基于经验模态分解和小波阈值的自适应降噪方法

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针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法.在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函数,从而改善小波阈值自适应地对IMF中的高频噪声成分进行滤除.实验结果表明,与EMD重构降噪法、小波阈值降噪法和传统的EMD-小波联合降噪法比较,这种方法在对全波形LiDAR回波信号的噪声剔除和地物信号保留方面具有明显的优势,降噪后信号的误差能缩小10%~20%,波形相关性能提升5%~ 20%,信噪比能提升20% ~ 40%.
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为验证改进的精密三角高程法在10 km级超长距离跨海二等水准测量的可行性,参照规范的观测要求和限差规定,采取每时段分组观测的方法,通过合理限制各组间的高差互差值来筛选出合格测段,计算得到跨海段的高差值.以15 km的海湾构成跨海大地四边形进行应用试验,结果表明跨海高差与陆地常规水准高差之间的互差值分别为1.5、0.2、1.3、0.7cm,成果满足国家二等水准测量精度要求.该方法能为10 km级超长距离的高等级跨海水准测量提供应用参考.