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基于EMD的激光雷达回波信号去噪方法研究的中期报告
第一部分：研究背景和意义
激光雷达是一种重要的遥感技术，在三维建模、环境感知、无人驾驶等领域有着广泛的应用。然而，在实际应用中，激光雷达回波信号通常会受到噪声的影响，降低数据质量和分析准确性。因此，对激光雷达回波信号进行去噪处理具有重要意义。
现有的去噪方法包括滤波、小波变换、稀疏表示等，但在去除噪声的同时也容易损失数据特征，影响目标识别和测量精度。因此，本研究选择基于经验模态分解的方法进行研究，该方法可以提取出信号中的局部频率信息，并能够有效地去除噪声。
第二部分：研究方法和流程
本研究的方法主要包括经验模态分解（EMD）和小波分解两个步骤。
1.EMD分解
将原始的激光雷达回波信号分解为若干个固有模态函数（IMF），每个IMF代表信号的一个局部频率成分。利用峭度指标对分解得到的IMF进行筛选，筛选出较为精确的IMF，该IMF包含信号的主要信息和特征。
2.小波分解
对筛选后的IMF进行小波分解，将信号分解为多个小波系数，在小波域中进行去噪处理。采用BayesShrink方法对小波系数进行阈值处理，去除噪声，得到去噪后的信号。
第三部分：研究进展和展望
目前，已完成EMD分解和筛选步骤，得到了主要的IMF分量。正在进行小波分解和阈值处理步骤。接下来，将对去噪后的信号进行分析和比较，评估方法的效果和准确性。未来，将进一步深入研究和探索基于EMD的激光雷达回波信号去噪方法，提高其适用性和鲁棒性，为激光雷达应用提供更好的数据质量和分析精度。