【摘要】：去噪是激光回波處理的重要一環(huán),好的去噪算法可以有效地去除噪聲帶來的影響,保留有效信號,減少失真。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庖孕盘柕木植刻卣鲿r(shí)間尺度為依據(jù),將時(shí)域信號分解為若干個(gè)不同頻帶尺度的時(shí)域信號分量,傳統(tǒng)的去噪實(shí)現(xiàn)一般是直接舍棄高頻分量。然而,由于在某些高頻分量中,存在著有效信號和噪聲的混疊,如果直接舍棄,會(huì)導(dǎo)致有效信號的損失。由此考慮并提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饧胺謹(jǐn)?shù)階傅里葉變換的激光雷達(dá)回波去噪算法,用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換處理特定的本征模態(tài)函數(shù),以此來提高去噪的有效性及準(zhǔn)確性。
【圖文】：

http∶//www．laserjournal．cn噪聲的干擾，難以分辨出實(shí)際回波脈沖個(gè)數(shù)和強(qiáng)度，也無法將它們直接提取出來。圖1實(shí)際激光回波與理想回波信號用EMD分解實(shí)際回波信號，獲得前八階IMF分量，各分量如圖2所示:圖2回波信號分解出的前八階IMF分量從圖2分解的結(jié)果看出，噪聲明顯的集中在第一、第二個(gè)IMF分量，即IMF1，IMF2是噪聲層，第三個(gè)IMF分量也存在一些噪聲的混疊，是過渡層。傳統(tǒng)EMD濾波的實(shí)現(xiàn)是直接舍棄前幾階時(shí)間尺度小的IMF，組合剩余階次IMF實(shí)現(xiàn)重構(gòu)。圖3分別列出舍棄前三階IMF與舍棄前兩階IMF以及僅舍棄第一階IMF后的重構(gòu)結(jié)果。其中，藍(lán)色實(shí)線代表去噪后的回波，紅色星線代表理想回波信號。從圖3可以看出，由于在IMF2和IMF3中，有用信號與噪聲出現(xiàn)混疊，直接舍棄這些分量會(huì)使得信號嚴(yán)重失真;而只去除第一階IMF分量后仍有較多噪聲混疊。因此選取第二、三階IMF分量，對其進(jìn)行FＲFT變換，取p=0.5，結(jié)果如圖4所示:(a)舍棄IMF1、2、3的重構(gòu)結(jié)果(b)舍棄IMF1、2的重構(gòu)結(jié)果(c)舍棄IMF1的重構(gòu)結(jié)果圖3圖4IMF2、3的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換頻譜而理想信號在p=0.5的頻域上的頻譜如圖5所示:圖5理想信號的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換頻譜由圖5可知，理想信號的能量主要集中在低頻區(qū)78梁冬冬等:基于EMD及FＲFT的激光回波去噪算法《激光雜志》2016年第37卷第11期LASEＲJOUＲNAL(Vol.37，No.11，2016)

http∶//www．laserjournal．cn噪聲的干擾，難以分辨出實(shí)際回波脈沖個(gè)數(shù)和強(qiáng)度，也無法將它們直接提取出來。圖1實(shí)際激光回波與理想回波信號用EMD分解實(shí)際回波信號，獲得前八階IMF分量，各分量如圖2所示:圖2回波信號分解出的前八階IMF分量從圖2分解的結(jié)果看出，噪聲明顯的集中在第一、第二個(gè)IMF分量，即IMF1，IMF2是噪聲層，，第三個(gè)IMF分量也存在一些噪聲的混疊，是過渡層。傳統(tǒng)EMD濾波的實(shí)現(xiàn)是直接舍棄前幾階時(shí)間尺度小的IMF，組合剩余階次IMF實(shí)現(xiàn)重構(gòu)。圖3分別列出舍棄前三階IMF與舍棄前兩階IMF以及僅舍棄第一階IMF后的重構(gòu)結(jié)果。其中，藍(lán)色實(shí)線代表去噪后的回波，紅色星線代表理想回波信號。從圖3可以看出，由于在IMF2和IMF3中，有用信號與噪聲出現(xiàn)混疊，直接舍棄這些分量會(huì)使得信號嚴(yán)重失真;而只去除第一階IMF分量后仍有較多噪聲混疊。因此選取第二、三階IMF分量，對其進(jìn)行FＲFT變換，取p=0.5，結(jié)果如圖4所示:(a)舍棄IMF1、2、3的重構(gòu)結(jié)果(b)舍棄IMF1、2的重構(gòu)結(jié)果(c)舍棄IMF1的重構(gòu)結(jié)果圖3圖4IMF2、3的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換頻譜而理想信號在p=0.5的頻域上的頻譜如圖5所示:圖5理想信號的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換頻譜由圖5可知，理想信號的能量主要集中在低頻區(qū)78梁冬冬等:基于EMD及FＲFT的激光回波去噪算法《激光雜志》2016年第37卷第11期LASEＲJOUＲNAL(Vol.37，No.11，2016)
【作者單位】： 南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)(AHJ2011Z001)
【分類號】：TN957.51

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本文編號：2540896