【摘 要】
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基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征，提出一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法。该方法先对信号进行经验模态分解，然后对各个高频IMF信号分别选用不
【机 构】
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武汉大学测绘学院,湖南城市学院市政与测绘工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2012214020209);湖南省教育厅科研基金(12C0566)
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基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征，提出一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法。该方法先对信号进行经验模态分解，然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理，从初始干涉图上减去与噪声所对应尺度信息，从而达到抑制噪声的目的。最后通过试验对比研究该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法、梯度一自适应滤波和Baran滤波去噪的降噪效果。试验表明，该方法在有效地抑制InSAR干涉图噪声的同时，能很好地保持相位的细节和条纹的边缘信息。
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