【技术实现步骤摘要】
尖峰噪声处理方法
本专利技术属于光学计量
，具体涉及一种尖峰噪声处理方法。
技术介绍
在数据处理中，经常会遇到一类持续时间很短、相对强度很高的闪烁干扰，如果将带有上述闪烁干扰的信号用“幅值－时间”坐标系绘制出来，闪烁干扰经常表现为一个个孤立的又细又高的尖刺，我们称之为“尖峰噪声”。如果有效信号是二维图像中的一个目标，那么尖峰噪声就表现为该图像平面中的一个个闪烁的亮点。尖峰噪声的产生，可能源于探测器的缺陷，可能源于周围环境或自身电路系统的电磁干扰，可能源于敌方释放的意图使我方丢失跟踪目标的短时强干扰，可能源于前续数据处理中由于未知的算法缺陷导致的异常值等等。由于尖峰噪声的成因比较复杂，因此无法从实验、工作环境或实验装置、电气设计等方面着手来实现完全避免，也就是说，尖峰噪声即便在没有明确干扰源的情况下也可能出现在最终的信号中。由于尖峰噪声的幅值很高，会对信号或数据处理产生较大影响。对于图像中存在闪烁干扰的情况，如果不能有效处理尖峰噪声，会导致丢失跟踪目标等严重后果。惯用做法中，对尖峰噪声的处理，只是简单笼统...
【技术保护点】
1.一种尖峰噪声处理方法，其特征在于，所述尖峰噪声处理方法所针对的含有尖峰噪声的初始数据的类型包括两种：/n一种是一维数组
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种尖峰噪声处理方法，其特征在于，所述尖峰噪声处理方法所针对的含有尖峰噪声的初始数据的类型包括两种：
一种是一维数组即包含N个数据的数据序列，另一种是表示一帧图像的Q行、N列面阵数据
其中，j是面阵数据的行序列数，i是一维数组或面阵数据第j行对应数据的采样序号，Di是所述一维数组第i个采样序号的值，Dij是面阵数据第j行，第i个采样序号的值；
具体而言，所述处理方法包括如下步骤：
步骤1：计算获得限定斜率k；
根据公式(1)计算限定斜率k，
其中，ΔT是初始数据中相邻两个采样序列之间的时间间隔；
M是信号最大瞬时能量增量的一个预估值，M的物理含义是被测信号或目标的能量在ΔT的时间间隔内，以最快的速度增加或减小的值；
的物理含义是有效信号的最快起伏速率；
e是斜率修正系数，用来对有效信号的最快起伏速率进行修正；
步骤2：载入预存的初始数据；
判断初始数据是一维数组还是面阵数据如果初始数据是一维数组则进入步骤3，如果初始数据是面阵数据则进入步骤5；
步骤3：剔除数据中的负值；
对一维数组的N个数依次进行判断，将其中的负值记为0，即用公式(2)的方法得到预处理数据其中Ai是第i个采样序号的值；
处理的过程中将负值数据对应的序号记下来，并存储到数组B中，即数组B为公式(3)表述的集合。
B＝{i|Di<0}(3)
之后进入步骤4；
步骤4：剔除尖峰噪声；
为了计算方便，设A0＝0；
所述步骤4包括如下步骤：
步骤41：判断第i个采样值是否存在尖峰噪声；
i初值为1，按1，2，3…N顺次递增，逐个判断下述公式(4)是否成立
如果公式(4)不成立，则说明Ai存在尖峰噪声，进入步骤42；
如果公式(4)成立，则说明Ai不存在尖峰噪声，i继续增加1，通过公式(4)判断下一个点是否存在尖峰噪声，直至i＝N时判断结束，进入步骤43；
步骤42：滤除尖峰噪声并记录采样点序号；
将i当前值保存在数组C中，即数组C满足公式(5)
将采样点Ai的值设置为该值之前最邻近的非尖峰噪声值；
由公式(6)可以看出，Am是位于当前尖峰噪声之前最近的有效信号，m是该有效信号的的采样序号；
i值继续增加1，返回步骤41；
步骤43：修正滤除尖峰噪声后的结果；
判断数组C是否为空，如果为空说明本次处理并未发现尖峰噪声，处理过程结束，进入步骤6；
如果数组C不为空则找出数组中的连续点，即判断数组C中是否存在满足公式(7)的点：
n∈C且n+1,n+2,...,n+p∈C(7)
其中，n为数组C中的元素，p为大于0的整数；
如果没有n能使得公式(7)成立，说明本次处理的初始数据中仅存在孤立的尖峰噪声，当前处理结果无需进一步修正，本次尖峰噪声处理结束，进入步骤6；
技术研发人员：俞兵，韩占锁，曹锋，尤越，罗蓓蓓，秦艳，
申请(专利权)人：西安应用光学研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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