经验模态分解及其在红外目标检测中的应用研究的综述报告摘要：经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）是一种非参数、自适应的信号分解方法。本文综述了EMD的基本原理及其在红外目标检测中的应用研究进展。首先对EMD的基本原理进行了简要介绍，然后阐述了EMD在红外目标检测中的应用，包括目标特征提取、目标检测与识别等方面。最后对EMD在红外目标检测中的应用进行了总结与展望。关键词：经验模态分解、红外目标检测、特征提取、目标检测引言目标检测是红外成像技术中的一个重要研究内容，它是红外成像技术在军事、工业、医疗等行业应用的重要方面。目标检测能够从背景噪声和干扰信号中提取目标信息，对于进一步目标识别、跟踪等工作具有重要意义。在目前的研究中，经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）被广泛应用于红外目标检测中，取得了良好的效果。本文将介绍EMD的基本原理及其在红外目标检测中的应用研究进展。首先对EMD的基本原理进行了简要介绍，然后阐述了EMD在红外目标检测中的应用，包括目标特征提取、目标检测与识别等方面。最后对EMD在红外目标检测中的应用进行了总结与展望。一、EMD的基本原理EMD是一种自适应的数据分解方法，将信号分解为多个固有振动模态函数（IntrinsicModeFunction，IMF）的叠加，从而实现信号的分解和重构。每一种IMF模态函数的频率范围是不受限制的，但是频率范围不会重叠，因此能够很好地分解信号，其中最低频的IMF称为本征模态，是没有办法再进行分解的。EMD的基本步骤如下：1.在数据的局部区域内，寻找数据的极大值和极小值。2.对极大值和极小值之间的信号进行内插，得到上包络线与下包络线。3.求解上下包络线的平均值，记为m(t)。4.对信号f(t)与m(t)做差，得到信号的局部高频分量。将该分量作为第一次分解得到的IMF1。5.将f(t)-IMF1作为新的信号，重复步骤1-4，直到分解出本征模态。二、EMD在红外目标检测中的应用1.目标特征提取EMD能够有效地提取目标各种特征，例如空间分布、边缘特征等。将IMF分解系数作为特征，可以获得更高的目标检测精度。Li等人将EMD应用于红外图像目标检测中，得到了较好的目标提取效果，同时比传统特征提取方法具有更高的准确率和灵敏度。2.目标检测与识别EMD可以用于目标的检测与识别。EMD分解得到的高频部分IMF主要反映目标的细节特征，在目标检测中起到重要的作用。Zhang等人在红外目标检测中，通过使用IMF分解系数提取特征，利用SVM分类器实现了红外目标的检测和识别。三、EMD在红外目标检测中的总结与展望EMD是一种自适应的信号分解方法，在红外目标检测中具有较好的应用前景。通过EMD分解得到的IMF可以方便地进行目标特征提取，提高了目标检测的效率和准确率。但是，EMD在使用时需要根据实际情况选择合适的分解参数，否则会影响结果的精度。因此，如何自动确定合适的分解参数，是EMD在红外目标检测中需要进一步研究的问题。参考文献：[1]RonghuaLi,QuangI.Tran,HuiminLu.Infraredtargetdetectionbasedonempiricalmodedecomposition[C]//InfraredTechnologyandApplicationsXXXII.InternationalSocietyforOpticsandPhotonics,2006:62050J-62050J.[2]ZhangY,JiaJ,LiM,etal.Infraredsmalltargetdetectionusingimprovedempiricalmodedecomposition[C]//IEICETransactionsonInformationandSystems.InstituteofElectronics,InformationandCommunicationEngineers,2008,91(7):1883-1887.