交叉证认与EMD结合的滤波算法在激光雷达降噪中的应用

"该文提出了一种结合交叉证认技术和经验模态分解(EMD)的滤波算法，用于改善激光雷达回波信号的降噪处理。这种方法在深入研究激光雷达信号噪声特性和传统降噪方法不足的基础上，利用交叉证认技术动态识别信号层和噪声层，再借助EMD算法分离并重构信号与噪声，从而实现更精确的降噪效果，保留信号的关键信息，提高数据处理的准确性。" 本文主要介绍了一种创新的滤波算法，该算法针对激光雷达(LiDAR)回波信号的降噪问题进行了优化。传统的降噪方法在处理激光雷达信号时往往存在一定的局限性，无法有效区分信号与噪声。为了克服这些挑战，研究者引入了交叉证认技术，这是一种能自适应地识别信号层与噪声层的方法。通过对激光雷达回波信号的特性进行深入分析，交叉证认技术可以准确地辨别信号和噪声，为后续的降噪步骤提供基础。 接下来，文章采用经验模态分解(EMD)算法来进一步处理已经分离的信号和噪声。EMD是一种非线性、非平稳信号处理方法，它可以将复杂信号分解成一系列本征模函数(IMF)。通过交叉证认技术确定的信号层和噪声层，EMD能够更加精准地分离出信号，避免了过度滤波导致的信号损失，确保了信号的有效信息得以保留。 实验结果表明，这种结合交叉证认和EMD的滤波算法在仿真数据和实际激光雷达回波信号的降噪中表现出优越性能。它不仅能有效地滤除各种类型的随机噪声，还能自适应地选择IMF中的信号层数，从而在降噪的同时，最大化地保持了信号的原始特征。这有助于提高后续数据分析的精度和可靠性，对于激光雷达在目标检测、距离测量等领域的应用具有重要意义。 关键词涵盖了信号处理、激光雷达、降噪、经验模态分解以及交叉证认等关键概念，强调了该滤波算法在处理激光雷达回波信号降噪问题上的独特优势。这种方法不仅有理论价值，还有实际应用价值，对于提升激光雷达系统的整体性能有着显著的贡献。