1. 毕业设计（论文）主要目标：
激光雷达不仅在军事上具有重要的应用价值，在民用上也有诸多涉及。在实际应用中，激光雷达后向散射回波信号的强度随距离的平方衰减，当探测距离较大时，信号将淹没在较强的噪声之中。因此，如何有效地从强背景噪声中提取出有用信号至关重要。经验模态分解是一种非线性、非平稳信号的处理方法，对Mie散射激光雷达信号进行多尺度分解。该方法是利用信号内部时间尺度的变化做能量与频率的解析。采用这种方法能够将噪声污染的激光雷达信号分解成若干个线性、稳态的本征函数（IMF）通过本征函数的重构，去除包含高频率噪声的IMFs，从而达到去噪目的。另外，将选定的经验模态分解去噪方法与小波变换去噪方法的效果进行比较，进一步验证经验模态分解去噪的优越性。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文主要是针对激光雷达的理想回波信号进行去噪处理的研究。通过将激光雷达回波信号分解成数个其信号组成的本征函数，也就是信号的噪声组分和有效信号组分。在信号重构过程中，如果去除这些代表噪声组分，从而就达到去噪目的。并对比研究经验模态分解去噪与小波去噪，比较两种方法的优劣。最后对整个研究进行总结，并对本论文不足的研究，提出今后的研究方向。
3. 主要参考文献
[1]黎莲春. 基于瑞利激光雷达的中层大气探测与研究[D]. 桂林电子科技大学, 2011.
[2]李晓鹏. 基于小波分析和移动荷载作用的连续梁桥损伤识别研究[D]. 郑州大学, 2016.
[3]安毓英, 曾晓东. 光电探测原理[M]. 西安：西安电子科技大学出版社, 2004.
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