1.一种自适应海杂波信号去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)对含噪海杂波信号x(n)进行CEEMDAN，得到m+1个IMF分量{imf1(n),imf2(n),...,imfm(n),imfm+1(n)}，其中，imf1(n)为x(n)经CEEMDAN分解得到的第一阶IMF分量，imf2(n)为x(n)经CEEMDAN分解得到的第二阶IMF分量，imfm(n)为x(n)经CEEMDAN分解得到的第m阶IMF分量，imfm+1(n)为x(n)经CEEMDAN分解得到的第m+1阶IMF分量；

2)计算原信号x(n)与分解所得各IMF分量{imf1(n),imf2(n),...,imfm(n),imfm+1(n)}之间的互相关系数，并在这些互相关系数中寻找第一个局部极小值所对应的IMF分量imfk(n)，即为有用信号与噪声的分界，即临界模态分量，k＜m+1；

3)利用ICA对识别出前k个含噪分量{imf1(n),imf2(n),...,imfk(n)}进行去噪，则第id个含噪分量去噪后的信号记为imfi (n)，i＝1,2,....,k，重构去噪后的IMF分量和剩余分d量，得到消噪后的信号x(n)，则有：

其中：imfi(n)为x(n)经CEEMDAN分解后所得的第i个IMF分量；

d

4)对消噪重构后的信号x (n)再次进行CEEMDAN分解，并根据步骤2)确定出互相关系数中一个局部极小值所在的层数l；

5)判断k是否等于l，如果不相等，则将l赋值给k，并跳转到步骤3)继续向下执行；否则重构各IMF模态分量，输出最终消噪后的海杂波信号。

2.根据权利要求1所述的一种自适应海杂波信号去噪方法，其特征在于，所述步骤1)的具体过程如下：Step 1产生N个与原海杂波信号x(n)等长的高斯白噪声序列，并对这N个白噪声进行EMD分解，取每个噪声分解后的第一阶IMF分量作为新噪声加入到x(n)中，则有：xj(n)＝x(n)+β0E1[wj(n)]                      (2)其中，xj(n)为第j次加入噪声后的信号，wj(n)为产生的第j个白噪声序列，E1[wj(n)]为对wj(n)进行EMD分解后得到的第一阶IMF模态分量，β0为常数，j＝1,2,3......N；

Step 2找出xj(n)的所有极值点，利用三次样条插值函数分别拟合由极值点构成的上下两条包络线，并计算上下包络线的平均值，记为M[xj(n)]；对这N组包络线均值做平均处理，得到第一阶残差分量r1(n)，则有：Step 3计算第一阶IMF分量c1(n)，则有：

c1(n)＝x(n)‑r1(n)                          (4)Step 4将r1(n)作为原始信号，分别向其中加入N个白噪声分解后的第二阶IMF分量，重复Step 2、3求得原信号的第二阶IMF分量c2(n)，则有：其中：β1为常数，E2[wj(n)]为对wj(n)进行EMD分解后得到的第二阶IMF模态分量，M[]为包络线平均值算子；

Step 5重复Step 2‑4分别求得第3、4......m阶的残差分量rm(n)，则有：其中：rm‑1(n)为第m‑1阶残差分量，βm‑1为为常数，Em[wj(n)]为对wj(n)进行EMD分解后得到的第m阶IMF模态分量，Step 6根据残差分量rm(n)进一步求出第m阶IMF分量cm(n)，则有：cm(n)＝rm‑1(n)‑rm(n)                    (7)Step 7最终得到m+1个IMF分量{c1(n),c2(n),......,cm(n),rm(n)}，记为{imf1(n),imf2(n),...,imfm(n),imfm+1(n)}。

3.根据权利要求1所述的一种自适应海杂波信号去噪方法，其特征在于，所述步骤2)的具体过程如下：按公式(8)计算原信号x(n)与各IMF分量{imf1(n),imf2(n),...,imfm(n),imfm+1(n)}之间的互相关系数：式中,R(x(n),imfi(n))为x(n)与imfi(n)之间的互相关系数，imfi(n)为第i个IMF分量，N为原始信号长度，且寻找R(x(n),imfi(n))中第一个局部极小值所对应的IMF分量imfk(n)，即为临界模态分量，k＜m+1。

4.根据权利要求1所述的一种自适应海杂波信号去噪方法，其特征在于，所述步骤3)的具体过程如下：a)原含噪海杂波信号CEEMDAN分解得到m+1个IMF分量{imf1(n),imf2(n),...,imfm(n),imfm+1(n)}，利用互相关系数确定出前k个含噪分量{imf1(n),imf2(n),...,imfk(n)}，并令：其中：xp(n)为第二阶IMF分量到第m+1累加和，imfi(n)为第i个IMF分量；

1 2 P

b)对imf1(n)分量进行P次循环移位，构造出P个噪声信号{imf1(n),imf1 (n),...,imf1

1 2

(n)}，其中：imf1 (n)为imf1(n)经一次循环移位得到的分量，imf1(n)为imf1(n)经两次循环P移位得到的分量，imf1(n)为imf1(n)经P次循环移位得到的分量；

α

c)将imf1(n)与xp(n)分别累加，重构出P个新的含噪信号：α α

x(n)＝xp(n)+imf1(n),α＝1,2,....,P               (10)α α

其中：imf1(n)为构造出P个新的含噪信号，x(n)为重构出的第α个新含噪信号；

α

d)分别对x (n)进行m+1层CEEMDAN分解，得到分解后的模态分量：{imf'1,α(n),imf'2,αα(n),...,imf'm+1,α(n)},其中：imf'1,α(n)为x (n)经CEEMDAN分解得到的第一阶IMF分量，α αimf'2,α(n)为x(n)经CEEMDAN分解得到的第二阶IMF分量，imf'm+1,α(n)为x(n)经CEEMDAN分解得到的第m+1阶IMF分量；

e)利用ICA对前k个含噪IMF分量进行去噪，其中，第i层含噪分量imfi(n)去噪时的输入P样本为{imf'i,1(n),imf'i,2(n),...,imf'i,P(n)}，其中：imf'i,P(n)为x (n)经CEEMDAN分解P α得到的第i阶IMF分量，x (n)就是x (n)中的第P个，因为α＝1,2,....,P，去噪后的信号记为dimfi(n)，i＝1,2,....,k；

d

f)重构去噪后的IMF分量和剩余分量，得到消噪后的信号x(n)。

5.根据权利要求4所述的一种自适应海杂波信号去噪方法，其特征在于，所述消噪后的d信号x(n):

d

其中：imfi (n)为k个含噪IMF分量去噪后的信号，imfi(n)为x(n)经CEEMDAN分解得到的第i阶IMF分量，i＝1,...,m+1，k为确定出前k个含噪分量。