多层清除重复间隔阈值的EMD去噪及其应用

中国民航大学学报

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）

收稿日期:2013-06-05 修回日期:2013-07-02 出版日期:2013-10-15 发布日期:2013-10-08
作者简介:杜蓓（1982—），女，天津人，助教，硕士，研究方向为导航制导与控制.
基金资助:
天津市科技支撑计划重点项目（10ZCKFGX04000）；中央高校基本科研业务费专项（ZXH2012D001）

EMD denoising with multiple clear iterative interval-thresholding and its application

DU Bei,LI Meng

(College of Electronic Information Engineering,CAUC,Tianjin 300300,China)

Received:2013-06-05 Revised:2013-07-02 Online:2013-10-15 Published:2013-10-08

摘要/Abstract

摘要：

为了更好地提升经验模式分解(empirical mode decomposition,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阈值（EMD-MCIIT）的EMD 去噪方法。首先，对多层固有模态函数（intrinsic mode function，IMF）进行去噪袁应用alter 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阈值方法进行比较，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

Abstract:

Aiming at improving the EMD denoising performanc for the Mie scattering radar signals,a multiple clear iterative interval-thresholding(EMD-MCIIT)is used in EMD denoising. The multiple IMFs is firstly employed and the alter function is used to change the noise signals,and then the signal is denoised by the iterative interval-thresholding. Through simulation and the experiment of real radar returning signals,it turns out that compared with the traditional EMD threshoding methods the proposed approach can denoise effectively and the SNR is improved. Therefore,the demonstrated technique has a promising future.

Key words: experience mode deposition (EMD), multiple clear iterative interval, threshoding (EMD-MCIIT), Mie scattering lidar, denoising

中图分类号:

TN958.98

杜蓓，李猛. 多层清除重复间隔阈值的EMD去噪及其应用[J]. 中国民航大学学报.

DU Bei,LI Meng. EMD denoising with multiple clear iterative interval-thresholding and its application[J]. .

参考文献 12

[1]	陈涛，赵玉洁，刘东，等. 微脉冲激光雷达探测大气气溶胶定标反演新方法[J]. 中国激光，2012，32（5）：0514001.
[2]	陶宗明，吴德成，刘东，等. 激光雷达反演气溶胶后向散射系数误差估算[J].中国激光，2011，38（12）：1214001.
[3]	刘厚通，陈良富，苏林. Fernald 前向积分用于机载激光雷达气溶胶后向散射系数反演的理论研究[J].物理学报，2011，60（6）：064204.
[4]	郑发泰，华灯鑫，周阿维. Mie 散射激光雷达大气回波信号经验模式分解算法的研究与应用[J]. 中国激光.2009，36（5）：1068-1074.
[5]	HUANG N E. The age of large amplitude coastal seiches on the Caribbean coast of puerto rico[J]. Phy Oceanography，2000，30（8）：405-409.
[6]	HUANG N E，ZHENG SHEN. The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-Stationary Time Series Analysis[C]//ProcR Soc London A，1998，454：903- 995.
[7]	TIMOTHYSAUER.NumericalAnalysis[M].Beijing：PostsTelecom Press，2010：31-37.
[8]	KAIS KHALDI，MONIA TURKI-HADJ ALOUANE，ABDEL-OUAHAB BOUDRAA. A New EMD Denoising Approach Dedicated to Voiced Speech Signals[C]//International Conference on Signal，Circuits and Systems，2008.
[9]	ZHANG YIKUN，M A XIAOCHANG. An EMD-Based Denoising Method for Lidar signal[C]//2010 2rd International Congress on Image and Signal Processing.
[10]	BOUDRAA A O，CEXUS J C. Denoising Via Empirical Mode Decompo sition[C]//Proc Isccsp 2006.
[11]	JING-TIAN T，QING Z，YAN T，et al. Hilbert-Huang Transform ECGDenoising[C]//Proc Ist Int Conf Bioinf. Biomed. Eng（ICBBE2007），2007.
[12]	YANNIS KOPSINIS，STEPHEN MCLAUGHLIN，SENIOR. Development of EMD-based denoising methods inspired by wavelet thresholding[J]. IEEE Transactions Signal Processing，2009，57（4）：1351-1362.