小波变换在水声信号处理中的应用研究

杭州应用声学研究所 刘志鹏

小波变换是一种近年来逐渐兴起的数学计算分支，其在信号平稳传输工作中发挥了重要作用，并广泛应用于水声探测工作中。海洋蕴藏着丰富的生物资源以及矿物资源，随着经济建设的高速发展，我国资源需求不断增大，小波变换通信系统在水声信号处理中的智能化发展，必将成为信号运输管理的主流。

1 小波变换概念介绍

小波分析，又被叫做小波变换，是指一种利用长度不同、衰减效率不同的“母小波”的震荡信号形成的信息内容，来实现信号传输的目的。“小波”这一概念最早是由Morlet和Grossman于上世纪80年代提出，其名称来源于法语中的“ondelette”，翻译为中文即“小波”，在英语中，因为“onde”被改成了“wave”，因此其整体词汇变为“wavelet”。一般来说，小波变换主要分为两个种类，即“离散型小波变换”与“连续性小波变换”，这两种小波的主要区分点，是连续性小波变换能够在所有可能的缩放和平移上操作，而离散性小波变换采用所有缩放和平移值的特定子集。由于小波变换概念自身的特殊性，所以其常用于多个课题研究项目，其可以视为时域频域表示的形式，结合整体信号传输的调和分析，实现有刺激性的响应滤波器的滤波器段，并借此构成CWT的原理制约，也就是说，小波变换可以在测不准原理的其他形式的情境中考虑。

2 小波变换在信号处理工作中的工作原理

在进行小波分析时，人们常用区别于原始的“标准度”与“分辨率”进行信号观察，一般来说，信号传递过程中是较为平稳的，但在细节处的不连续性表现的也比较明显，这种分辨率的特殊化是小波变换实现信号传递的基本特征。进行小波变化不仅需要看到整体信号的情况，又要分辨出隐藏于信号中的细节，并且可以通过将函数持续时间缩短，来保障整体信号强度的连续性；同时设立一定持续时间较长的特殊信号，来实现不同分辨率的小波分析应用。这种通过构造持续时间很短的高频基函数和持续时间很长低频基函数，能够有效发挥小波分析在信号传递中的作用，并且作为一种多尺度的信号交流方式，其将不同时间尺度的正交分量叠加，允许人们对该信号进行分解处理。

通过对小波变化的定义分析可知，在常规型号被处理分化为多个分辨率信号后，各离散信号代表了不同的原始信号强度，并且这些信号还伴随着一定的峰状信号点。在小波变换的技术支持下，讲这些频率峰值进行计算，区别于高分辨信号成分，实现对信号的优化处理。而对于颜色重叠的色谱峰，究其根本其实就是不同成分色谱信号的叠加组成，其相较于普通型号而言，存在更多元化的信号变化方式。在利用小波变换进行信号处理时，能够将信号中的高频部分进行提取，并使其脱离重叠状态，分量进行信号解析。常规小波变换多组重叠信号解析普遍为三个环节，其一，通过离散小波变换的方式，将多组小波信号进行解析，使其成为离散逼近C(j)和离散细节D(j)；其二，在所有D(j)项目中，分别选取其中分辨率较高的离散细节D(k)，保证这个D(k)的倍数要高于1，且重组后其分辨率信号较高，能够直接应用于D(k)的项目信号研究。

3 小波变换在水声信号处理中的应用探讨

3.1 四分量检波器应用项目

四分量检波器是小波变换的重要应用项目，其工作原理是结合水听器和磁电式检波器之间能够产生较大的反射波压，从而形成干扰波，获得相应的信号处理效果。尤其在水声信号处理时，在人工作用下，其震动波经过海水向下传播，在信号震动达到一定程度时，能够获得相应的有效波，从而获知水声信号情况。当到达某一分界面时，波长会发生变化，从而产生纵波（P波）和横波（S波），这两种波在四分量检波器接收后，会分化成两大部分：一部分是在海水传播过程中的压力变化应用，在水压的作用下，实现水压向电压信号的转变；另一部分是正交型三分量检波器所接收到的水压变化信号，将P波与S波转化为电信号。一般来说，当四分量检波器采集到地震信号后，能够得到更为全面的水下地质构造图像，这种四分量检波器结构主要由水听器和三个相互正交的磁电式传感器组成，能够实现对P波与S波的同时记录。并将所有检波器装置在一个密闭的传感器中，通过遥控安放在海床上，结合四分量检波器顶端的水听器作用，实现水声信号的优化接受处理。

3.2 水下反射元素信号识别

在水下环境中存在着大量的沉积岩，其中的微量放射元素含量存在着一定的差异性，通过水声信号处理对不同环境中的微量元素情况进行探测，再根据探测结果根据一定指标进行分析，就能够实现水下反射元素信号识别需求。而小波变换技术的应用，能够提高对信号检测的强度，通过对放射性元素的差异性进行物质分析，根据自然伽玛曲线确定管柱的井下位置，并通过放射性元素检测来对水淹层进行智能识别，进一步完善信号处理定位作业。实际作业过程中，由于自然伽马射线自身存在一定的放射性，会对人体及地下环境造成一定伤害，所以操作人员要明确小波变换技术要求，并对水听器进行清理作业，保证整个水下反射元素信号识别作业的安全性。自然伽马测井技术的应用，极大程度上提高了小波变换在水声信号处理工作中的应用效率，发展到现在其探测工艺已基本完成，在水下资源探测工作中能发挥较大应用价值。

3.3 水听器信号处理系统

以某地区资源开发公司为例，该地区主要是浅海地区油气藏，进行资源探测信号深度约为50m，在其日常工作中，每日需要从水下向监控中心发送上万条信号反射信息，其工作量较大。通过对这些反射信息的排查分析，发现其中真是发生的资源探测行为不超过整体的20%，换言之其余80%都是不需要进行处理的无效信息，不需要监控人员进行信号处理。在小波变换的应用，能够在海上区域产生震动波，在海底岩石层反射后形成S波与P波，并在三分量检波器的作用下进行电信号处理。由于P波在水中的传播会造成一定的水压浮动变化，水听器在这种变化作用下会实现数据收集作用。这种方式的信号处理优势在于，它能够保证所受到60%以上的反馈信号都是水声信号处理时产生的信息，并且对水下复杂的生态环境，具备一定的阻隔作用。一般来说，小波变换的水听器信号处理系统供电不稳定，这部分故障信息是整个系统运行过程中不可避免的环节，但通常几分钟后便可复原，因此这部分信息不需要进行处理。在数据采集环节，经过水下电缆进行电信号输送时，能够将其固定在记录船上，这部分电信号由Atmega128单片机和ltc1606采集芯片组成。该地区水下资源信息收集系统是利用水听器数据，在RS232串口的帮助下，将数据信息传到上位机，并由Labwindows产生信号图形界面，帮助进行小波滤波算法计算，形成相应的信号对比，完成资源信号分析。

3.4 油井探测噪声小波分解

由于有效信号和随机噪声在不同尺度上进行小波分解时存在着不同的传递特性和表现特征，利用超声波的反射原理实现对井下情况进行探测，地上发射的超声信号在接触到地下信息后会发射回来，经过小波变换的处理将声波信号转化为电信号，工作人员再通过对电信号的分析了解井下实际情况。小波变换作用下的超声电视测井技术在水平井测井工作中的应用，能够有效对射孔质量及套管使用信息进行探测，若发现套管等结构出现损坏，可以及时进行更换，避免造成更大的损失。它的有点在于能够有效提升油田开采作业的施工效果，降低经济损失，在水平井测井工作中得到了广泛推广。实际应用环节，其信号分解算法如下：其一，通过对不同信号的优化分析，确定其适合的基小波，并构造相应的优化分解层次；其二，Daubechies小波的重要特质就是其不仅是连续和正交的信号类型，更是支集最小的信号状态，因此在进行相应的油井探测噪声小波分解时，需要利用分解与重构算法进行计算；其三，为保证整体信号不发生变化，在小波变换过程中要保留所有的低频系数，也就是将不同噪音层对应下的小波系数与相应的阈值λ进行比较，获得该点与阈值的差；其四，完成最后的逆小波变换，得到最底层信号后，经过各层高频处理，完成逆小波变换重构，并恢复小波变换处理中的真是信号。

3.5 海洋环境水声信号处理

美国斯坦福大学的Donoho和Johnstone教授，在高斯白噪声基础上，完成了小波变换的水声信号处理算法，并将这种算法称为“WaveletShrinkage”。它是CAN-FD总线结合水声检测安全机制，形成的报文帧结构形式，能够保证10Mbps通信速率以下的64字节信息传输需求。常规水声信号处理要具备轻量级要求，在有限的硬件资源管理作用下，进行水下通信传输运算，其自身要具备一定的防破解能力，避免出现信号处理误差，且小波变换信息中的报文数据场中的字节数应高于最小加密块数量。常见的安全传输算法是AES加密算法，其在数据计算环节强调对称计算，即双方运输数据同时计算，具备传输计算时间较短、兼容性强、安全性高等特点。在实际应用过程中，在某些频段上海洋环境水下信号频率更接近于Rayleigh分布，而零均值、窄带高斯分布的峰值分布也是Rayleigh分布。以AES-128算法为例，这种水下信息通信方式对传输数据及MAC进行了加密计算，在整个数据场中包括512位64个字节，将前48字节进行传输加密后，把剩余的16个字节进行MAC校验，实现AES-MAC的理论暴力破解次数为2128，保证通信传输的安全性、有效性。在实际海洋环境水声信号处理工作中，其信号测量点常位于水下几十米甚至更高的深度中，可以将其信号分布看为高斯型分布，在小波变换过程中，结合噪声的变化，将整体信号处理视为零均值高斯水下信号变换过程。

结论：本文通过对小波变换概念的介绍分析，探究小波变换在信号处理工作中的工作原理，并就其在水声信号处理中的应用进行探讨，针对不同应用环境，对其实际应用方法进行总结分析。就当下形势而言，小波变换在水声信号处理中的应用已成为信号传输发展的必然趋势，作为该领域中的核心技术，促进了信息图像通信的融合，是未来物联网络技术建设的核心。