小波分析在TEM资料处理中的应用

针对瞬变电磁信号频带宽、动态范围大、晚期信号弱的特点,常规的滤波方法难以取得好的效果,提出应用多尺度小波分析进行瞬变电磁信号的去噪处理.实测资料的数据处理结果表明,小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声,是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法.并详细阐述了瞬变电磁信号的特点及小波去噪的原理.     

小波分析在TEM资料处理中的应用

针对瞬变电磁信号频带宽、动态范围大、晚期信号弱的特点，常规的滤波方法难以取得好的效果，提出应用多尺度小波分析进行瞬变电磁信号的去噪处理。实测资料的数据处理结果表明，小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声，是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法。并详细阐述了瞬变电磁信号的特点及小波去噪的原理。     

基于小波分析的TEM信号提取

在基于付里叶分析的传统去噪方法对瞬变电磁衰减曲线去噪无能为力的情况下,通过研究瞬变电磁信号的特点,将小波分析技术引入到TEM的信号提取中,采用了Sym6小波作为母函数,用Mallat算法进行TEM原始信号分解,采用不同的阈值重建信号,有效地分离了有用信号和噪声,使处理后的结果更接近于实际,得到了比较满意的去噪效果。      

小波变换在矿井瞬变电磁法中的应用

利用小波变换对接收的瞬变电磁信号进行多分辨率分析,通过分解与重构,从中提取有效信号,去除干扰信号,得到去噪后的信号。该方法能有效地去除干扰信号,又不会损失有用信号。实际资料处理结果表明:该方法对去除瞬变电磁晚期信号的噪声干扰有很好的效果。      

主成分分析在航空瞬变电磁去噪中的应用

由于航空瞬变电磁二次场数据是一种宽频带信号且幅度较小,因此常常受到随机噪声、天电噪声以及人文噪声的影响。研究针对上述噪声的去噪方法,可以提高处理和解释的精度。这里给出了基于主成分分析的航空瞬变电磁去噪方法,首先应用主成分分析方法对叠加抽道后的单测点衰减曲线进行分解,然后应用曲线趋势对比法和L曲线法对分解后的成分进行分析,确定出有效信号成分,最后使用这些有效信号成分进行重构,从而达到抑制噪声的目的。模拟信号分析以及实测数据的实验结果表明,应用主成分分析法处理航空瞬变电磁数据,在保持反映地下介质分布的有效信号幅度基本不变的条件下,能有效抑制天电噪声和人文噪声,为保幅处理和解释奠定了良好的基础。     

一种基于数字谐振器重构半航空瞬变电磁信号压制工频干扰的方法

半航空瞬变电磁(SATEM)结合地面瞬变电磁和航空瞬变电磁的优势,具有探测深度大、工作效率高、对地理条件的适应能力强等特点,特别适合河流、沼泽以及其他地面工作难以展开的地区。在城市地区瞬变电磁法容易受到工频50 Hz干扰及其谐波干扰,这种干扰会导致时间域晚期衰减曲线可能因工频电磁场背景叠加而扭曲,反演拟合这些扭曲的瞬变电磁响应时可能会得到错误结果。半航空瞬变电磁勘探系统虽然采用双极性同步采样抑制工频干扰,但该方法仅能消除部分工频干扰。这里提出了一种利用数字谐振器重构信号消除工频干扰的方法,以沱江水域半航空勘探结果为例,首先通过在理论信号中加入工频干扰模拟含噪信号,然后利用该方法对含噪信号进行消噪处理实验,实验证明该方法在消除干扰的同时,能较好地保留有效信号。最后对实测数据消噪处理,结果表明该方法能有效地压制工频干扰。     

接地导线源航空瞬变电磁系统EEMD法去除传感器运动噪声

航空电磁系统观测值中不仅包含了地下介质的响应,还包含多种噪声成分,其中传感器运动噪声具有频率低、幅值大、非周期等特点,是航空电磁探测系统的主要噪声源之一。针对运动噪声的上述特点,利用EEMD方法对随机信号的分解能力,将航空电磁信号分解为多阶IMFs分量;利用IMFs某阶分量拟合传感器运动噪声,并从航空电磁信号中加以去除,从而获得去除运动噪声后的信号。本文利用EEMD方法对航空电磁仿真信号中运动噪声加以识别和去除,取得了良好的效果。通过与传统样条插值方法去噪效果的对比,表明EEMD法能够有效地去除线圈中的运动噪声,同时将该方法应用于山东某地无人机半航空瞬变电磁系统实测数据处理中,取得了良好的去噪效果。     

基于频率域小波去噪的大地电磁信号工频干扰处理

大地电磁测深(Magnetotelluric,MT)在油气勘查中得到越来越多的应用,针对MT中日益严重的工频干扰,从频率域着手,结合小波阈值去噪方法,提出了基于频率域小波去噪的MT信号工频干扰处理方法。先对受噪的MT信号进行傅里叶变换,得到其实部和虚部,再用小波阈值去噪的方法对实部序列和虚部序列分别进行去噪处理,最后将去噪后的实部和虚部联合,进行反傅里叶变换得到去噪后的信号。给出了去噪方法的原理、步骤,并用仿真信号和实测大地电磁信号验证了其有效性。结果表明:频率域小波阈值去噪的大地电磁信号工频干扰处理方法是正确、有效的,能有效且自适应地压制大地电磁信号中的工频干扰,突出被工频干扰淹没了的有用信号的信息。     

改进阈值的TI小波去噪法在MT去噪中的应用

在测量电场和磁场分量的过程中,由于地质因素、工频、人文干扰和其他外界因素以及观测系统所造成的干扰等,常常会使实际数据含有噪声,从而影响到视电阻率和相位的计算以及后续的正反演工作。为提高处理效果,在已有快速算法的基础上,将改进阈值的TI小波去噪法应用在大地电磁信号去噪中。利用该方法对大地电磁信号去噪,可以达到既有效去除噪声又较大程度地维持原始信号形态的目的。在对实测大地电磁数据进行去噪处理后的结果显示,该去噪方法使信号数据的突变现象得到有效的控制和减少,并使时间序列、视电阻率曲线和相位曲线的质量都有了明显的改善,因而具有较好的去噪效果。     

基于经验模态分解法与小波变换的长周期大地电磁信号去噪方法

针对大地电磁信号具有非线性、非平稳和非最小相位的特点,提出了一种基于经验模态分解法结合小波变换的联合信号去噪方式,将时间序列信号通过经验模态分解,利用连续均方误差准则确定原始信号能量转折点,进而再使用小波阈值去噪法对剩余固有模态函数分量进行去噪,最后重构出消噪信号。通过对实测信号处理前后结果的对比,表明了本方法能够有效地应用于信号时域去噪。     

小波分析在地震资料去噪中的应用

小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。     

半航空瞬变电磁干扰特征与降噪研究

为了验证多旋翼无人机在半航空瞬变电磁勘探作业中产生的电磁干扰影响,笔者等开展了一系列实验,包括在无人机不同工作状态下进行时频噪声分析,以及研究噪声源与接收点之间距离对噪声水平的影响。实验发现,大疆T20无人机电机转动产生的周期性电磁干扰频段在550~900 Hz,当接收线圈与无人机的距离为10 m时此干扰可被忽略。针对剩余的其他噪声,笔者等提出了基于移动窗口的递归最小二乘法自适应降噪方法。通过降噪实验,验证了该方法能够有效压制干扰,还原出信号的原始特征。将此降噪方法应用于香格里拉安乐铅锌矿实测半航空瞬变电磁信号处理,取得了显著的降噪效果。     

连续小波变换在探地雷达信号分析中的应用研究

广泛应用于工程勘探的探地雷达,由于其发射的高频电磁波在介质中迅速衰减、受环境噪声大等因素影响,探测剖面难以对相对较深的异常体有较好的响应.复信号分析提取三瞬参数可多角度分析信号,并能突出弱反射信息,但易受噪声干扰,且常规的滤波方法不能有效地去除这一干扰.将具有时～频双重局限性的小波变换引入到复信号分析中,解决了复信号分析易受噪声干扰的问题,恢复了其对异常提取的能力.将此算法用于实际雷达探测数据处理中,取得了良好的应用效果.     

基于形态小波的核磁共振测井信号去噪及现场应用研究

核磁共振测井中采集到的回波串信号十分微弱,而背景噪声很强,使信噪分离困难。为解决这一问题,引入了结合数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性的形态小波方法。讨论了方法的数据基础和应用步骤,并与小波软阈值方法处理结果进行了对比分析。实测数据处理结果表明:形态小波去噪方法具有良好的细节保留和抗噪声能力,去噪效果优于小波软阈值滤波方法;在消除测井信号随机噪声的同时,能很好地保留信号的波形和特征,在较低信噪比下仍可有效地提取测井信号的有用信息,提高了T2谱的反演精度。     

煤矿采空区探测中的瞬变电磁干扰压制

煤田瞬变电磁探测常在人文干扰较强的煤矿周边进行工作,采集到的二次感应场信号大多噪声水平较高,难以开展处理解释工作.为消除野外数据中的电磁干扰,根据衰减曲线形态特征,利用曲线斜率的平均值及方差统计作为干扰判别机制,并参考邻近未受干扰的测点特性,可以快速简便地压制干扰,较好地恢复原始信号.使用该方法对理论数据与实测数据进行了处理解释,结果证明了方法的有效性.将该方法应用于煤矿采空区探测中,压制干扰后的曲线反演解释异常显示出与已知资料高度的一致性,得到了与实际相符的结果.     

基于小波包分析的岩石声发射测量地应力

根据目前岩石声发射确定Kaiser点存在的问题采用小波包分析研究方法,在单轴加载岩石声发射试验的基础上,首先提出了基于小波包变换的Kaiser点信号的信噪分离方法,其次确定了Kaiser点信号的频率范围,最后利用小波包分析对岩石声发射信号的能量分布特征进行研究,得到了砂岩Kaiser点信号的特征频带。结果表明,小波包分析是处理岩石声发射Kaiser点信号的一种有效的方法,进而为AE法测量地应力确定Kaiser点奠定了一定的试验基础。     

应用复小波定义探地雷达相位

Hilbert变换为基础的信号分析方法丰富了探地雷达的观测参数,为数据处理提供了更多依据。Hilbert变换针对的是“窄带”信号,对噪声非常敏感,而探地雷达信号不可避免存在噪声,且在频散介质中传播发生频散,其信号有一定的带宽。应用时一频性质较好的小波变换定义相位,较好的克服了这些问题,该方法采用连续复小波变换将探地雷达信号分解为实部和虚部,进而定义相位。     

在小波域中恢复白噪背景下探地雷达信号

针对实际中所观测到的探地雷达信号时常会被噪声污染的问题,根据小波分析和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,从研究分数布朗运动小波系数的统计特性,分析信号和噪声对小波系数统计特性的影响,在探地雷达信号处理中引入小波分析和随机分形理论,提出了在小波域中,使用平滑因子恢复加性白噪背景下探地雷达信号。仿真实验表明,该方法能有效地恢复白噪背景下探地雷达信号,显著地提高了信噪比(由0 db提高到13.9 db)。