基于EMD的激光雷达信号去噪方法
EMP光纤测量系统的EMD去噪方法研究
噪声 。提 出一种 改进 的经验模 式分 解 （ Ｅ ＭＤ）去 噪方 法 ，通 过最 小相关 系数选 择噪 声部分 ，对 噪声部 分估 计各 阶模 态分 量 的噪声功 率 ，采用 区间 阈值 的方法提 取 高频信 号分最 千 ¨ 信 特 分最 ，进 步提 高测 量系 统信 噪 比 （ Ｓ ＮＲ ） 。仿 真实验 表 明，本文提 出 的方 法与 传统 Ｅ ＭＤ 方法 十 ¨ 比，能 兜好的保 持去噪 后原始 波形 的形 状 ，提 高信 噪 比，尤其 是在低信 噪 比情 形下 去噪效 果 明 ，信 噪比提 一 约 ９ ｄ Ｂ，均 疗 芹约 为 ０ ． ０ ２ １ ， 在保 留信 号特 征信息 方面优 于小波 去噪 。
关 键 词 ： 电磁 脉 冲 （ Ｅ ＭＰ ） 光 纤测量 经验 模式 分解 （ Ｅ ＭＤ） 去 噪
中图分 类号 ：Ｔ Ｎ８ ５ ０
文献标 识码 ：Ａ
文章编 号 ：１ ０ ０ ３ — ４ ８ ６ ２（ ２ ０ １ ５ ）０ ９ — ０ ０ ６ ２ — ０ ６
激光雷达信号处理及目标检测算法
激光雷达信号处理及目标检测算法激光雷达是一种常用于环境感知的传感器，其通过发射激光束并接收反射回来的激光信号来获取周围环境的距离和位置信息。
为了实现有效的目标检测和环境感知，激光雷达信号需要进行一系列的处理和分析。
本文将重点介绍激光雷达信号处理及目标检测算法的关键方面。
首先，激光雷达信号处理的第一步是数据预处理。
由于激光雷达信号中可能包含一些噪声和杂散信号，因此需要对原始数据进行滤波和去噪处理。
常用的处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以有效地滤除信号中的噪声，提高后续处理的精确度和可靠性。
接下来，对于经过滤波和去噪处理的激光雷达数据，需要进行点云分割。
点云分割是将连续的点云数据分割成具有相同特性或属于同一目标的子集的过程。
常用的点云分割算法包括基于几何特征的方法、基于聚类的方法和基于机器学习的方法等。
这些算法可以将点云数据集中的每个点分配到相应的目标或者背景中，从而方便后续的目标检测和定位。
然后，对于每个被分割的子集，可以利用目标检测算法进行目标检测。
目标检测是激光雷达信号处理和分析中的关键任务，其目的是从点云数据中准确地检测出目标的位置和形状。
常用的目标检测算法包括基于滤波器的方法、基于模型拟合的方法和基于深度学习的方法等。
这些算法可以根据目标的特征和结构来检测出目标的存在，并提供目标的位置和属性信息。
在目标检测之后，还可以进行目标跟踪和运动估计。
目标跟踪是指在一个连续的时间序列中，通过预测和匹配的方法，从第一帧的目标检测结果开始，追踪目标的位置和运动轨迹。
运动估计是指通过分析目标在连续帧之间的位置和形状变化，估计目标的运动速度和方向。
这些信息对于环境感知和决策制定非常重要，可以用于行人识别、车辆跟踪和路径规划等应用。
最后，为了进一步提高目标检测的准确性和性能，可以结合激光雷达信号与其他传感器数据进行融合处理。
传感器融合可以利用不同传感器之间的互补性，提高目标检测的鲁棒性和可靠性。
eemd降噪原理
eemd降噪原理引言：随着科技的发展，信号处理技术在许多领域得到了广泛的应用。
信号降噪是信号处理中的一个重要任务，它可以提高信号的质量和准确性。
在信号降噪领域，eemd（经验模态分解）是一种常用的降噪方法。
本文将介绍eemd降噪的原理和应用。
一、经验模态分解（EEMD）的基本原理经验模态分解（EEMD）是一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）的信号分解方法。
它通过将信号分解为一组局部特征函数（IMF）来实现降噪。
EEMD的基本原理如下：1. 数据准备：将待降噪的信号进行预处理，确保信号的平稳性和周期性。
2. 基于数据的均匀随机数生成：通过为原始信号添加随机数来打破信号的周期性和平稳性。
3. 生成噪声模态函数（NMF）：通过对生成的随机信号进行希尔伯特变换，得到一组噪声模态函数。
4. EMD分解：使用经验模态分解（EMD）算法将原始信号分解为一组固有模态函数（IMF）。
5. IMF的平均值：取IMF的平均值作为噪声的估计。
6. 信号重构：将噪声估计从原始信号中减去，得到降噪后的信号。
二、EEMD降噪的优势和应用EEMD降噪方法具有以下优势：1. 自适应性：EEMD方法不需要事先确定信号的统计特性，能够自适应地对不同类型的信号进行降噪。
2. 高效性：EEMD方法通过将信号分解为局部特征函数，能够有效地去除信号中的噪声。
3. 可靠性：EEMD方法在降噪过程中不会引入额外的误差，能够保留信号的原始信息。
EEMD降噪方法在许多领域都有广泛的应用，例如：1. 语音信号处理：EEMD方法可以有效地去除语音信号中的噪声，提高语音信号的清晰度和准确性。
2. 图像处理：EEMD方法可以去除图像中的噪声，提高图像的质量和细节。
3. 生物医学信号处理：EEMD方法可以去除生物医学信号中的噪声，提高信号的准确性和可靠性。
4. 金融数据分析：EEMD方法可以去除金融数据中的噪声，提高数据的可信度和预测准确性。
5. 视频处理：EEMD方法可以去除视频中的噪声，提高视频的清晰度和稳定性。
一种改进的EMD图像信号去噪算法
一种改进的EMD图像信号去噪算法肖淑苹;贺毅岳【摘要】Since the current threshold algorithm may filter the useful components of the original image and destroy the image integrity while denosing the image,and the processed image is fuzzy,an EMD⁃SG algorithm is proposed to denoise the image. According to the EMD algorithm,the image is split,and the SG filter is used to filter the neighborhood of each collection point. The least square method is used to fit the best value inside the neighborhood of the acquisition points,and the image is recon⁃structed with IMF. This algorithm takes the image signal integrity and image denoising effect into account well in the imagepro⁃cessing procedure. The experimental results show that,in comparison with other algorithms,this algorithm has excellent denois⁃ing ability.%针对当前阈值类算法在图像去噪的同时均会将原图像有用成分滤掉，破坏图像的完整性，处理后的图像模糊等问题，提出EMD⁃SG算法为图像去噪。
基于EMD的微裂缝超声回波信号去噪算法
基于EMD的微裂缝超声回波信号去噪算法
常晓丽;朱岩;柴艳丽;张鹏
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】2018(032)004
【摘要】为了提高激光外差干涉法检测微裂缝的灵敏度和可靠性,研究了利用经验模态分解(EMD)算法对解调出的激光超声回波信号进行去噪处理的算法,并将 EMD 算法运用到了实验获得的超声回波信号,提取了微裂缝的位置信息.实验结果表明:EMD算法能够有效去除超声回波信号中的噪声信号,得到的被测样件微裂缝的距离与实际距离的误差率为 1.02%,并为判断微裂缝的大小提供了有效的帮助.【总页数】5页(P307-311)
【作者】常晓丽;朱岩;柴艳丽;张鹏
【作者单位】中北大学信息与通信工程学院,山西太原 030051;中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所,北京 100095;中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所,北京 100095;中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所,北京 100095
【正文语种】中文
【中图分类】TP274+.53;TN911.4
【相关文献】
1.基于EMD和小波熵阈值算法的超声回波信号降噪 [J], 杜必强;孙立江
2.基于EMD-DISPO的Mie散射激光雷达回波信号去噪方法研究 [J], 张毅坤;麻
晓畅;华灯鑫;陈浩;刘才轩
3.基于改进Hilbert-Huang变换的超声回波信号去噪研究 [J], 张永宏;郝培培;许学明;孙亚杰
4.基于改进CEEMD的薄层污垢超声检测信号去噪 [J], 孙灵芳;王彤彤;徐曼菲;李霞;朴亨
5.基于EMD的激光超声信号去噪方法 [J], 孙伟峰;彭玉华;许建华
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基于新的EMD降噪技术在表面微裂纹检测中的应用
基于新的EMD降噪技术在表面微裂纹检测中的应用【摘要】采用超声检测技术，对弹体表面进行微裂纹检测，通过经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）算法对检测所得超声回波信号进行降噪处理。
针对传统EMD在利用三次样条插值求上下包络时，由于不能确定两端点处的极值，致使拟合出的包络线有可能偏离实际的包络线，进而影响分解质量这一方法的不足即端点效应。
提出了基于最优化求导（Derivative-optimized）的抑制EMD端点效应新方法。
该方法以两个端点（qL 和qR）作为参数，用厄米特多项式求一阶导数来获取上下包络线。
这样可以在最小时域变化的基础上，在分解的每一步中准确的确定低频部分。
通过实验分析证明该方法能有效抑制端点效应，实现表面波测裂纹缺陷信号的分离与诊断，且不需要任何先验选择标准。
消除了由实测信号直接读取反射波特性所存在的误差，具有良好的准确性和灵活性。
【关键词】DEMD;厄米特多项式;端点效应;激光超声检测1.引言武器装备在服役过程中出现微裂纹将严重制约其寿命与可靠性。
针对武器装备关键机械结构件的微裂纹无损检测具有重要意义。
文献[1]采用超声检测技术完成了小口径火箭弹弹头和合金弹体的缺陷检测，并与X射线检测结果比较，说明超声检测方法的有效性。
激光超声检测通过脉冲和连续激光照射弹体表面，使其内部非接触地产生超声振荡表面波，通过光学方法检测，从而达到表面微裂纹检测。
其非接触的优势克服了常规超声检测中接触式换能器在高温、高压、腐蚀等恶劣环境下的应用限制，并且易于实现高分辨率的空间扫描，是一种极具前景的无损检测技术[2]。
同时，激光超声信号具有多模态、窄脉冲和宽频带的特点，时域分辨率高，频域覆盖范围广，有利于提高检测的精度和全面性[3]。
受检测方式及材料内部组织结构比较复杂的影响，激光超声检测过程往往受大量噪声干扰，构成比较复杂的叠加波形[4]。
伴有大量噪声的激光回波信号是典型的非平稳、非线性信号。
基于EMD算法的光栅莫尔条纹信号去噪方法研究
基于EMD算法的光栅莫尔条纹信号去噪方法研究
基于EMD算法的光栅莫尔条纹信号去噪方法研究
杨华晖1，2，刘福2，冯伟利3
【摘要】摘要：针对计量光栅莫尔条纹信号的质量问题，提出了基于经验模态分解(EMD)算法对非平稳光栅莫尔条纹信号模型的去噪方法。
建立非平稳的光栅时变信号模型，利用EMD算法不需要定义滤波器参数的自适应性优点，对添加不同噪声的多组光栅信号模型进行了滤波分析的仿真实验，其信噪比和均方根误差两项指标优于均值滤波、小波阈值去噪方法。
对两路正余弦理想信号添加高次谐波分量，通过对比EMD算法抑制高次谐波前后的李萨如图形，验证了该方法在去噪过程中对光栅莫尔条纹信号正弦性误差补偿的良好效果。
【期刊名称】计量学报
【年(卷),期】2016(037)005
【总页数】5
【关键词】计量学；光栅；莫尔条纹信号；经验模态分解算法；去噪；滤波分析
1 引言
光栅计量技术多用于长度和角度等几何量的测量校准中，并以其分辨率高、量程大、抗干扰性强等优势在数控机床、惯性测试设备、导弹仿真转台以及经纬仪、象限仪等精密仪器中得到广泛应用[1,2]。
由于光栅测量系统的精度主要取决于光栅信号的细分误差，而提高光栅信号质量是提高细分精度的重要途径[3～5]。
通常经光电元件转换输出的正弦波形会添加各种噪声干扰，包括由基体材料光学性质的不均匀性、光栅副间隙变化、直流电平漂移引起的相对低频噪声，以及由随机干扰信号、光栅刻线毛刺、缺损、弱衍射引起的相对高频成。
基于EMD与1D全变分的地震信号去噪
基于EMD与1D全变分的地震信号去噪王均荣;张涛;安素珍;周仲礼;王茂芝【期刊名称】《四川理工学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(027)003【摘要】经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种信号的时频分析方法,该方法在不需要先验知识的条件下,可以将非平稳、非线性信号,依据信号的特征,自适应的分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,得到高的频率分辨率.然而,一般的去噪方法是将所选择的高频IMF部分取不同的阈值进行滤波或者是直接置为零重构后实现信号的去噪,很显然这会造成高频部分有用信号的损失.1D全变分(Total Variation,TV)是一种有效的信号去噪方法,能够非常好的保护信号边缘信息,但有时也会把噪声当作边缘信息,出现虚假边缘现象.因此,基于EMD和1D-TV的优点提出了一种新的去噪方法,根据对实际金属矿床地震信号处理的结果表明,该算法能有效的消除地震信号中的噪声,并能有效保护地震信号边缘构造信息.【总页数】5页(P29-33)【作者】王均荣;张涛;安素珍;周仲礼;王茂芝【作者单位】成都理工大学数学地质四川省重点实验室,成都610059;电子科技大学神经信息教育部重点实验室,成都610054;成都理工大学数学地质四川省重点实验室,成都610059;成都理工大学数学地质四川省重点实验室,成都610059;成都理工大学数学地质四川省重点实验室,成都610059【正文语种】中文【中图分类】TB115【相关文献】1.基于改进EMD的地震信号去噪 [J], 杨凯;刘伟2.基于ICEEMD的地震信号去噪 [J], 杨凯3.基于改进的EEMD实现地震信号去噪 [J], 李欣;杨凯;刘伟;王征4.基于EMD和改进小波阈值的地震信号去噪方法 [J], 巨鑫;郑小鹏;武科含;周健;商冬明;徐静霞5.基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪 [J], 刘霞;黄阳;黄敬;段志伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
EMP光纤测量系统的EMD去噪方法研究
EMP光纤测量系统的EMD去噪方法研究陈锐;龙建祥;李建轩【摘要】为提高电磁脉冲(EMP)光纤测量系统灵敏度、扩大系统动态范围,需要减少光纤传输系统的热噪声.提出一种改进的经验模式分解(EMD)去噪方法,通过最小相关系数选择噪声部分,对噪声部分估计各阶模态分量的噪声功率,采用区间阈值的方法提取高频信号分量和信号特征分量,进一步提高测量系统信噪比(SNR).仿真实验表明,本文提出的方法与传统EMD方法相比,能更好的保持去噪后原始波形的形状,提高信噪比,尤其是在低信噪比情形下去噪效果明显,信噪比提高约9dB,均方误差约为0.021,在保留信号特征信息方面优于小波去噪.【期刊名称】《船电技术》【年(卷),期】2015(035)009【总页数】6页(P62-67)【关键词】电磁脉冲(EMP);光纤测量;经验模式分解(EMD);去噪【作者】陈锐;龙建祥;李建轩【作者单位】海军电磁兼容研究检测中心,上海200090;92932部队通修厂,上海200090;海军电磁兼容研究检测中心,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TN8500 引言电磁脉冲（EMP）测量系统通常使用光纤取代电缆传输电场信号，从而极大地提高系统的抗电磁干扰能力[1-2]。
然而，光纤测量系统具有不可避免的背景热噪声，叠加在测量信号中会进一步影响分析和测试，若测量信号电平较小（甚至被热噪声覆盖），会使得效小的信号（如屏蔽腔体中的信号）难以探测，因此也会影响测量系统的动态范围。
所以对光纤测量信号进行有效的去噪，提高信噪比，有着重要的作用。
EMP信号通常包含丰富的高频分量，占据较宽的频带，陡前沿脉冲居多。
因此，采取直接的线性滤波的方式降噪会容易使得原始信号前沿失真，影响实际测量结果。
为了解决这一问题，许多非线性的去噪方法受到重视，比如基于小波阈值的去噪方法[3,4]、基于经验模式分解（EMD）的去噪方法[5-8]等。
其中基于EMD的去噪方法适用于非平稳信号处理，是一种很好降低噪声的工具，已经被应用到许多工程问题中[9-11]。
一种基于光子计数激光雷达的去噪方法
一种基于光子计数激光雷达的去噪方法摘要随着激光雷达技术的不断发展，其在自动驾驶、机器人等领域中的应用变得愈加广泛。
在激光雷达数据处理过程中，噪声一直是需要解决的难题。
本文基于光子计数激光雷达技术，提出了一种去噪方法。
该方法利用离散傅里叶变换进行数据预处理，然后根据信噪比阈值分离出有效信号，并结合小波阈值去除噪声。
实验结果表明，该方法具有较好的去噪效果和实时性，能有效提高激光雷达数据处理的精度和稳定性。
关键词：光子计数激光雷达；去噪方法；离散傅里叶变换；小波阈值Introduction激光雷达(LiDAR)是当前自动驾驶、机器人等领域中最常见且重要的传感器之一，其可以通过射击激光和测量反射光信号的时间来获取目标物体的距离和空间信息。
然而，激光雷达数据中存在各种噪声，如高斯噪声、散射噪声等，这些噪声会影响激光雷达的数据精度和稳定性，因此去噪一直是需要解决的难题。
近年来，随着光电探测技术的不断发展，基于光子计数激光雷达的技术逐渐兴起。
光子计数激光雷达是一种利用单光子计数技术实现的激光雷达系统，其具有高精度、高灵敏度、高稳定性等特点，能够有效减少散射噪声和多次反射等因素对数据的影响。
因此，基于光子计数激光雷达的去噪方法势必具有更大的优势。
本文旨在提出一种基于光子计数激光雷达的去噪方法，通过对实验数据的分析和试验结果的比对，验证该方法在去噪方面的可行性和效果。
Method1.数据预处理光子计数激光雷达通过捕捉光子的单个计数来记录反射光信号的时间，并以此计算目标物体的距离。
因此，直接使用原始数据进行去噪处理的效果有限。
本文采用离散傅里叶变换(DFT)进行数据预处理，以挖掘数据中的周期性信号。
通过对数据进行离散傅里叶变换，将信号转换到频域中进行处理，以便更好地分析和处理数据。
2.分离有效信号在数据预处理后，通常具有较高功率和较低噪声的信号会被频谱图中集中在一定的频率范围内。
因此可以通过设定信噪比阈值，将有效信号从噪声中分离出来。