多层清除重复间隔阈值的EMD去噪及其应用

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1、第31卷第5期2013年lO月中国民航大学学报JOURNALOFCIVⅡ。AVIATIoNImTIVERSITYoFCHDiAV01．31No．50ctober2013多层清除重复间隔阈值的EMD去噪及其应用杜蓓，李猛(中国民航大学电子信息工程学院，天津300300)摘要：为了更好地提升经验模式分解(empiricalmodedecomposition，EMD)对于Mie散射激光雷达信号的去噪效果．提出了一种多层清除重复间隔闽值(EMD—MCIIT)的EMD去噪方法。首先，对多层固有模态函数(in—trinsicmodefunction，IMF)进行去噪。应用a

2、lter函数对信号分量进行改变。然后，应用重复间隔阈值(EMD—IIT)对信号进行滤波。通过信号仿真以及Mie散射激光雷达真实回波信号的实验进行验证，与传统的EMD闺值方法进行比较，结果表明该方法可以有效地去噪，信噪比有了较大的提升，因此具有很好的应用前景。关键词：经验模式分解；多层重复间隔阈值；Mie散射激光雷达；去噪中图分类号：‘rN958．98文献标志码：A文章编号：1674—5590(2叭3)05—0005—04EMDdenoising们thmultiplecleariteratiVeinterVal—thresholdinganditsapplicat

3、ionDUBei．LlMe孔《(cozfege旷Efec￡ronic蜘mmionEn垂Me“ng，翻∞，n删汛300300，C危ino)Abstract：AimingatimprovingtheEMDdenoisingped'onnancfortheMiescatteringmdarsignals，amultipleclearitemtiveintenral—thIesholding(EMD—MCIIT)isusedinEMDdenoising．ThemultipleIMFsisfirstlyemployedandthealterfhnctionisusedto

4、changethenoisesignals，andthenthesignalisdenoisedbytheiterativeinterval—thresholding．Throughsimulationandtheexperimentofrealradarretumings培nals，ittumsoutthatcomparedwiththetraditionalEMI)threshodingmethodsthepmposedapproachcandenoiseefkctivelyandtheSNRisimpmved．Therefore，thedemonstrat

5、edtechniquehasapmmisingfl】ture．Keywords：experiencemodedeposition(EMD)；multiplecleariterativeintenral；threshoding(EMD—MCIIT)；Miescatteringlidar；denoisingMie散射激光雷达因其具有很高的时空分辨率和测量灵敏度，已成为探测大气消光系数、大气能见度、大气风场等物理参数的重要技术手段旧】。但在Mie散射激光雷达系统中存在着许多噪声和干扰源，加之激光雷达回波信号自身随距离衰减严重，这使得激光雷达回波信号信噪比较低，限制了激

6、光雷达的有效探测距离和探测精度。因此必须对回波信号进行滤波去噪，提高信噪比。Mie散射激光雷达回波信号是一种典型的非线性非平稳信号，文献[4]采用经验模式分解(empiricalmodedecomposition，EMD)去噪方法对其进行处理，取得了较好的效果。EMD能将一个信号的能量按照时域各种固有尺度的波动进行分解，得到一系列频率从小到大的固有模态函数(intrinsicmodefunc—tion，IMF)。信号的噪声(即高频部分)主要集中在最开始的少数几个IMF。用原始信号减去这几个IMF，即可去除噪声。EMD在去噪方面表现出较强的自适应性，与小波去噪方法

7、相比，其最大优点是可以从数据中自适应的得到基函数，克服了小波变换中要选取合适小波基的困难，是一种特殊的、具有小波变换优点的自适应去噪方法阳。但是，EMD分解后的IMF分量存在模态混叠以及端点效应，这使得去噪效果有时不很理想。为了更好的解决模态混叠问题，采用阈值对IMF分量进行限定。这类方法用阈值处理高频IMF分量，从而在滤除噪声的同时也更好地保留了信号特征M。采用阈值进行EMD去噪，阈值的选取准则主要分为两类，第一类是采用直接阈值(EMD—DT)的方法，如小波阈值等。这类方法在进行阈值处理时往往忽略了IMF分量间歇过0的特性，因此对于有用信号的保留不够理想。第二

8、类是间隔阈值(EMD—I