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基于EMD-Hurst分析的卫星激光测高全波形数据去噪方法

DOI：10.1080/17538947.2019.1698665 期刊：International Journal of Digital Earth 出版年份：2019 更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要： 全波形分解对于获取精确的卫星-地面距离至关重要，而该精度极易受到噪声影响。然而传统滤波方法均依赖滤波参数设置。本文提出一种基于经验模态分解（EMD）与赫斯特分析（EMD-Hurst）的新型自适应去噪方法：首先将含噪全波形分解为本征模态函数（IMF），通过去趋势波动分析确定各IMF的赫斯特指数。若IMF赫斯特指数≤0.5则判定为高频噪声并剔除。通过对比六种其他IMF筛选方法，采用波形分解一致性比率（CR）、分解参数平均误差以及ICESat/GLAS波形参数产品GLAH05等指标，对模拟与真实全波形数据进行验证评估。结果表明：(1)在不同信噪比条件下，EMD-Hurst表现出强鲁棒性，其CR值高于其他基于EMD的方法；(2)获得最高的平均CR值及相对较低的回波参数平均误差；(3)GLAH01的波峰数量与拟合精度较GLAH05更为合理精确，可为未来星载全波形数据处理提供重要参考。
作者： Zhijie Zhang，Huan Xie，Xiaohua Tong，Hanwei Zhang，Yang Liu，Binbin Li
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一种基于经验模态分解（EMD）和赫斯特分析（EMD-Hurst）的新型自适应方法，用于卫星激光测高全波形数据的去噪处理。

研究成果

EMD-Hurst是一种有效且精确的卫星测高全波形数据去噪方法，在不同信噪比水平下，其分解一致性和准确性均优于其他方法，为处理未来星载全波形数据提供了稳健的解决方案。

研究不足

该方法的效果取决于赫斯特指数的准确估计以及经验模态分解（EMD）的有效性。研究承认需要进一步探究影响EMD-赫斯特算法的因素，例如去趋势波动分析（DFA）方法中的数据长度和回归阶数。

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