[发明专利]基于小波包分析神经网络的全波形激光雷达数据去噪方法

权利要求书

1.一种基于小波包分析和神经网络的全波形激光雷达数据去噪方法，其 特征在于包括以下步骤：

(1)选定一个小波，确定进行小波分解的层数N，然后对全波形激光雷 达数据进行N层小波分解；

(2)信号与噪声小波包系数的分离；选取小波包分解结果中的最后一层 低频系数作为信号的训练样本，选取小波包分解结果中的最后一层高频系数作 为噪声的训练样本，用神经网络对所有小波结点系数进行分类，分成信号和噪 声两类；

(3)小波包重构，获得去噪后的全波形激光雷达数据；用步骤(2)中分 类结果中的信号小波结点系数对进行小波包重构，得到去噪后的全波形激光雷 达数据；

(4)重复步骤(1)-步骤(3)，得到使用不同小波函数变换下的去噪结 果；

(5)计算基于不同小波函数的小波包分解去噪后的全波形激光数据与原 始数据的代价函数，代价函数最小的去噪结果作为最终的输出数据。进一步地， 所述步骤(1)-(4)遍历所有常用的小波函数，用小波包分析对原始全波形 激光雷达数据进行去噪；代价函数计算方法为：

其中，为滤波后数据；z(t)为原始数；t为采样波形数据中的数据点序数； α为权重，代价函数最小的去噪结果作为最终的输出数据。