基于小波重构的信号带宽估计方法及装置

技术特征：
1.一种基于小波重构的信号带宽估计方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理信号进行分段处理以获取多个分段信号，对多个分段信号进行预处理以获取降噪后的幅度谱数据；对所述幅度谱数据进行小波低频重构处理以提取对应的包络信号；确定所述包络信号的边界，以根据包络信号的边界估计所述待处理信号的带宽。2.根据权利要求1所述的基于小波重构的信号带宽估计方法，其特征在于，所述对多个分段信号进行预处理以获取降噪后的幅度谱数据，包括：依据信号分段顺序对多个分段信号进行互相关运算，以获取降噪信号；对所述降噪信号进行离散傅里叶变换，以获取对应的频谱数据；将所述频谱数据转换为对应的幅度谱数据。3.根据权利要求1所述的基于小波重构的信号带宽估计方法，其特征在于，所述对所述幅度谱数据进行小波低频重构处理以提取对应的包络信号，包括：基于预先确定阶数的小波基、小波分解层数，利用低频滤波器对所述幅度谱数据进行递归分解，以获取目标低频数据；基于所述目标低频数据按确定的所述小波分解层数进行递归重构，以获取所述包络信号。4.根据权利要求3所述的基于小波重构的信号带宽估计方法，其特征在于，所述利用低频滤波器对所述幅度谱数据进行递归分解，以获取目标低频数据，包括：根据预先确定阶数的小波基确定滤波器系数；在第n 1层，将第n层的分解结果、滤波器系数进行卷积运算，对所述卷积运算结果进行下采样，并将下采样结果作为第n 1层的分解结果；以及，重复该过程至预设的小波分解层数，以获取所述目标低频系数；其中，n为正整数，所述幅度谱数据配置为第一层的输入参数。5.根据权利要求3或4所述的基于小波重构的信号带宽估计方法，其特征在于，所述基于所述目标低频数据按确定的所述小波分解层数进行递归重构，以获取所述包络信号，包括：将第n层的高频信息置零，对第n层的低频数据进行上采样，基于上采样结果、滤波器系数进行卷积运算，并将卷积运算结果配置为第n-1层的低频信息；重复该步骤至最上层，以完成递归重构并获取所述包络信号；其中，n为正整数；所述目标低频数据配置为最后一层的低频数据。6.根据权利要求1所述的基于小波重构的信号带宽估计方法，其特征在于，所述确定所述包络信号的边界，以根据包络信号的边界估计所述待处理信号的带宽，包括：对所述包络信号进行归一化处理，并对归一化结果进行第一次前向差分运算以获取第一差分结果；对所述第一差分结果进行分段处理，并对分段处理结果进行第二次前向差分运算以获取第二差分结果；利用预设阈值对所述第二差分结果筛选极大值以获取极大值集合；根据所述极大值集合确定左边界和右边界；基于所述左边界确定第一极小值索引并配置为频谱上频带，以及基于所述右边界确定
第二极小值索引并配置为频谱下频带；根据所述频谱上频带和所述频谱下频带估计所述待处理信号的带宽。7.根据权利要求1或6所述的基于小波重构的信号带宽估计方法，其特征在于，所述待处理信号的带宽为所述待处理信号的过零全带宽。8.一种基于小波重构的信号带宽估计装置，其特征在于，所述装置包括：信号预处理模块，用于对待处理信号进行分段处理以获取多个分段信号，对多个分段信号进行预处理以获取降噪后的幅度谱数据；信号重构模块，用于对所述幅度谱数据进行小波低频重构处理以提取对应的包络信号；带宽估计模块，用于确定所述包络信号的边界，以根据包络信号的边界估计所述待处理信号的带宽。9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于小波重构的信号带宽估计方法。10.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的基于小波重构的信号带宽估计方法。

技术总结
本公开具体涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于小波重构的信号带宽估计方法及装置、一种计算机可读介质，以及一种终端设备。所述方法包括：对待处理信号进行分段处理以获取多个分段信号，对多个分段信号进行预处理以获取降噪后的幅度谱数据；对所述幅度谱数据进行小波低频重构处理以提取对应的包络信号；确定所述包络信号的边界，以根据包络信号的边界估计所述待处理信号的带宽。本公开的方法可以应用于多种不同的信号，不仅降低了算法的复杂度，还会减弱信号随机性对估计精度的影响；具有较强的鲁棒性。有较强的鲁棒性。有较强的鲁棒性。


技术研发人员：郑文秀 马天鸿
受保护的技术使用者：西安邮电大学
技术研发日：2022.04.06
技术公布日：2022/7/29