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基于新型小波变换算法的矿区大地电磁信号降噪研究

Research on Denoising of Magnetotelluric Signals in Mining Area Based on New Wavelet Transform Algorithm
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摘要 大地电磁测深(Magnetotelluric,MT)在新探矿区或者老矿区进行矿产勘查中应用越来越广泛,但在MT信号中人文噪声干扰日益严重。本文从频域着手,提出新型小波变换算法,选用合适的小波基,结合多分辨率分析算法,去除低频干扰;并将Bayes估计配合改进型阈值函数去除高频噪声干扰。通过对实测数据的处理,结果表明,本文提出的新型小波算法,可以有效的压制MT信号中的人文干扰,突出实测采集的有用信号的信息。 MT(Magnetotelluric) is more and more widely used in mineral exploration in new mining area or old mine area,but the human noise is more and more serious in MT signal.Starting from the frequency domain,this paper proposes a new wavelet transform algorithm,which uses the appropriate wavelet bases and multi-resolution analysis algorithm to remove low-frequency interference.The Bayes estimation is combined with the improved threshold function to remove the high-frequency noise interference.Through the processing of the measured data,the results show that the new wavelet algorithm proposed in this paper can effectively suppress the human interference in the MT signal,and highlight the information of the useful signals measured.
出处 《数码设计》 2017年第7期146-148,共3页 Peak Data Science
基金 中国国家自然科学基金"基于FastICA与小波联合算法的频率域电磁数据人文噪声压制方法研究"(41404094) 山西省青年科技研究基金"基于多功能传感器的单臂机器人智能控制技术研究"(201701D221104)
关键词 MT 人文干扰 小波算法 多分辨分析算法 BAYES估计 MT human interference wavelet algorithm multi-resolution analysis algorithm Bayes estimation
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