随着各国对海洋资源的重视,水声信号处理方法成为海洋环境信息处理中的一个重要研究方向。信号的稀疏表示方法能够将真实信号与噪声有效分离。本文以线性调频水声信号作为研究对象,主要应用稀疏分解方法对水声信号进行滤波降噪。并搭建信号仿真分析处理平台,结合相关信号滤波方法在平台上进行应用研究。由于在海洋以及各类水资源环境中存在着周期性干扰、随机白噪声和混响干扰,要想从水声信号中提取更多的有效信号,就必须提升在不同强干扰背景下信号的检测能力。为了解决在水资源环境中水声信号信噪比较低的问题,本文基于稀疏表示算法对水声信号展开研究,提出了一种基于稀疏分解的水声信号降噪方法,并将该方法应用于声引信检测系统中,主要工作内容如下:(1)本文首先介绍水声信号的基本模型,论述稀疏表示算法的相关理论基础、信号稀疏表示方法以及信号稀疏分解降噪的相关算法。同时进行信号滤波所需的方法步骤研究和基础理论推导,最后与经验模态分解降噪方法和小波降噪方法在模拟仿真平台上进行对比实验。实验结果表明信号稀疏分解降噪方法在一定信噪比条件下还原效果更好,能提取水声信号的有效特征。(2)其次,本文基于水声信号模型,提出一种信号稀疏分解的降噪方法。利用循环移位构建字典矩阵并建立对应的初始字典,采用自适应正交匹配追踪算法对字典矩阵里选择的全部原子进行正交化处理,然后将与原始信号最佳匹配的原子线性组合,重构原始信号,达到信号滤波的目的。仿真实验表明对水声信号压缩感知后能够有效提高信号的信噪比,在一定干扰条件下能够提取水声信号的有效信息。(3)最后,本文将提出的算法应用于声引信信号仿真分析处理平台,验证算法的实用性与有效性。利用Labview虚拟仪器软件和NI数据采集卡方式搭建声引信信号仿真分析处理平台。通过该平台加载原始波形数据和设置算法相关参数,验证本文提出的基于稀疏分解的水声信号降噪方法。研究结果表明,本文提出的基于稀疏分解的水声信号降噪方法能够有效的对水声信号进行滤波降噪。