンプルが、予め設定されているサンプル数Ｈｎ以内に存在しているか否かを判定し、サンプルＨ_ｉ＋Ｌ（１≦Ｌ≦Ｈｎ）がそのサンプルであるときには、前記サンプルｉの次のサンプルからサンプル（ｉ＋Ｌ）に対応するディジタルデータＤ_ｉ＋１〜Ｄ_ｉ＋Ｌはインパルス性ノイズの個所であると判定し、ステップＳ１７に進んで、データ補間処理を行う。
一方、前記ステップＳ１２の判定結果がＮＯのときは、ステップＳ１３に進み、偏差Ｈ_ｉが−Ｈｄよりも小さいか否かを判定する。その判定結果がＹＥＳのときは、ステップＳ１６に進み、今度は、そのサンプルからＨｎサンプル以内に偏差がＨｄよりも大きいサンプルがあるか否かを判定する。その結果がＹＥＳのときは、ステップＳ１７に進み、前記ステップＳ１３の結果がＹＥＳのときと同様に補間処理を行う。
【００１３】
前記ステップＳ１３の判定結果がＮＯのとき（すなわち、−Ｈｄ≦Ｈ_ｉ≦Ｈｄのとき）、および前記ステップＳ１５あるいはＳ１６の判定結果がＮＯのときは、ステップＳ１４に進み、サンプル番号ｉを（ｉ＋１）にする。また、前記ステップＳ１７の補間処理が終了した後は、サンプル番号ｉを（ｉ＋Ｌ＋１）とする。そして、前記ステップＳ１４あるいはＳ１８の後に、最後のサンプル（ｉ＝ｎ）まで処理が終了したか否かを判定し、終了していないときは、前記ステップＳ１２に戻り、次のサンプルについて、上述した処理を繰り返す。
【００１４】
前記ステップＳ１７のデータ補間処理では、前記ノイズ個所であると判定されたディジタルデータのデータサンプル（Ｄ_ｉ＋１〜Ｄ_ｉ＋Ｌ）の前後に位置するサンプルを用いて線形補間あるいは曲線補間を行い、ノイズ個所であるとされたサンプルを補間値で置き換える。例えば、線形補間を行なうものとすると、データサンプルＤ_ｉとＤ_{ｉ＋Ｌ＋１}とを結ぶ直線上に位置するようにサンプリングタイミング（ｉ＋１）〜（ｉ＋Ｌ）のサンプル値Ｄ_ｉ＋１〜Ｄ_ｉ＋Ｌを決定する。
【００１５】
このように本発明においては、フィルタ定数をＨｄ，Ｈｎ（Ｈｄ，Ｈｎ＞０）とし、偏差Ｈ_ｉが＋Ｈｄを超えるデータがあり、そのデータのＨｎ点後以内に偏差Ｈ_ｉが−Ｈｄを下回るものが有った場合、もしくは、偏差Ｈ_ｉが−Ｈｄを下回るデータがあり、そのデータのＨｎ点後以内に偏差Ｈ_ｉが＋Ｈｄを超えるものがあった場合に、それに対応する区間のディジタルデータをノイズ個所と判断し、その区間の前後のディジタルデータを用いて直線補間、もしくは曲線補間を行うようにしている。
なお、このフィルタ定数Ｈｄ，Ｈｎを適宜調整することにより、ノイズ除去フィルタの特性を変化させることができる。
【００１６】
このような本発明のノイズ除去フィルタによれば、原信号を劣化させることなくインパルス性ノイズを除去することができる。
図５はこの様子を示す図であり、（ａ）は入力ディジタルデータ、（ｂ）は従来のローパスフィルタを用いた場合の出力データ、（ｃ）は本発明のノイズ除去フィルタによる出力データの一例を示している。この図に示すように、（ｃ）に示す本発明によりノイズが除去されたディジタルデータは、原信号を劣化させることなくインパルス性ノイズが除去されていることが分かる。
【００１７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のノイズ除去方法及びノイズ除去フィルタによれば、原波形データを劣化させることなくインパルス性ノイズを除去することができる。
また、ディジタル信号の隣接するサンプル間の差分値に対して統計的な処理を行ったデータ、すなわち、各差分値とその平均値との差を差分値の標準偏差で除算した偏差のデータを閾値と比較することにより、ノイズ個所の判定を行うようにしているため、処理対象となるディジタルデータのレベルや大きさに応じて判定基準を変更する必要がなく、同一の基準でフィルタ処理を行うことが可能となる。
さらに、処理を複数回繰り返すことにより、前回の処理では検出できなかったノイズ成分を検出することが可能となり、より高精度な処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のノイズ除去方法が実行されるノイズ除去フィルタの機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明のノイズ除去方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明のノイズ除去方法における各信号の例を示す図であり、（ａ）はインパルス性ノイズを含む入力ディジタルデータ、（ｂ）は差分値データ、（ｃ）はインパルス性ノイズが除去された出力データを示す図である。
【図４】本発明のノイズ除去方法におけるフィルタ処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明のノイズ除去方法による効果を説明するための図であり、（ａ）はインパルス性ノイズを含む入力データの一例、（ｂ）は従来用いられていたローパスフィルタなどによるノイズ除去処理結果の一例、（ｃ）は本発明のノイズ除去方法による処理結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１　入力ディジタルデータ
２　差分計算部
３　偏差計算部
４　フィルタ処理部
５　出力ディジタルデータ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a noise removal method and a noise removal filter for removing impulse noise mixed therein from a digital signal.
[0002]
[Prior art]
Digital data obtained by A / D conversion of an analog output from a measuring instrument in a storage device or digital data stored in the storage device as digital data by the measuring device include disturbances such as vibration and electric noise during measurement. Impulse-like noise caused by the above.
When such data is processed by a computer, it is desirable to perform processing by removing noise components. Therefore, it is necessary to avoid deterioration of the original signal. Conventionally, a low-pass filter or a moving average filter using a digital filter has been used to remove such noise components. However, these methods cannot avoid the influence on the original signal.
[0003]
Therefore, a noise elimination method capable of avoiding such problems and removing impulse noise with high accuracy has been proposed (Japanese Patent No. 262951).
In this noise removal method, in removing noise superimposed on a measured signal waveform, the measured signal waveform is first-order differentiated, and when the absolute value of the first-order derivative value is equal to or larger than a set threshold, it is determined that there is noise. In addition to the determination, the noise occurrence position is specified by the position of the sign change point at which the sign of the primary differential value changes, and the average value of each measurement signal before and after the noise occurrence position is calculated as an interpolation value. The noise is removed by replacing a value with the noise signal.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
According to the above proposed noise removal method, noise can be removed with high accuracy without performing complicated arithmetic processing. However, when this noise removal method is applied to various measurement signals, the measurement target Since the level of the measurement signal varies depending on the scale and the scale, it is necessary to individually set a threshold value according to the level.
Therefore, an object of the present invention is to provide a noise elimination method and a noise elimination filter that can be applied with the same reference even when the level of a target digital signal changes variously.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, a noise removing method according to the present invention is a method for removing impulse noise mixed in a digital signal, wherein a first difference value between adjacent samples of the digital signal is calculated. A second step of obtaining an average value and a standard deviation of the difference values, and calculating a deviation obtained by dividing a difference between the average value and the standard deviation for each of the difference values; and setting the calculated deviation as a predetermined value. Compared with the threshold value, when the absolute value of the deviation exceeds the threshold value occurs continuously at intervals within a predetermined number of samples, it is determined that the corresponding sample of the digital signal is impulsive noise. A third step of determining, and placing the sample of the digital signal determined to be the impulsive noise on an interpolated value obtained from samples located before and after the digital signal. It is intended to include a fourth step of obtaining.
Further, the first to fourth steps are repeated a plurality of times.
[0006]
Further, the noise elimination filter of the present invention is a noise elimination filter for eliminating impulse noise mixed in the digital signal, wherein the means for calculating a difference value between adjacent samples of the digital signal, Means for calculating an average value and a standard deviation, calculating a deviation obtained by dividing the difference from the average value by the standard deviation for each difference value, comparing the calculated deviation with a preset threshold value, Means for determining that a corresponding sample of the digital signal is impulsive noise when absolute values exceeding the threshold value are continuously generated at intervals within a predetermined number of samples; and Means for replacing a sample of the digital signal determined to be present with an interpolated value obtained from samples located before and after the digital signal.
[0007]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
An embodiment of a noise elimination method according to the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a noise elimination device (noise elimination filter) for executing the noise elimination method of the present invention, and FIG. 2 is a flowchart showing a flow of processing of the noise elimination method of the present invention. The noise removal method of the present invention may be executed by a dedicated microcomputer or DSP, or may be executed by a general-purpose computer such as a personal computer.
In Figure 1, 1 is digital data _D i to be processed (i = 1,2, ..., n + 1), 2 is the difference value between adjacent samples of the digital data _{_{_{D i δ i (= D i}}} + 1 - _{D i) (i = 1,2,} ..., a difference calculation unit for calculating a n), 3 is treated with a statistical method to said difference value [delta] _i, the deviation _{H i} of each difference value data [delta] _i deviation calculation unit that calculates, 4 based on the deviation H _i, said digital data by D _i remove impulsive noise mixed in, is a filter processing unit that outputs the digital data D _{'i (5)} .
[0008]
In the flowchart of FIG. 2, first, it is assumed that digital data D _i (i = 1, 2,..., N + 1) to be processed is stored in a storage device (step S1). The digital data _Di is, for example, digital data obtained by A / D conversion of an analog output from a measuring instrument or digital data directly output from the measuring instrument.
Next, in step S2, the difference value _{_{_{_{δ i (δ i = D i}}}} + 1 -D i, i = 1,2, ..., n + 1) of the digital data obtained. Then, the process proceeds to step S3, and calculates an average value δbar and standard deviation S of the difference data [delta] _i determined in Step S2, a deviation H _i of each difference value.
(Equation 1)

[0009]
As shown in the above equation, in the present invention, per each difference value [delta] _i, and a deviation H _i obtained by dividing the difference between the average value δbar the standard deviation S. Then, the filtering process of step S4, the deviation on the basis of the H _i determined point of the impulsive noise in the digital data D _i (step S4-1), the determined sample interpolation value as the said noise point (Step S4-2), and the digital data D' _i from which noise has been removed is output. The details of the filtering process will be described later.
Here, the deviation H _i are used to determine whether an impulse noise point in the present invention is a value obtained by dividing the standard deviation S of the difference between the average value δbar for each difference value [delta] _i, when the difference value [delta] _i, for example, that the normal distribution, the higher 31.74% position among the difference values [delta] _i of the deviations H _{i =} 1 total difference value data, the differential value of H i _{= 2} the upper 4 _.56%, the difference value of _H i = 3 it can be seen that at the position of 0.26% higher. Impulse noise points, since the absolute value of the deviation H _i is a large value, setting the filter value of the deviation as a reference, that is, to perform the determination of whether the noise point.
The value of the deviation H _i, the level of the original digital signal D _i does not change be k times. Therefore, by using the deviation H _i, the digital data of various levels, it is possible to set the filter on the same criteria.
[0010]
When the above-described noise removal processing is repeatedly performed, the process returns to step S2 using the digital data D ′ _i from which noise has been removed as processing target data, and calculates the difference value data δ ′ _i. , The same processing as described above is repeated. As described above, by repeating the above-described processing with the digital data D ′ _i from which noise has been removed as a processing target, the average value and the standard deviation value of the difference value data change from the case of the first processing. Therefore, it is possible to newly detect a noise portion that could not be detected in the previous process, and it is possible to obtain a more accurate processing result.
The number of repetition processes can be set to an arbitrary number of zero or more. For example, the repetition process may be terminated when a new noise portion is no longer detected.
[0011]
FIG. 3 is a diagram showing an example of the input digital data D _i , the difference value data δ _i, and the output digital data D ′ _i from which noise has been removed.
As shown in FIG. 3A, the digital data _Di contains impulsive noise. By the difference calculation section 2, the differential value data [delta] _i shown in FIG. 3 (b) is obtained. As shown in this figure, the difference value data δ _i has a large value in the positive and negative directions with respect to the impulse noise included in the digital data D _i . For example, when there is a positive direction of the impulsive noise, the differential value data [delta] _i, first, a large value in a positive direction, then a large value in the negative direction of after the duration of the impulsive noise. On the other hand, when there is an impulse noise in the negative direction, the difference value data first has a large value in the negative direction, and has a large value in the positive direction after the duration of the noise.
FIG. 3C shows an example of digital data D′ _i from which noise has been removed by the filtering process.
[0012]
The filter processing (S4) will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.
First, a variable (sample number) i for specifying a sample of deviations H _i is set to an initial value 1 (step S11), and whether the value greater than the threshold value Hd of deviation H _i is set in advance A determination is made (S12). If H _i > Hd, the process proceeds to step S15, and it is determined whether a deviation sample whose size is smaller than −Hd exists within a preset number Hn of samples, and the sample H _{i + L} ( When (1 ≦ L ≦ Hn) is the sample, it is determined that the digital data D _{i + 1 to} Di _{+ L} corresponding to the sample (i + L) from the next sample after the sample i are impulsive noise locations, and the process proceeds to step S17. Then, data interpolation processing is performed.
On the other hand, when the judgment result of the step S12 is NO, the process proceeds to step S13, the deviation _{H i} is equal to or smaller than or -Hd. If the determination result is YES, the process proceeds to step S16, and it is determined whether or not there is a sample whose deviation is larger than Hd within Hn samples from the sample. When the result is YES, the process proceeds to step S17, and the interpolation processing is performed in the same manner as when the result of step S13 is YES.
[0013]
If the judgment result of the step S13 is NO (i.e., -Hd ≦ _H when _i ≦ Hd) when, and judgment result of the step S15 or S16 is NO, the process proceeds to step S14, the sample number i (i + 1 ). After the completion of the interpolation processing in step S17, the sample number i is set to (i + L + 1). Then, after the step S14 or S18, it is determined whether or not the processing has been completed up to the last sample (i = n). If not, the process returns to the step S12 and the next sample is described above. Repeat the process.
[0014]
In the data interpolation process in step S17, linear interpolation or curve interpolation is performed using samples located before and after the data sample (D _{i + 1 to} D _{i + L} ) of the digital data determined to be the noise location, and the noise location is determined. Replace the identified sample with the interpolated value. For example, to determine when and to perform linear interpolation, sample values _{_D i +} 1 _~D i + _L data samples _{D i} and _{D i + L + 1} and so as to be located on the straight line connecting the sampling timing (i + 1) ~ (i + L).
[0015]
Thus, in the present invention, the filter constant Hd, Hn (Hd, Hn> 0) and there is data that deviations _{H i} exceeds + Hd, deviations _{H i} is below -Hd within after Hn point of the data If things there, or, there is data that deviations H _i is below -Hd, if the less after Hn point data to the deviation H _i there is in excess of + Hd, digital data of the section corresponding thereto Is determined to be a noise location, and linear or curve interpolation is performed using digital data before and after the section.
The characteristics of the noise removal filter can be changed by appropriately adjusting the filter constants Hd and Hn.
[0016]
According to such a noise removing filter of the present invention, impulse noise can be removed without deteriorating the original signal.
FIGS. 5A and 5B are diagrams showing this state. FIG. 5A shows an example of input digital data, FIG. 5B shows an example of output data when a conventional low-pass filter is used, and FIG. Is shown. As shown in this figure, it can be seen that the digital data from which noise has been removed by the present invention shown in (c) has impulse noise removed without deteriorating the original signal.
[0017]
【The invention's effect】
As described above, according to the noise removing method and the noise removing filter of the present invention, it is possible to remove impulse noise without deteriorating the original waveform data.
Further, data obtained by statistically processing the difference values between adjacent samples of the digital signal, that is, data of a deviation obtained by dividing the difference between each difference value and its average value by the standard deviation of the difference value is used as a threshold value. By comparing with, it is not necessary to change the criterion according to the level and size of the digital data to be processed, and the filtering process should be performed with the same criterion. Becomes possible.
Further, by repeating the process a plurality of times, it is possible to detect a noise component that could not be detected in the previous process, and it is possible to perform a more accurate process.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a noise elimination filter in which a noise elimination method of the present invention is executed.
FIG. 2 is a flowchart showing a processing flow of a noise removal method of the present invention.
3A and 3B are diagrams showing examples of signals in the noise removal method of the present invention, wherein FIG. 3A shows input digital data including impulse noise, FIG. 3B shows difference value data, and FIG. It is a figure showing the output data which was removed.
FIG. 4 is a flowchart showing a flow of a filtering process in the noise removal method of the present invention.
5A and 5B are diagrams for explaining the effect of the noise elimination method of the present invention, wherein FIG. 5A is an example of input data including impulsive noise, and FIG. 5B is a diagram illustrating noise elimination by a conventionally used low-pass filter or the like; FIG. 3C is a diagram illustrating an example of a processing result according to the noise removal method of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 input digital data 2 difference calculator 3 deviation calculator 4 filter processor 5 output digital data

Claims

A method for removing impulse noise mixed in a digital signal,
A first step of calculating a difference value between adjacent samples of the digital signal;
A second step of calculating an average value and a standard deviation of the difference values, and calculating a deviation obtained by dividing a difference between the average value and the standard value for each difference value;
Comparing the calculated deviation with a preset threshold value, and when the absolute value of the deviation exceeds the threshold value continuously occurs at intervals within a predetermined number of samples, the corresponding sample of the digital signal A third step of determining that is an impulsive noise;
Replacing the sample of the digital signal determined to be the impulse noise with an interpolated value obtained from the samples located before and after the digital signal.

The method according to claim 1, wherein the first to fourth steps are repeated a plurality of times.

A noise removal filter for removing impulse noise mixed in a digital signal,
Means for calculating a difference value between adjacent samples of the digital signal,
Means for calculating an average value and a standard deviation of the difference values, and calculating a deviation obtained by dividing a difference from the average value by the standard deviation for each difference value;
Comparing the calculated deviation with a preset threshold value, and when the absolute value of the deviation exceeds the threshold value continuously occurs at intervals within a predetermined number of samples, the corresponding sample of the digital signal Means to determine that is impulsive noise, and
A noise removing filter, comprising: means for replacing a sample of the digital signal determined to be the impulse noise with an interpolation value obtained from samples located before and after the digital signal.