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一种探地雷达数据去噪方法，用于探地雷达数据处理，其特征在于，通过利用剪切波变换和奇异值分解，实现对探地雷达数据中噪声的压制，达到增强有效信号的目的，包括如下步骤：步骤一：对探地雷达采集数据X<sub>0</sub>做奇异值分解，并将第一个最大特征值置零，对分解后的信号进行合成，得到去除了直达波的数据X，其中X和X<sub>0</sub>都是N行M列的数组，M表示采样道数，N表示每一道数据的采样点数；步骤二：设置剪切波变换时的总分解层数K，并设置变量k，k为当前分解层数；步骤三：k＝1时，利用拉普拉斯金字塔分解法对X进行分解，得到第一层分解后的低频系数矩阵<img file="FDA0001093574780000011.GIF" wi="63" he="63" />和高频系数矩阵<img file="FDA0001093574780000012.GIF" wi="99" he="70" />否则利用拉普拉斯金字塔方法对第k‑1层的低频系数矩阵<img file="FDA0001093574780000013.GIF" wi="90" he="69" />进行分解，得到第k层的低频系数矩阵<img file="FDA0001093574780000014.GIF" wi="67" he="63" />和高频系数矩阵<img file="FDA0001093574780000015.GIF" wi="90" he="63" />步骤四：在伪极向格上对第k层的高频系数矩阵<img file="FDA0001093574780000016.GIF" wi="65" he="63" />进行傅里叶变换，从而得到傅里叶变换后的矩阵<img file="FDA0001093574780000017.GIF" wi="123" he="70" />步骤五：利用带通滤波器对步骤三中的矩阵<img file="FDA0001093574780000018.GIF" wi="91" he="63" />进行处理，重新定义笛卡尔坐标系的抽样值，并利用二维逆傅里叶变换得到剪切系数矩阵<img file="FDA0001093574780000019.GIF" wi="98" he="70" />步骤六：对分解后的剪切系数矩阵<img file="FDA00010935747800000110.GIF" wi="67" he="71" />利用奇异值分解，保留特征值矩阵中对全能量贡献率较大的成分、通过置零去除贡献率小的成分，得到新的特征值矩阵<img file="FDA00010935747800000111.GIF" wi="86" he="79" />进行奇异值分解的合成，得到处理后的剪切系数矩阵矩阵<img file="FDA00010935747800000112.GIF" wi="91" he="70" />步骤七：判断k＝K是否成立，成立则停止分解，对低频系数矩阵<img file="FDA00010935747800000113.GIF" wi="70" he="70" />利用奇异值分解，保留特征值矩阵中对全能量贡献率较大的成分、通过置零去除贡献率小的成分，得到新的特征值矩阵<img file="FDA00010935747800000114.GIF" wi="95" he="85" />进行奇异值分解的合成，得到新的矩阵<img file="FDA00010935747800000115.GIF" wi="99" he="70" />否则跳转执行步骤三；步骤八：对处理后的数据进行剪切波反变换，得到最终去噪处理后的数据<img file="FDA0001093574780000021.GIF" wi="91" he="71" /> |
