| 基于字典学习的音频大地电磁数据处理 |
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| 引用本文： | 汤井田, 李广, 周聪, 任政勇, 肖晓, 刘子杰. 2018. 基于字典学习的音频大地电磁数据处理. 地球物理学报, 61(9): 3835-3850, doi: 10.6038/cjg2018L0376 |
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| 作者姓名： | 汤井田 李广 周聪 任政勇 肖晓 刘子杰 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学地球科学与信息物理学院, 长沙 410083; 2. 有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室(中南大学), 长沙 410083; 3. 东华理工大学省部共建核资源与环境国家重点实验室培育基地, 南昌 330013; 4. 核工业二三O研究所, 长沙 410011 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（863计划）（2014AA06A602）,有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室开放基金（2017YSJS09）,中国博士后科学基金（2016M602431）联合资助. |
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| 摘 要： | 
音频大地电磁（Audio Magnetotelluric,AMT）信号常常受到持续性人文噪声影响,这类噪声使用远参考法和Robust阻抗估计等常规方法往往效果不佳.为此,本文从噪声的规律与特征出发,提出一种新的AMT数据处理方法.首先通过字典学习方法从观测数据中自主学习到人文噪声的特征结构,构建冗余字典,然后利用学习到的冗余字典,分离出AMT数据中的人文噪声.
为验证方法的有效性,首先进行了合成数据的仿真试验,然后在四川凉山进行了针对性的野外试验研究,最后将本文方法应用于庐枞矿集区实测数据的处理.结果表明,本文方法能够快速、准确地分离出AMT信号中的人文干扰,保留有用信号,显著改善AMT数据质量.
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| 关 键 词： | 音频大地电磁勘探 数据处理 信噪分离 字典学习 移不变稀疏编码 |
| 收稿时间： | 2017-08-06 |
| 修稿时间： | 2018-01-17 |
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