无线电探空仪是对流层、平流层进行大气探测的重要手段之一[1-2]，可以综合获得大气压强、风场、温度、湿度等信息，具备探测实时性强、时间空间分辨率较高等特点[3]。目前世界各地运行着的庞大而完整的全球探测 ，源源不断地积累的海量数据，不断促进着人们对与全球气候变化趋势、大气气象动力学过程以及局地大气暂态结构等活动的理解[4-5]。
然而实际的探测数据中往往夹杂着大量的随机噪声，特别是在风场数据中，存在着强烈的非线性非平稳稳定噪声，有时甚至几乎能将信号淹没[6]，这些噪声的存在也影响着后续科学研究的真实可靠性。
针对非平稳非线性噪声的存在，科学家们陆续发明了短时傅里叶变换、小波变换、主成分分析、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)等一系列手段[7-9]。然而这些方法也各有优缺点，小波变换在时域和频域都具有较好的表现，然而存在着基函数的选取问题，无法自适应地处理信号[10]；EMD方法可以按照信号本身的特点对于复杂的原始信号进行分解，得到若干个尺度不一样的本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，可以分析信号的瞬时幅值、瞬时频率等实时特征，然而却容易引起模态混叠、边界效应等问题，目前还缺乏良好的理论性论证，计算效率也有待于进一步提高[11]。
变分模态分解法(Variational Mode Decomposition，VMD)于2014年被首次提出，这种方法把信号IMF分量的获取过程转移到变分框架内进行，能够更好地实现复杂信号的准确分离，同时也具备较好的抗噪声干扰能力，在模态混叠和边界效应的处理上都有着更好的表现[12]。近年来，VMD方法也在许多领域内取得了很好的效果[13-14]。
李 俊1，黄开明2，帅 晶1
(1.湖北经济学院 信息与通信工程学院，湖北 武汉430205；
2.武汉大学 电子信息工程学院，湖北 武汉430072)
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