[发明专利]一种基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法

权利要求书

1.一种基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法，基于风廓线雷达去噪处理机，所述处理机包括改进型经验模式分解模块，希尔伯特变换模块以及后续信号处理模块，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

1）风廓线雷达去噪处理机接收回波信号，利用改进型经验模式分解模块获得回波信号的一系列的固有模式函数分量；

2）每一个固有模式函数分量通过希尔伯特变换模块进行希尔伯特变换，得到原始信号的能量谱值；

3）通过后续信号处理模块对原始信号的能量谱值进行变换得到去除噪声后的风廓线雷达数据。

2.根据权利要求1所述的基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法，其特征在于，所述改进型经验模式分解模块的操作步骤包括：

a）计算原始回波信号的所有极值点的局部平均值                                                ，使用公式(1)计算出两相邻极值点间的局部均值序列；

                                               (1)

b）在原始数据介于和之间，利用公式(2)计算对应的时间；

                               (2)

c)利用公式(3)加权平均计算处极值点的局部均值；

                                        (3)

其中,                                 (4) 

d）使用公式(5)将局部均值从原始信号中分离出来，得到剩余部分，                                                (5)

利用公式(6)对第一个固有模式函数分量进行第二次过滤处理，可消除叠加波从而确保波形对称，

                                                         (6)

重复次，直到满足公式(7)停止筛选,

                                        (7)

其中为离散信号序列的总长度，为重复次数，取0.2-0.3之间的一个值，是一个基本模式分量公式(8) ； 

                                                           (8)

e）根据公式（9）从原始型号中提取第一个固有模式函数分量，

                                                            (9)

重复该步骤直至无法再提取固有模式函数分量，得到

                                                          (10)

最终得到原始信号公式(11)   

                                                  (11)

其中为残余函数，表示信号的平均趋势。

3.根据权利要求1所述的基于希尔伯特黄变换的风廓线雷达去噪方法，其特征在于，所述希尔伯特变换模块的操作步骤包括：

A）获取原始信号的时频参数，对每个固有模式函数分量分别作希尔伯特变换后得到信号的瞬时频率， 

                 (12)

其中,残余函数通常是一个常数或是一个单调分量， ，分别为第i个固有模式函数分量的时变幅度和相位，每个固有模式函数分量为；

B）对原始信号完整希尔伯特能量谱  进行采样，在整个时域内采样点数为，频域内采样点数为，对于非平稳信号，为消除相邻频率的干扰扩大采样点数，令，得到公式（13）；

                       （13）

C）通过采样点数的扩大使频率分辨率提高k倍，用k个能量谱值的（加权）平均值来表示原始信号谱值，即

    (14)

， 其中为权值，一般可以取为1。