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本申请涉及一种闪电微弱电场信号的类型识别方法。该方法包括：获取待识别的闪电电场信号序列进行离散傅里叶变换、平滑以及划分的最优阈值，并确定区间边界，根据所述区间边界构造滤波器，并确定经验小波函数和经验尺度函数，获得经验小波分结构的模式分量，基于陡度指标对模式分量进行合并，获得合并的模式分量，并分析合并的模式分量的频率均值、重心频率、频率均方根、频率标准差作为信号特征，将所述信号特征输入到训练好的分类模型中进行类型识别，确定所述闪电电场信号序列所属的信号类型，由此，尤其是闪电微弱电场信号的识别，不同类型的微弱的闪电电场信号的局部特征能够被充分提取，从而提高了微弱的闪电电场信号的类型识别的准确率。

本发明公开了基于多级去噪网络的卫星闪电成像虚警信号滤除方法，通过预测卫星闪电成像图像上的噪声分布水平，从而将闪电成像虚警信号滤除任务简化为去除图像中特定分布的噪声，本发明第一阶段为自适应噪声分布估计阶段，利用注意力与多尺度机制的分布估计子网络挖掘噪声分布映射关系，第二阶段为非盲去噪阶段，利用深度可分离和残差结构从不同感受野中学习细粒度特征信息，减少去噪过程中的信息丢失，在保证去噪效果的同时减少网络参数，通过相关实验表明，本发明能够有效去除虚假事件，保证卫星闪电成像图像的质量。

本发明公开了用于闪电先导辐射的信号不规则度分析方法，涉及闪电信号处理领域，S1获取电场信号；S2电场信号分为多段，计算电场信号的平均样本熵值；S3多段电场信号分为三个区域，采用样本熵量化三个区域先导辐射的不规则度并进行分类；S4分类数据与闪电定位数据对比形成分析数据库；S5获取实时电场信号，计算电场信号平均样本熵值，预测闪电先导不规则辐射的发展特征；引入信号样本熵量化闪电先导辐射电场信号的不规则度，根据不规则度数值大小以及变化特征进行分类并建立分析数据库，能够实现在实验设备不充足的情况下仅仅采用闪电电场数据就能分析和预测闪电先导不规则辐射的发展特征。