孙 强， 胡红萍，白艳萍，王 鹏

(中北大学 理学院， 太原 030051)

在探测海洋中目标时，由于光波和电磁波在海水中传播的衰减幅度较大，导致其传播距离有限，而声波却具有传播距离远和能量损失小等特点，因此水声技术[1-2]得到广泛关注和研究。考虑到海洋中声波环境复杂，对水听器接受目标信号有着很大的影响，故对水听器信号进行去噪研究很有必要。

经验模态分解(empirical mode decompositionand，EMD)是将含有噪声的目标信号分解成有限个固有模态函数，并按频率由高到低的排列顺序对其各固有模态函数(intrinsic mode function，IMF)依次展开[3]。目前许多研究人员利用EMD对一些实际问题实现了去噪，通过EMD方法将信号分解为若干IMF分量，并对其进行去噪处理后重构得到新信号。例如，文献[4]对含有噪声的激光雷达信号使用EMD方法得到一系列IMF，抛弃高频IMF并将剩余的IMF重构，达到去噪的目的；文献[5]使用EMD方法将红外遥测光谱信号分解,针对其有用信号很少且存在高频IMF和低频基线的干扰问题，通过对高频IMF和低频基线去噪提高鉴别正确率；文献[6]利用EMD方法对地震信号分解出各IMF分量，通过对各IMF分量采用小波熵阈值去噪将信号重构得到新的信号。

提升小波是小波变换的提升算法[7]。它不仅继承了小波变换的多分辨率性，而且不依赖傅里叶变换。相比传统小波变换采用Mallat算法[8]通过卷积的方式将信号中的高低频信息分离，提升小波采用原位操作，通过预测和更新两个步骤将信号中的高低频信息分离，算法更简单，且计算量小，运算速度快，因此在工程方面有着广泛的应用[9-11]。……