[发明专利]基于经验模式分解与分数阶傅里叶变换的激光回波去噪方法

权利要求书

1.基于经验模式分解及分数阶傅里叶变换的激光雷达回波去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)依据实际所用激光系统，获取激光雷达回波数据信号；

(2)对获取的激光雷达回波数据信号作经验模式分解，得到若干个不同层次的固有模态函数，并确定其中的高频及过渡固有模态函数；

(3)对系统实际打出的不含噪声的理想激光回波信号作分数阶傅里叶变换，分析这一阶上的信号频谱；

(4)对步骤(2)中所得的高频及过渡固有模态函数作分数阶傅里叶变换，并根据所得理想激光回波信号的频谱分析，对进行分数阶傅里叶变换后的高频及过渡固有模态函数进行带通滤波；

(5)对带通滤波后的信号进行逆分数阶傅里叶变换；

(6)将步骤(5)中处理后的固有模态函数分量与步骤(2)中除高频及过渡固有模态函数外的剩余未处理的固有模态函数分量重构，得到去噪后的信号。

2.根据权利要求1所述的基于经验模式分解及分数阶傅里叶变换的激光雷达回波去噪方法，其特征在于：步骤(2)中对获取的激光雷达回波数据信号作经验模式分解，得到若干个不同层次的固有模态函数，若分解得到的第一固有模态函数中噪声含量接近全部时，则直接删去，再在剩余的固有模态函数中确定高频及过渡固有模态函数。

3.根据权利要求1所述的基于经验模式分解及分数阶傅里叶变换的激光雷达回波去噪方法，其特征在于：步骤(2)对获取的激光雷达回波数据信号作经验模式分解，得到若干个不同层次的固有模态函数；具体如下：

对于一个激光雷达回波数据信号x(t)，假设原始残差信号为r₀(t)＝x(t)，通过EMD获得固有模态函数的步骤为：

①识别出信号x(t)的所有极大值点和极小值点，分别拟合出信号x(t)的上、下包络线e_upp(t)、e_low(t)，计算上下包络线的平均值m₁(t)：

m1(t)=eupp(t)+elow(t)2]]>

②将x(t)减去m₁(t)得到h₁(t)，将h₁(t)视为新的x(t)，重复步骤①，激光雷达回波数据信号x(t)经过k次筛选，直到h_k(t)是基本IMF分量，即从原始数据中处理得到第一个固有模态函数分量h_1,k(t)，它包含原始信号中最短的周期分量；

③定义c₁(t)，c₁(t)＝h_1,k(t)，从原始信号中分离出c₁(t)，得到：

r₁(t)＝x(t)-c₁(t)；

④因剩余部分r₁(t)仍然包含较长周期分量的信息，所以r₁(t)仍被当作新的x(t)按以上相同的处理过程来处理；该处理过程可对所有的接下来的剩余分量r_j(t)进行处理，得到如下结果：

r1(t)-c2(t)=r2(t)r2(t)-c3(t)=r3(t)...rN-1(t)-cN(t)=rN(t)]]>

⑤x(t)最终表示为：

x(t)=Σ1Nci(t)+rN(t),i=1...N.]]>