大地电磁的小波变换—独立分量分析去噪

将小波变换与独立分量分析相结合,提出基于小波分析的独立分量分析对大地电磁数据进行去噪处理的方法。模拟信号仿真实验结果表明,本文方法的去噪稳定性优于传统小波阈值去噪方法;实际大地电磁观测资料去噪结果表明,该方法能较有效地去除噪声,特别是在非极低频区域去噪效果尤其明显,保证了后期数据的质量。

基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法

噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用最多的一种方法,但当信号与噪声时频特征相近时,该算法存在严重的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)混叠现象(即部分模态函数仍为信号与噪声的组合)。针对该问题,提出一种基于经验模态分解和频域约束独立成分分析的去噪方法,首先利用EMD将电磁信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与原信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象过渡IMF,再以过渡IMF后续分量的频域为约束条件,对过渡IMF进行独立成分分析,去除过渡分量中的噪声;最后将去噪后的过渡分量与其后续分量进行重构,得到去噪后的信号。分别以含噪Ricker子波和现场电磁信号为例,利用信噪比定量验证了上述方法对处理现场电磁信号模态混叠问题的有效性,同时频域约束条件下的独立成分分析去噪收敛快、效率高,适合海量实时监测信号快速去噪使用。

参考道方法在大地电磁测深数据中的应用研究

通过选取不同的参考距离、不同质量的大地电磁实测数据作为互参考点,研究在分别采用本地电参考,本地磁参考,互参考电场,互参考磁场处理后的大地电磁测深数据的卡尼亚电阻率曲线及相位曲线,及分析了参考道方法在大地电磁测深数据处理中的应用效果。结果表明,采用互参考方法优于采用本地参考方法,且采用磁场作为参考信号要明显好于采用电场作为参考信号,所以多用磁场作为参考信号,也表明了互参考方法是有效的,可行的。

基于频域稀疏分解的大地电磁工频干扰压制（英文）

工频干扰是指由电网产生的基频及其奇次谐波干扰,它是大地电磁信号采集过程中最为普遍的干扰之一。尽管大部分采集设备都设计有抑制工频干扰的陷波电路,但由于电网中电流的实际频率会随着负载的变化有所波动,而陷波器的中心频率是固定的,因此在实际采集时,大地电磁信号依然受到工频噪声的严重影响。实践经验表明,当受工频干扰影响时,远参考法时常难以奏效;工频干扰奇次谐波的幅值随着频率的增大而骤减,在时间域难以准确识别,因此时间域编辑法效果不佳;此外,由于干扰源是固定的,工频干扰通常存在于整个采集过程中,通过数据段筛选也无法去除噪声。本文基于频域稀疏分解,先对采集的大地电磁信号进行傅里叶变换。然后设计与干扰信号相匹配而对有用信号不敏感的冗余字典原子,结合IOMP算法分离出频域信号中的工频干扰成分。最后将处理后的频域信号进行傅里叶逆变换。仿真实验及案例分析表明,所述方法能够在较好地保留有用信号的前提下有效压制工频干扰,在大大降低时间消耗的基础上取得比时域稀疏分解更好的效果,改善大地电磁数据质量。