基于自适应多分辨率奇异值分解的大地电磁数据处理

针对强电磁干扰极易掩盖微弱的大地电磁有用信号,本文结合奇异值分解在去噪方面的优越性,提出基于自适应多分辨率奇异值分解(Adaptive Multi-Resolution Singular Value Decomposition, AMRSVD)的大地电磁数据处理方法.首先对大地电磁数据构建Hankel矩阵,利用MRSVD得到不同分辨率的近似信号和细节信号;然后选用近似信号和细节信号的标准差差值,对大地电磁数据进行信噪辨识;接着结合MRSVD和相邻细节信号的标准差差值,提出先验信息未知情况下的AMRSVD法;最后对辨识出的强干扰运用AMRSVD去除噪声,重构有用信号.实验结果表明,该方法的处理效率高,能有效分离出相关性较强的噪声,时间序列和视电阻率-相位曲线均得到有效改善.     

基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离

为了剖析大地电磁信号和强干扰的本质特征,进一步精细分离出微弱的大地电磁有用信号,提出基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离方法.首先,运用递归分析法扩展大地电磁一维时间序列的维数,分析了嵌入维数、延迟时间和判别阈值对递归图的性能,并研究了不同长度的序列对递归定量分析参数的影响情况,然后,构建典型的大地电磁强干扰类型和微弱的大地电磁有用信号样本库,针对样本库讨论了强干扰和微弱大地电磁信号之间的递归定量分析参数,分析了K均值聚类和模糊C均值聚类的信噪辨识效果.最后,对实测大地电磁数据进行信噪辨识处理,并仅对辨识为强干扰的时间段采用数学形态滤波进行噪声压制.实验结果表明,递归分析能定性及定量地描述大地电磁信号时间序列的非线性特征和原动力系统的本质规律,与聚类算法相结合能对矿集区实测大地电磁信号进行信噪辨识;处理后的卡尼亚电阻率-相位曲线更为光滑、连续,其结果更为精细地保留了大地电磁信号低频段的缓变化信息,整个低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善.     

基于信噪辨识的矿集区大地电磁噪声压制

为了避免形态滤波方法在大地电磁强干扰分离中的"过处理"、进一步保留大地电磁低频段的有用信息,提出基于信噪辨识的矿集区大地电磁噪声压制方法.首先,从信号处理的角度剖析矿集区典型强干扰与天然大地电磁微弱信号之间的定量辨识关系,利用形态分形维数和形态膨胀谱熵对大地电磁信号与强干扰进行信噪辨识.然后,结合形态滤波技术和阈值法,仅对辨识出明显不是天然大地电磁信号的异常波形进行噪声压制.最后,重构大地电磁有用信号,并对算法进行性能评价.仿真结果表明,形态分形维数和形态膨胀谱熵能较好地定量辨识大地电磁信号与强干扰,大地电磁信号中一些缓变化的低频信息得到了更为精细的保留;与形态滤波整体处理相比,本文所提方法获得的卡尼亚电阻率曲线更为光滑、连续,视电阻率值相对稳定,其结果更为真实地反映了测点本身所固有的大地电磁深部构造信息.     

CEEMDAN和小波包方法在地震信号降噪中的应用

地震信号是典型的非平稳随机信号,容易受到场地条件和周边环境的影响,产生噪声干扰。采用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）方法,对地震数据进行分析预处理,将地震信号分解成一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数（IMF）;对各IMF分量进行自相关计算,筛选含噪IMF分量,使用软阈值小波包方法进行去噪处理,与无噪分量进行重构,从而降低噪声干扰,提高数据质量。     

Hilbert-Huang变换在瞬变电磁去噪中的研究与应用

瞬变电磁法(TEM)是电法勘探的一个重要分支,具有受地形影响小、工作效率高、对低阻体分辨率高纯异常测量等优点.在野外数据采集过程中,瞬变电磁数据容易受到周边环境噪声的干扰.由于瞬变电磁的晚期信号能量弱,极易被噪声淹没,使得数据处理过程中出现假异常.为了更好地减弱噪声的影响,剔除假异常,得到真实的地下介质信息.本文把Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)方法应用到瞬变电磁数据处理中,通过对含有噪声的瞬变电磁仿真数据进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解、重构,得到了真实的电磁信号,证明HHT方法在瞬变电磁去噪中可行.最后对TEM实测数据进行EMD分解、重构,结果表明该方法能够有效的压制噪声的干扰,突出TEM真实信号,较好的识别异常体的位置,提高TEM解译结果的准确性.     

电性源时域地空电磁数据小波去噪方法研究

基于飞艇的时间域地空电磁探测系统,具有勘探深度大、效率高、空间分辨率高、飞行控制容易等优势.但在低空飞行测量过程中,飞艇飞行高度、航迹、姿态等受风向、大气气流、地形、地面局部温度场变化等影响而发生变化,导致固定在艇囊前端的接收线圈发生运动,切割大地磁场,产生了电磁噪声、运动噪声、基线漂移等,从而影响电磁数据的电阻率成像质量.因此,研究地空电磁信号中多种噪声的去除方法,对数据的反演解释非常重要.由于地空电磁信号中有效信号频带与部分噪声频带相重叠,使用传统滤波或消噪方法具有一定局限性.因此,本文提出一种综合小波去噪法:根据地空电磁信号的特点,采用sym8小波基;基于小波多分辨率分析原理,利用小波高尺度近似分量估计基线漂移,以校正电磁数据中的基线;基于小波阈值收缩原理,采用5层小波分解、极小极大阈值配合硬收缩函数的消噪方法,来压制数据中的其余噪声.最后,通过异常环模型的理论响应和实测数据进行算法的验证,结果表明这种综合消噪法对多种噪声均有很好的抑制作用,是一种实用有效的时间域地空电磁数据消噪方法.     

浅部频率域电磁勘探方法综述

适用于近地表(2000m以内)勘探的频率域电磁法主要有音频大地电磁法(audio-frequency magnetotellurics,AMT),无线电大地电磁法(radio-magnetotellurics,RMT),可控源音频大地电磁法(controlled source audiofrequency magnetotellurics,CSAMT),广域电磁法(Wide Field Electromagnetic Method,WFEM).本文拟从最新的数据采集技术、数据处理技术、正反演算法、实例等四个方面,论述适用于浅部勘探的AMT,RMT,CSAMT和WFEM方法的国内外最新进展,总结目前AMT,RMT,CSAMT和WFEM方法遇到的困难,对潜在的发展方向提出建议.综述表明:(1)张量测量、多站阵列、多站叠加可提高AMT、RMT和CSAMT数据的质量.利用近区数据WFEM法可获得良好的效果.国产与国外仪器在质量方面的差距正在逐步缩小.(2)数学形态滤波技术、Hilbert-Huang变换等可有效分离出有用的数据,局部畸变仍然是亟待解决的难题,需要更为深入的研究.(3)矢量有限元与非结构网格的出现大幅度提高了有限元处理复杂电磁问题模拟的精度与应用范围,成为目前电磁正演的首选工具.完全非线性反演算法仍然局限于1D、2D问题,共轭梯度法和高斯牛顿算法等为解决3D问题的发展趋势.地质约束的引入和多数据联合反演可以减小反演的非唯一性.各向异性的反演为目前反演研究的热点之一.(4)野外数据解释的正确性严重依赖于对地下结构先期的维性判别,在2D特性不明显、3D特性明显时,需要采用3D进行反演解释.     

利用变分模态分解(VMD)和匹配追踪(MP)联合压制音频大地电磁(AMT)强干扰

为了有效分离矿集区音频大地电磁（AMT）信号中的大尺度强干扰、抑制近源效应,本文提出利用变分模态分解（VMD）和匹配追踪（MP）联合压制AMT强干扰的方法.首先,对比了VMD与经验模态分解（EMD）、固有时间尺度分解（ITD）的处理效果,验证了VMD在避免模态混叠和端点效应方面的优势;讨论了VMD中模态个数对典型大尺度强干扰的去噪性能,并选择合适的模态初步获取待处理信号的重构信息.然后,运用MP对VMD重构信号做二次信噪分离处理,进一步滤除残余的尖脉冲干扰.通过对模拟和实测数据的分析处理,以及与远参考法结果对比,本研究能有效剔除时间域序列中的大尺度强干扰,且重构信号中保留了更多的低频缓变化信息和细节成分,近源干扰得到有效压制;视电阻率-相位曲线更为光滑、连续,低频段的数据质量得到明显改善,其结果能更为真实、可靠地反映地下电性结构信息.     

广域电磁法接收机数字信号FFT实时实现技术

针对广域电磁法（WFEM）接收机各频组数字信号快速傅里叶变换（FFT）点数不统一、低频组点数大不适合现场可编程门阵列（FPGA）实时实现的技术难题,本文采用插值和抽取相结合的抽样率转换方法,提出了满足广域电磁法接收机要求的等长度FFT变换技术,将各频组FFT变换点数统一变换到1024点,并以广域电磁法接收机实际采集到的电场信号进行了测试,最终在EP2C35F484C8 FPGA芯片上实现了1024点FFT变换,最高响应频率达到了93.84 MHz,完成1024点广域电磁信号FFT运算最快只需34 μs,并且能够有效提取广域电磁信号的振幅和相位信息.结果表明：在对广域电磁法接收机信号进行FIR低通滤波后,能够通过插值和抽取相结合的方法,将各个频组FFT变换的长度统一变换成1024点,实现广域电磁信号的FFT实时变换.本文提出的等长度FFT变换技术能够满足新一代高性能广域电磁法接收机FFT实时变换的需求.     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.     

希尔伯特-黄变换在海底大地电磁测深数据处理中的应用

海水运动产生的电磁场,是海底大地电磁探测数据中的主要噪声之一,影响了数据处理与解释的精度.为提高海底MT探测的应用效果,本文在海底MT信号处理中引入HHT时频分析方法.结合海底MT噪声的特点与海底MT信号的特性,对南海实测数据进行分析,通过对比去噪前后信号的Hilbert时-频谱和边际谱,表明利用经验模态分解及其多尺度滤波特性,能够有效压制海水运动产生的电磁噪声.经HHT去噪后的测深曲线在一定程度上有所改善,仍存在"飞点"现象;再结合Robust估计,明显改善海底大地电磁探测数据质量,得到满意的观测结果.     

基于CEEMD的曲波阈值去噪方法

由于地震信号的非线性和非平稳性,导致频率域的去噪方法滤波效果不佳.鉴于此,本文设计了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的曲波最优化迭代阈值去噪方法.该方法首先利用CEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,根据每个固有模态函数所含噪声强弱的不同,利用曲波最优化迭代阈值进行去噪处理,最后将处理后的固有模态函数进行重构,得到最终压制噪声后的结果.与FX反褶积相比,本文方法在压制随机噪声提高信噪比的同时,可以更好的保护有效信号.模型试算和实际资料处理验证了该方法的有效性.     

GNMF小波谱分离在地震勘探噪声压制中的应用

地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势.     

基于深度残差网络与MVMD的多通道地磁信号处理

地磁数据在地震预报、空间天气监测、矿产资源勘查、地球深部构造探索等领域具有重要价值.但现有的地磁台站观测数据受到人文噪声污染的问题日益严重,给地球内部高精度成像带来了极大困难.为此,我们将深度残差网络(residual network, ResNet)与多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition, MVMD)引入到地磁信号的处理,提出一种新颖的多通道地磁信号处理方法.首先,利用深度残差网络对大量人工标记的数据集进行训练,得到基于残差网络的地磁信噪识别模型;然后,利用训练好的模型识别出观测信号中的含噪片段;之后,利用MVMD对含噪片段进行多通道的信噪分离,得到去噪后的片段;最后,用去噪后的片段代替原始观测信号中的含噪片段,得到完整的高质量信号.为验证方法的有效性,我们设计了仿真实验,结果表明所提方法可以将观测信号的信噪比提高约15 dB,相对于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)、互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode ...     

基于自相关函数特性的CEEMD全局阈值去噪方法研究

完备总体经验模态分解(CEEMD)克服了经验模态分解(EMD)的模态混叠问题,依据信号自身的特点,将待分析的复杂信号分解为一系列不同尺度的固有模态函数(IMF)的子信号,且各IMF分量的频率由高到低依次排列,是一种适用于分析处理非线性非平稳信号的强大的信号分析技术.地震资料中的随机噪声一般属于高频率的信号,在CEEMD中往往分布在前几个高频IMF分量,本文针对基于CEEMD的分频去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪等方法的不足,在前人基于EMD阈值去噪的基础上设计了自相关函数统计特性与CEEMD全局阈值联合去噪方法.该方法先对CEEMD分解的若干个模态分量进行自相关,寻找到噪声主导模态和信号主导模态,然后利用设计的全局阈值对噪声主导模态进行去噪,最后将处理后和未处理的固有模态函数进行重构,得到最终的去噪结果.模型试算和实际地震资料处理都验证了此方法在提高信噪比,保留原信号高频有效成分和弱信号信息上的有效性.     

基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解压制高频噪声

高频噪声压制是高分辨率地震数据处理中提高信噪比的关键性问题.本文针对f-x(频率-空间)反褶积空间预测滤波器无法处理非平稳、非线性信号的缺点,提出了一种基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解(Empirical Mode Decomposition in the frequency-space domain,f-xEMD)压制地震剖面中高频噪声的方法.该方法采用全域高通滤波从原始数据中分离出含有部分有效信号的高频数据,将其变换到f-x域,然后在滑动的短窗口内提取每一个频率的空变数据序列进行EMD分解得到高频复本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)IMF1,将所有频率的IMF1序列反Fourier变换到时间域得到噪声剖面,将其与原始数据相减,达到高频噪声压制的目的.该方法可克服传统EMD分解方法中的模态混叠现象,保护陡倾角反射同相轴;压制后的噪声剖面中不包含有效信号能量,地震剖面的信噪比得到了提高.模拟数据和实际数据处理结果充分证明了该方法的有效性.     

基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法

针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.     

基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

基于分数域自适应滤波的地震信号去噪方法

提出了一种基于分数域自适应滤波的地震信号去噪方法.先论述了分数阶傅立叶变换(FrFT)的基本原理及分数域滤波的采样与信号重构定理.根据FrFT具有时频旋转特性,分析了时频域信噪重叠情况下实现噪声分离的可行性.通过时频面旋转交互方式求取最佳阶数以及滤波器的带宽,最后利用理想信号与处理结果的相关系数来验证该方法的有效性.合成记录及实际资料的处理结果表明,分数域滤波与常规Fourier变换相比,具有良好的去噪性能,可有效解决时频域信噪重叠的信噪分离难题,达到信号保真与去除噪声的目的.     

F-X域复数经验模态分解去噪方法（英文）

F-X域经验模态分解去噪方法在处理非稳态地震数据时存在两个局限,一是单纯剔除第一个固有模态分量将导致有效信号缺失及去噪能力偏弱问题,二是分解复信号时对实部和虚部分别分解存在分解数目不一致的风险。本文对上述两个方面进行了改进,提出了一种新的F-X域投影法复数经验模态分解预测滤波方法,首先采用基于空间投影的复数经验模态分解将F-X域地震数据直接分解为不同的复固有模态分量,然后再对这些分量分别进行F-X域预测滤波。合成记录及实际资料测试表明,本文的新方法能更好地衰减随机噪声,更有效地保持地震信号。