针对中值滤波性能受滤波窗口长度影响的问题，提出了一种结合局域均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）的多尺度中值滤波方法，并对其在遥测信号脉冲噪声抑制中的应用进行了分析。利用LMD将待分析信号分解为不同尺度的乘积函数（Product Function，简称PF），按PF的阶次设定中值滤波窗口长度对PF分别进行中值滤波，用滤波后PF重构获的脉冲噪声抑制后信号。这一方法在抑制脉冲噪声干扰的同时，可最大程度保护信号的细节信息不受损失。仿真信号和实测信号处理证明了方法的有效性。
《结合局域均值分解的多尺度中值滤波在遥测信号脉冲噪声抑制中的应用》
在电子设计工程领域，特别是在飞行器试验的遥测信号处理中，脉冲噪声是一个常见且严重的问题。这种噪声严重影响信号的时域和频域特性分析，因此有效的脉冲噪声抑制技术至关重要。中值滤波作为一种非线性滤波技术，常用于脉冲噪声的抑制，因其在遥测信号处理中的良好表现而被广泛应用。然而，传统固定滤波窗口长度的中值滤波方法在抑制噪声的同时可能会损害信号的细节信息。
为了解决这个问题，研究者提出了一种结合局域均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）的多尺度中值滤波方法。LMD是一种信号处理技术，它可以将复杂信号分解为一系列乘积函数（Product Functions, PFs），这些PFs代表信号的不同尺度成分。在脉冲噪声环境下，不同的PF可能对应着不同的噪声特性。通过LMD，可以将脉冲噪声主要集中在某些特定的PF上。
在新提出的多尺度中值滤波方法中，首先利用LMD对遥测信号进行分解，将信号分解为不同阶数的PFs。然后，根据PF的阶数设定不同的中值滤波窗口长度，对每个PF进行针对性的中值滤波处理。这样既能有效地抑制脉冲噪声，又能最大限度地保护信号的细节信息不受损失。这种方法巧妙地平衡了噪声抑制与信号保真之间的矛盾。
脉冲噪声通常被认为具有尖峰特性，不同于加性高斯白噪声模型，更适合用稳定分布噪声模型来描述。稳定分布噪声的特征函数包含了描述噪声特性的参数，如特征指数、分散系数和对称参数，它们能灵活适应各种物理世界中的脉冲噪声模型。
中值滤波器基于次序统计原理，运算简单且速度快。在实际应用中，滤波窗口的长度通常是固定的，但该方法通过动态调整滤波窗口长度，适应了信号不同尺度的特征，从而提高了滤波效果。
仿真信号和实测信号的处理结果验证了结合LMD的多尺度中值滤波方法的有效性。通过这种方法，不仅能够有效抑制脉冲噪声，还能保留信号的重要细节，这对于遥测信号的预处理工作具有重要意义，有助于提高后续分析的精度和可靠性。
这项创新的滤波技术为解决遥测信号处理中的噪声问题提供了一个新的思路，对于提升飞行器试验数据的准确性和可靠性有着积极的推动作用。未来，这一技术有望在更广泛的领域得到应用，尤其是在面临复杂噪声环境的信号处理中。
