【摘 要】
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希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,简称HHT)是由NASA的Norden E. Huang等人于上世纪末首次提出的一种新的信号分析理论,其特点是基于信号局部特征的,能对信号进
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希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,简称HHT)是由NASA的Norden E. Huang等人于上世纪末首次提出的一种新的信号分析理论,其特点是基于信号局部特征的,能对信号进行自适应的、高效的分解,而且它特别适用于分析非线性、非平稳信号,具有重要的理论价值和广阔的应用前景。本文从瞬时频率的基本概念理解入手,介绍了能够使得瞬时频率有物理意义的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)的概念,以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的具体实现方法;给出了HHT与传统Fourier变换表示之间的联系。HHT的最终结果表示在时间-频率-幅度(能量)的三维坐标内,称之为Hilbert谱。HHT的关键部分是EMD,讨论了EMD方法的四个重要问题,依次分析了若把一维EMD方法推广到二维,如何处理EMD方法的四个重要问题,着重讨论了基于Delaunay三角剖分和三次样条插值将一维EMD方法推广到二维的方法。复杂背景下红外图像小目标的探测、识别和跟踪是现代军事应用研究领域中一个至关重要且极具挑战性的热点课题。该文创造性地提出把基于Delaunay三角剖分和三次样条插值的二维EMD方法(记为DEMD方法)应用于复杂背景下红外小目标的检测。并同时对DEMD方法和基于张量积的二维EMD方法(记为BEMD方法)以及DEMD方法、BEMD方法和小波变换进行了小目标检测效果的比较研究,比较结果表明:DEMD方法具有优于基于张量积的二维EMD(BEMD)方法的检测性能及检测速度;且EMD方法具有比小波变换更适用于处理非线性、非平稳信号的优越性。
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