用于连续波雷达信号去噪的改进型EMD算法

资 源 简 介

用于连续波雷达信号去噪的改进型EMD算法

详 情 说 明

连续波雷达在目标探测和跟踪中扮演着重要角色，但其信号容易受到噪声干扰。为了解决这一问题，改进型经验模态分解（EMD）算法成为了一种有效的去噪方法。

改进型EMD算法通过将信号分解为多个固有模态函数（IMF），可以有效分离噪声和有用信号成分。与传统的EMD不同，改进后的算法优化了分解过程，减少了模态混叠现象，提升了分解的精度和效率。

该算法包含三个核心模块：

希尔伯特变换模块：对信号进行瞬时频率和幅值分析，为后续处理提供时频特性支持。 EMD分解模块：自适应地将信号分解为多个IMF分量，并通过筛选过程优化分解结果。 快速傅里叶变换（FFT）模块：用于频谱分析，帮助识别噪声主导的IMF分量，从而实现精准去噪。

实测的连续波雷达信号验证了该算法的有效性，能够显著提升信噪比，增强微弱目标的检测能力。这种改进型EMD算法不仅适用于雷达信号处理，还可扩展至其他非平稳信号的分析领域。