3. 信号预处理与分帧
声呐接收到的原始信号在进入时频分析之前，通常不能直接使用。水听器输出往往叠加了直流偏置、工频与机械干扰、宽带自噪声，以及不同距离目标造成的幅度差异。如果把这些成分原样送入短时傅里叶变换或小波变换，时频图上会出现横贯全频带的亮线、底噪抬高、弱目标被强目标掩盖等问题。本节按“去均值—滤波—归一化—分帧加窗”的处理链展开，重点说明每一步的实际做法，以及窗函数选择如何直接改变时频图的时间分辨率、频率分辨率和幅度读数。
去均值：先消除直流与慢漂移
去均值的目标是让每段信号围绕零值波动。最简单的做法是减去整段信号的算术平均：
import numpy as np
def remove_mean(x):
return x - np.mean(x)
# 若存在缓慢基线漂移，可先高通或减去滑动均值
def remove_slow_drift(x, fs, win_sec=1.0):
win = int(fs * win_sec)
kernel = np.ones(win) / win
baseline = np.convolve(x, kernel, mode='same')
return x - baseline需要注意，滑动均值在两端会产生边界效应，工程上常配合 mode='reflect' 或对首尾做镜像延拓。去均值后应检查残余直流：若均值绝对值仍大于信号标准差的 1%，说明存在明显漂移，应改用高通滤波处理。去均值本身不改变信号的频率成分分布，但能避免 STFT 第 0 个频点出现异常大值，从而让后续归一化和动态范围显示更合理。
滤波：按分析带宽保留有效成分
声呐信号滤波不是“越干净越好”，而是要与分析目标匹配。被动听测关注目标辐射噪声的低频线谱，通常保留 20 Hz～2 kHz；主动探测关注发射脉冲的回波，带宽由发射信号决定，例如线性调频信号带宽 1 kHz，则接收链路通带应覆盖该带宽并留出余量。实际处理中常用零相位滤波避免波形时移：
from scipy.signal import butter, sosfiltfilt
def bandpass(x, fs, low, high, order=4):
sos = butter(order, [low, high], btype='bandpass', fs=fs, output='sos')
return sosfiltfilt(sos, x)选择 sosfiltfilt 而非单次 lfilter，是因为前者正向、反向各滤一次，相位响应为零，不会让回波到达时刻发生偏移——这对后续时延估计和时频图上的到达时间判读很关键。阶数不宜盲目取高：4～6 阶巴特沃斯通常已足够，阶数过高会带来通带边缘振铃和数值不稳定。若存在 50 Hz 工频干扰，可单独加一个窄带陷波，但陷波带宽要窄（如 Q=30），否则会把附近的低频线谱一起削掉。
归一化：让不同段、不同通道可比
归一化的目的是统一幅度尺度，便于设定统一的色标和检测门限。常用两种方式：峰值归一化 x / max(abs(x)) 适合观察波形包络；RMS 归一化 x / sqrt(mean(x**2)) 更适合噪声背景下比较不同时段的能量。若做多通道波束形成前的通道均衡，应对每个通道分别做 RMS 归一化，否则灵敏度差异会破坏波束指向。归一化必须在滤波之后进行，因为滤波会改变信号能量；同时要记录归一化系数，便于把时频图幅度换算回原始声压级。
分帧加窗：分辨率与平滑度的折中
分帧把长信号切成短段，每段做 FFT 得到一列频谱，按时间排列即得时频图。两个参数最关键：帧长 N 和帧移 H。频率分辨率约为 fs/N，时间分辨率约为 N/fs。例如采样率 fs=8000 Hz，取 N=1024，则频率分辨率约 7.8 Hz，单帧时长 128 ms；若目标线谱间隔只有 5 Hz，这个帧长就不够，需要增大到 N=2048 甚至 4096。帧移 H 决定时频图的时间步进，H 越小图越平滑但计算量越大，工程上常取 H=N/4（75% 重叠）或 N/2（50% 重叠）。分帧前应保证信号长度是帧移的整数倍附近，不足部分补零或丢弃，补零会引入幅度下降，需在显示时补偿。
加窗的作用是抑制帧两端突变造成的频谱泄漏。矩形窗等效于没有加窗，主瓣最窄、频率分辨率最高，但旁瓣仅 -13 dB，强线谱的泄漏会淹没附近弱线谱。汉宁窗旁瓣 -31 dB，适合一般连续谱分析；汉明窗第一旁瓣 -41 dB，适合线谱检测；布莱克曼窗旁瓣 -58 dB，动态范围最大，但主瓣明显变宽，短脉冲在时频图上会被抹开。实际选择可遵循：关注“有没有这根线谱”用汉明或布莱克曼；关注“脉冲什么时候到”用矩形或汉宁；既要看时间又要看频率时，汉宁窗加 75% 重叠是稳妥的起点。
一个可复现的处理示例
假设一段 10 s、fs=8000 Hz 的被动声呐数据，目标线谱约 320 Hz，另含 50 Hz 工频和缓慢漂移。处理流程为：去均值并减去 1 s 滑动均值；4 阶巴特沃斯带通 100～1500 Hz；按帧长 2048、帧移 512 分帧，加汉明窗；对每帧做 FFT 并取幅度平方，得到 2048×157 的时频矩阵（约 157 帧）。观察时频图时，若 320 Hz 处出现连续亮线而 50 Hz 处已消失，说明滤波和去均值有效；若亮线在时间方向出现周期性明暗，通常是帧移过大或未做重叠补偿，可减小帧移或改用汉宁窗重试。幅度色标建议用 dB 显示并固定参考值，避免每帧自动归一化造成强弱目标对比失真。