一种基于集成经验模态分解的海杂波去噪方法

本发明公开了一种基于集成经验模态分解的海杂波去噪方法，其将白噪声信号加入到含有目标信号的海杂波信号中得到加噪后的海杂波信号，将该海杂波信号分解成一系列从高频到低频的固有模态函数，通过各个固有模态函数的自相关特性，分选出有用信号和噪声分量，对噪声占主导作用的固有模态函数，选用Savitzky‑Golay滤波方法进行滤波消噪处理，将滤波后的模态分量和剩余分量进行重构得到削除噪声后的海杂波信号；再结合最小二乘支持向量机建立混沌序列的单步预测模型，从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号，有效解决了传统经验模态分解的模式混叠现象，提高海面监测水平；比较去噪前和去噪后的均方根误差，可以利用均方根误差去评价噪声去除效果。