基于STM32F4的小波分解(Mallat算法)程序说明

本文详细介绍了一种基于小波变换的信号处理方法,包括小波分解和重构的具体实现过程。通过实例展示了如何对ECG信号进行小波分解及重构,并给出了相关代码实现。

注:本文是程序的说明和实现思路,代码见:https://download.youkuaiyun.com/download/hnxyxiaomeng/10301718

一、主要思路
原始信号:OrgSig
信号长度:DWT_SIG_LEN
小波分解层数:N
与MATLAB类似,小波分解后产生2个数组DWT_L和DWT_C,但定义与MATLAB不同。定义如下:
DWT_L:[DWT_SIG_LEN,cD1_LEN,cD2_LEN…,cDN_LEN],其中xxx_LEN代表该数组的长度
DWT_C:[cD1 | cD2 | … cDN | cAN],其中cDx代表第x层的细节系数,cAN代表第N层的近似系数
二、函数原型
1、 小波变换函数DWT_Dwt
函数原型:

/****************************************
**小波变换,即1层小波分解
//V1.00   实现基本功能 2016-9-18 21:41:50

* @原理:
            DWT_FILTER_LEN-1
1、cA(n) =      ∑        DWT_Lo_D[k]*Sig[2*n-k+1]
                k=0
2、上述公式实现了卷积后再降采样,并且降采样时采的是第偶数个点
3、Sig的下标加1就是为了保证采样的是偶数点(C中下标从0开始,偶数点是第1,3,5....),若不加1,则采的是奇数点
4、cD(n)的实现原理同上
5、信号边沿采用对称延拓

* @return正常则返回变换后近似系数和细节系数的长度,错误则返回0
*****************************************/
uint16_t DWT_Dwt(
    float32_t* p_OrgSig,     //原始信号
    uint16_t OrgSigLen,      //信号长度
    float32_t *cA,           //近似系数
    float32_t *cD            //细节系数
)

2、 小波逆变换函数DWT_Idwt

/****************************************
**小波逆变换,即1层小波重构
//V1.00   实现基本功能 2016-9-18 14:48:24
* @原理:
              cA_LEN-1
1、Sig(n) =      ∑   DWT_Lo_R[n-2*k + DWT_FILTER_LEN -2]*cA[k] +  DWT_Hi_R[n-2*k + DWT_FILTER_LEN -2]*cD[k]
               k=0
2、上述公式实现了升采样后卷积,然后再相加
* @return 正常则返回逆变换后信号的长度,错误则返回0
*****************************************/
uint16_t DWT_Idwt(
    float32_t *cA,           //近似系数
    float32_t *cD,           //细节系数
    uint16_t cALen,          //系数长度
    uint16_t recLen,         //重构的信号长度
    float32_t* p_OrgSig      //重构的信号
)

3、 小波分解函数DWT_WaveDec
函数原型:

/****************************************
**小波分解,可实现N层小波分解
//V1.00   实现基本功能 2016-10-8 10:14:56
* @原理:
1、逐层调用DWT_Dwt函数进行小波变换
2、建立临时变量DWT_temp0和DWT_temp1用于存储各层变换中临时产生的近似变量
3、将cD1~cDN和cAN依次存入DWT_C中
4、DWT_L已经在变量定义时初始化
* @return 正常则返回1,错误则返回0
*****************************************/
uint16_t DWT_WaveDec(
    float32_t* p_OrgSig,    //原始信号
    uint16_t OrgSigLen,     //信号长度
    uint16_t DecLevel      //分解层数
)

4、 小波重构函数DWT_WaveRec
函数原型:

/****************************************
**小波重构,由DWT_L和DWT_C可实现N层小波重构
//V1.00   实现基本功能 2016-10-8 10:25:25
* @原理:
1、从DWT_C中取cD1~cDN和cAN进行逆变换
1、逐层调用DWT_Idwt函数进行小波变换
2、建立临时变量DWT_temp0和DWT_temp1用于存储各层逆变换中临时产生的近似变量
* @return 正常则返回1,错误则返回0
*****************************************/
uint16_t DWT_WaveRec(
    float32_t* p_C,       //DWT_L
    uint16_t* p_L,        //DWT_C
    uint16_t DecLevel,    //小波分解的层数
    float32_t* p_OrgSig   //重构出的原始信号
)

三、移植过程
1、 根据算法研究结果,确定需要进行小波分解的信号长度、小波函数和分解层数
2、 修改.h文件
a、修改信号长度、分解层数和小波系数长度

#define DWT_SIG_LEN      30           //信号的长度
#define DWT_DEC_LEVEL    3            //小波分解的层数
#define DWT_FILTER_LEN    6            //小波系数的长度,根据选择小波的不同而不同

b、修改DWT_L中的元素

#define DWT_L1   (DWT_SIG_LEN+DWT_FILTER_LEN-1)>>1
#define DWT_L2   ((DWT_L1)+DWT_FILTER_LEN-1)>>1
#define DWT_L3   ((DWT_L2)+DWT_FILTER_LEN-1)>>1
//#define DWT_L4   ((DWT_L3)+DWT_FILTER_LEN-1)>>1

c、修改DWT_C的长度

#define DWT_C_LEN       (DWT_L1)+(DWT_L2)+(DWT_L3 )*2//+(DWT_L2)+(DWT_L3)+(DWT_L4)+(DWT_L5)+(DWT_L6)+(DWT_L7)     //数组C的长度

3、 修改.c文件
a、修改DWT_C中的元素

uint16_t DWT_L[DWT_L_LEN] = {DWT_SIG_LEN, DWT_L1, DWT_L2, DWT_L3 };//需要根据DWT_L中元素的声明依次向里添加

b、修改小波系数

//db3
const float32_t DWT_Lo_D[DWT_FILTER_LEN] = {  0.0352,   -0.0854,   -0.1350,    0.4599,    0.8069,    0.3327};
const float32_t DWT_Hi_D[DWT_FILTER_LEN] = { -0.3327,    0.8069,   -0.4599,   -0.1350,    0.0854,    0.0352};
const float32_t DWT_Lo_R[DWT_FILTER_LEN] = {  0.3327,    0.8069,    0.4599,   -0.1350,   -0.0854,    0.0352};
const float32_t DWT_Hi_R[DWT_FILTER_LEN] = {  0.0352,    0.0854,   -0.1350,   -0.4599,    0.8069,   -0.3327};

4、 使用分解和重构函数
在程序中合适的位置,缓存或预定义一段原始数据OrgSig,并定义另一个与之长度的相同的数组,用于存储重构后的数据。使用例程如下:

    float32_t OrgSig[DWT_SIG_LEN] = {1, 2, 1, -1, 1, 2, -1, -2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 12, 13, 1, 3, 6, 8, 1, 4, 4, 4, 2, 8, 10};
    float32_t OrgSig1[DWT_SIG_LEN] = {0};
    DWT_WaveDec( OrgSig, DWT_SIG_LEN, DWT_DEC_LEVEL );
DWT_WaveRec( DWT_C,DWT_L, DWT_DEC_LEVEL,OrgSig1 );

四、注意事项
1、 堆栈设置问题
小波变换需要的临时变量较大,当信号长度较大时,可能会引起HardFault,进而进入函数HardFault_Handler死循环。这时,需要在启动文件startup_stm32f40_41xxx.s中修改堆区大小。
如:

; Stack_Size      EQU     0x00000400 //默认设置是这个
Stack_Size      EQU     0x0000FF00

五、测试结果
1、 对于采样率为360Hz的ECG信号,利用db3对500个点进行4层小波分解后再重构,得到结果对比如下图,二者相关系数为1.0000。
这里写图片描述

六、说明
程序为原创,文章是程序的说明。

### STM32 上的小波分解实现 小波分解是一种信号处理技术,广泛应用于数据压缩、去噪以及特征提取等领域。在嵌入式设备如 STM32 中实现小波分解需要考虑硬件资源有限的情况,因此通常会采用固定点算法来减少计算复杂度。 #### 1. 小波分解原理概述 小波分解通过一系列高通和低通滤波器对输入信号进行多分辨率分析。每次分解都会将信号分为高频分量和低频分量,并可以进一步递归地对这些分量继续分解[^1]。 对于 STM32 平台而言,由于其处理器性能限制,建议使用快速小波变换 (Fast Wavelet Transform, FWT) 的离散版本。FWT 是一种基于卷积运算的方法,能够显著降低计算开销。 #### 2. 实现步骤说明 以下是实现小波分解的关键部分: - **初始化环境** 配置 STM32 的定时器或 ADC 来采集待处理的数据流。确保有足够的存储空间保存中间结果。 - **定义滤波器系数** 使用预先设计好的小波基函数对应的滤波器系数(例如 Daubechies 或 Haar)。这些系数可以直接硬编码到程序中。 - **执行逐级分解** 对每一层的高低频分量分别应用相应的滤波操作并下采样,直到达到所需的层数为止。 下面提供了一个简单的 C 语言伪代码示例用于演示基本流程: ```c #include "stm32f4xx_hal.h" // 假设我们已经获取了一组长度为 N 的样本 data[] float data[N]; void wavelet_packet_decomposition(float *input_signal, int length){ static const float h[] = { /* 插入您的低通滤波器系数 */ }; static const float g[] = { /* 插入您的高通滤波器系数 */ }; if(length >= MIN_LENGTH){ // 设置最小可分解长度阈值 float low_pass_output[length / 2]; float high_pass_output[length / 2]; apply_filter(input_signal, h, low_pass_output, length); // 应用低通滤波 downsample(low_pass_output, length/2); // 下采样 apply_filter(input_signal, g, high_pass_output, length); // 应用高通滤波 downsample(high_pass_output, length/2); // 下采样 // 继续递归调用本函数完成更深层次的分解 wavelet_packet_decomposition(low_pass_output, length / 2); wavelet_packet_decomposition(high_pass_output, length / 2); } } // 卷积过滤功能简化版 void apply_filter(const float* input, const float* filter_coefficients, float* output, int size){ for(int i=0;i<size/2;i++) { output[i]=convolve(input,i,filter_coefficients,size); } } // 下采样的简单实现 void downsample(float* signal,int new_size){ // 这里省略具体逻辑... } // 计算单个输出点的卷积值 float convolve(const float* sig, unsigned pos, const float* coeff,unsigned len){ float result=0; for(unsigned k=0; k<sizeof(coeff)/sizeof(*coeff)&&k<=pos;k++) result +=sig[pos-k]*coeff[k]; return result; } ``` 上述代码仅为概念验证性质,在实际部署前可能还需要针对目标平台做更多优化工作,比如利用 SIMD 指令集加速浮点数乘法累加过程或者改写成定点数形式以节省内存占用等措施[^2]。 #### §相关问题§ 1. 如何选择适合特定应用场景的最佳小波基? 2. 在 ARM Cortex-M 系列微控制器上运行 FFT 和 DCT 是否比 WPT 更高效? 3. 如果我的项目仅需实时监测某几个频率范围内的能量变化,则是否有必要完全展开整个树状结构的小波分解图谱?还是可以通过某种剪枝策略提前终止不必要的分支路径探索从而节约功耗? 4. 当面对非均匀间隔采样序列时,标准 Mallat 算法还能否正常适用?如果不可以的话又该采取何种替代方案呢? 5. 考虑到现代 DSP 处理单元往往内置专用 MAC 单元支持矩阵向量化指令扩展特性,那么相比于纯软件模拟方式来说能否有效提升此类数值密集型任务的整体吞吐率表现?
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值