结合局域均值分解的多尺度中值滤波.pdf

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1、第23卷第1O期电子设计工程2015年5月V01．23No．10ElectronicDesignEngineeringMav．2015结合局域均值分解的多尺度中值滤波刘秀芳(大连91550部队94分队辽宁大连116023)摘要：针对中值滤波性能受滤波窗口长度影响的问题，提出了一种结合局域均值分解(LocalMcanDecomposition，LMD)的多尺度中值滤波方法，并对其在遥测信号脉冲噪声抑制中的应用进行了分析。利用I肌D将待分析信号分解为不同尺度的乘积函数(ProductFunction，简称

2、PF)，按PF的阶次设定中值滤波窗口长度对PF分别进行中值滤波，用滤波后PF重构获的脉冲噪声抑制后信号。这一方法在抑制脉冲噪声干扰的同时，可最大程度保护信号的细节信息不受损失。仿真信号和实测信号处理证明了方法的有效性。关键词：中值滤波；局域均值分解；脉冲噪声；遥测中图分类号：TN911．7文献标识码：A文章编号：1674—6236(2015)10—0159—03MIIlti-scalemedianfiltermethodcombinedwithlocalmeandecompositionLIUXiu—

3、fang(PEA91550Unit94，Dalian116023，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemthattheperformanceofmedianfilteringaffectedbythelengthofthefilterwindow，thisworkproposedamulti-scalemedianfilteringmethodcombinedwithLocalMeanDecomposition(LMD)．Furthermore，theimpul

4、senoisesuppressionintelemetrysignalhasbeencarriedontoverifytheperformanceofthemethod．ThesignalisdecomposedintodifferentproductionfunctionsbyLMD，andthemedianfilteringwithdiferentfilteringwindowlengthwhichsetaccordingtotheorderofPFiscarriedonthePFs．Afterf

5、iltering,theimpulsenoisesuppressedsignalcanbereconstructedbyPFs．Theproposedmethodcansuppressedtheimpulsenoiseefectively．Atthesametime，itcanprotectthedetailinformationofthesigna1．Thesimulationsignalandthetestdataprocessingresuhsshowtheeffectivenessofthem

6、ulti—scalemedianfilteringcombinedwithLMD．Keywords：medianfiltering；LMD；impulsenoise；telemetry在飞行器试验中，遥测信号受传输信道环境噪声以及电性高斯白噪声，但是在现实物理世界中，信号传递过程中受磁干扰影响，接收信号中常含有脉冲噪声I11。脉冲噪声的存在闪电、电弧、低频大气噪声以及各种人为噪声的干扰，这类噪严重影响信号的时域和频域特征分析，因此抑制脉冲噪声是声在时域上表现出更多的尖峰特性，称为脉冲噪声。大量工遥测信

7、号预处理工作中的一个重要环节。中值滤波是抑制脉程实践表明，仅一稳定分布噪声可以描述大多物理世界中的脉冲噪声干扰的一种有效的非线性滤波技术回，在遥测信号脉冲冲噪声模型阎。脉冲噪声的模型表示没有封闭的数学表达式，噪声抑制中表现出良好性能。但是传统中值滤波方法采用固一般采用特征函数来表征。一稳定分布噪声的特征函数为[61：定滤波窗口长度，在脉冲噪声抑制性能与信号细节信息保护q~(t)=exp{jpt-TI￡l【l+jflsgn(t)w(t，∞】l(1)之间存在矛盾。文中在对中值滤波方法分析的基础上，提出了f

8、tan(-trat)≠】一种结合LMD唧的多尺度中值滤波方法。首先利用LMD将待∞㈣1(2／l。(2)分析信号分解为一系列PF，脉冲噪声经LMD分解到各个PF其中，其中，d，，13和为描述一稳定分布的参数，Ot中，根据PF的不同阶数设计不同的中值滤波窗口长度，从而称为特征指数，称为分散系数，13称为对称参数，表示分实现有效抑制脉冲噪声，同时最大程度保护信号的细节信息布的均值或者中值。特别的对应13=o时称为对称一Ot稳定分不受损失。最后，利用仿真数据和实