通信系統中小波去噪技術的改進

摘 要 語音信號作為人們生活交流基礎的一部分，在通信過程中噪聲成為影響通信質量的最大原因。為解決這一問題，對通信系統中的小波去噪技術進行改進。幫助通信系統能夠更好的提高服務質量。

【關鍵詞】通信系統 小波去噪 技術改進

語音信號作為移動通信中最重要的一部分，移動通信過程中噪聲影響是最突出的一個問題。為尋找去除噪聲的更好方法，小波去噪是一項比較成功的技術，對6dB信噪比以上信號有著更好效果。在移動通信中，由于目標具有移動性以及地形和地物變化的特點，讓系統中信號與噪聲有變得更加具有時變性。小波去噪更加適合處理這一類不平穩信號。小波去噪（wavelet domain denoising），是以Y.Meyer以及LDaubechies等工作為奠基迅速發展的一門新型學科。小波去噪技術在發展過程中，能夠很好的去除高斯白自噪性（Additive White Gaussian Noise，AWGN），同時保持信號主要特征。在移動通信實際應用過程中，對噪聲做出較好處理是非常重要的。因此，對通信系統中的小波去噪技術改進能夠幫助提高通信系統服務質量。

1 通信系統中的小波去噪技術改進

1.1 小波去噪技術基本原理

隨著信號處理技術的發展，數字信號處理算法（Digital Signal Processing，DSP）與應用給現實帶來極大便利。近年來，小波理論得到了非常迅速的發展，而且由于其具備良好的時頻特性，因而實際應用也非常廣泛。具體來說小波去噪方法的成功主要得益于小波變換具有如下特點：

（1）低熵性，小波系數的稀疏分布，使得圖象變換后的熵降低；

（2）多分辨率，由于采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻畫信號的非平穩特征，如邊緣、尖峰、斷點等；

（3）去相關性，因為小波變換可以對信號進行去相關，且噪聲在變換后有白化趨勢，所以小波域比時域更利于去噪。

1.2 小波去噪技術基本概念

1.2.1 白噪聲

白噪聲（white noise）指在功率譜密度在整個頻域內均勻分布的噪聲。白噪聲相關函數只有在Υ=0才不等于0；也就是說，只有在Υ=0時才相關，其他時刻隨機變量都無關；

1.2.2 高斯隨機過程

高斯隨機過程（Gussian Process）又稱為正態隨機過程。作為一種普遍存在的隨機過程，在通信信道中的噪聲，通常被稱為高斯過程。隨機過程中，如果高斯為x（t），那么隨機變量x1=x（t1），x2=x（t2），x3=x（t3），……xn=x（tn）。高斯隨機變臉不相關時，各個變量之間相互獨立。

2 通信系統中的小波去噪技術改進的實現

通信系統主要以數字信號處理器（digital signal processor，DSP） 為主，數字信號處理以其獨特的結構特點，將便捷性、即時性等特點帶入到諸多應用中。在通信系統中實現各種數字信號處理功能，主要有著更好的精準度、集成度、穩定性等特點；通過通信系統可實現編程性，修改、升級、置換等，實現硬件平臺的穩定；為適應數字信號處理需求，通信系統具有高速實時性處理特點。

2.1 小波去噪的軟、硬件實現

在實現過程中，采用TI的DSKPLUS實驗板，板上芯片為TMS320C542，同時配有模擬接口芯片AIC（Analog Irnerface Connector）·TLC320AC01，將芯片接口與DSO芯片分時復用串口相連。將輸入模擬信號經過AIC芯片轉變成為數字信號，經由DSP芯片進行進一步處理。DSP主機與PC機并口相連，處理后數據發送到PC后，由PC界面觀察分析結果。實驗裝置圖，如圖1所示。

在圖1中，R1=10k，R2=2k。DSP系統啟動主要有從儲存器運行程序以及利用自舉加載器進行加載兩種方式。DSP如果硬件復位，那么系統將采樣MP/MC＼引腳。如果系統硬件復位采樣MP/MC＼引腳較高，系統則從片外FF80H處執行微處理器工作。

2.2 DSP與主機接口

C542能夠為主機接口的8位告訴并行口提供HPI口。當C54x工作與40MHz頻率時，HPI數據傳輸速度能達到64Mbps，如果主機用這種寬帶來工作，那么主機接口工作效率能夠達到32MHz。由于語音信號具有短時性的特點，因此很容易在某一時段出現隨機噪聲。因此，小波去噪方法能夠更好的去除語音信號中的噪點。

3 結束語

在通信系統中小波去噪技術改進方法中，為取代傳統正交變換去噪方式，結合DSP性能特點，將小波去噪技術在DSP中實現，幫助更好提升通信系統服務質量。

參考文獻

[1]張淑清，師榮艷，董玉蘭等.雙變量小波閾值去噪和改進混沌預測模型在短期電力負荷預測中的應用[J].中國電機工程學報，2015，35（22）：5723-5730.

作者簡介

陳學鋒（1980-），男，浙江省泰順縣人。碩士學位。講師。研究方向為電子與通信技術。

作者單位

河南工學院 河南省新鄉市 453000