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针对探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)信号信噪比低、背景杂波强,事先对探测目标的信息所知甚少,近乎处于“盲”状态,因而实际处理难度大等实际问题,提出了将独立分量分析(In-dependent Component Analysis,ICA)这种盲信号处理技术应用于GPR信号处理,并利用ICA中的Fast-ICA算法,对ICA法在GPR信号处理中的应用进行了初步探索,实现了GPR信号中弱目标信号和强背景杂波的有效分离,并初步解决了对所分离目标信号的正确排序,以及由ICA方法本身带来的所分离目标独立分量信号符号的不确定性等问题,使GPR信号信噪比大幅提高,从而使GPR的目标检测性能也得以显著改善。在对诸如地雷、地下管线等局部目标的时域有限差分法(Finite-dif-ference Time-domain,FDTD)、仿真GPR数据和室外试验观测GPR数据进行ICA处理后,都取得了理想的结果。 相似文献
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独立分量分析是近年由盲信号理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,在没有先验信息的情况下,能够实现源信号的分离。地震资料中常常包含随机噪声,它是由各种不可预知因素综合作用而成,无统一规律。文中将ICA应用于去除随机噪声问题,在对地震数据特点进行分析的基础上,建立了随机噪声盲分离的ICA模型,并对其假设条件和固有不确定问题进行了深入分析,利用文中改进的稳健预处理算法,先去除加性高斯白噪声,然后将预处理后的数据采用JADE盲分离算法分离出有效信号和非高斯分布的随机噪声,并建立能够辨识有效信号的准则,解决了ICA分离后次序不确定问题,实现了有效信号的提取。仿真实验和对实际地震资料处理表明文中提出的算法能够有效地去除随机噪声。 相似文献
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应用独立分量分析（ICA）方法研究气液两相流的辨识问题。根据基于高阶统计量的改进J-H ICA求解算法,利用给定仿真信号及不同流量油、气、水单相流体响应信号,模拟两相、三相混合信源进行分离实验,验证该方法的可靠性,并对生产井实测气液两相流体多路传感器响应信号进行分离。对比及分析分离结果表明,该方法成功地从混合信号中分离出表征气、液特征的源信号,达到了辨识目的。 相似文献
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《物探化探计算技术》2017,(6)
在背景条件复杂的工区,为了提高探地雷达(GPR)勘探资料解释的准确性和可靠性,利用独立分量分析理论进行了强噪声背景下的探地雷达信号去噪研究。阐述独立分量分析(ICA)基本理论,着重讨论了基于负熵最大化的快速独立分量分析(FastICA)算法。应用FastICA算法对单道探地雷达数据和正演含噪雷达剖面分别进行去噪分析,得到去噪后的探地雷达信号。以湖北恩施彭家寨隧道GPR实测数据为例,将Fast ICA算法应用于探地雷达剖面数据去噪。研究结果表明,将FastICA算法应用于探地雷达信号处理,摆脱了传统方法参数设置的束缚,流程简单,在GPR去噪方面有独特的优势,可较好地对低信噪比的GPR原始数据进行噪声去除,有助于突出探地雷达剖面中异常体特征,达到了提高资料解释准确性和可靠性的目的。 相似文献
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为了消除大地电磁测深数据中的工频干扰,提出基于DWT-EEMD的盲源算法,利用DWT、EEMD和盲源分离的优良特性,在进行DWT和EEMD处理之后再进行盲源分离以消除噪声。该方法主要优势在于DWT-EEMD模型的采用和自适应权重因子的引入,在降低独立分量分析算法对恢复信号的幅值的不确定性的同时,使得在工频干扰噪声的幅值高于原始信号很多的情况下依然能较好地分离出原始信号。通过对实测大地电磁信号进行处理后发现,该方法使视电阻率曲线和相位曲线均变得平滑而稳定,较好地消除了大地电磁信号中的工频干扰噪声。 相似文献
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在应用便携式探地雷达(GPR)进行浅地层中的小目标探测时,由于目标回波能量小,目标回波与直达波叠加,加上地表杂波及探测产生的杂波,大大降低了目标回波的信噪比,使在复杂的浅地层介质之中,难以对小目标进行准确探测。因此提出了基于主元分析(PCA)法的浅地层小目标探测算法,通过PCA分解,将当前雷达扫描数据映射到背景所在的投影方向上,建立检验函数并和自适应阈值比较,判断是否含有目标回波信息,结合动态背景更新即可实现浅地层中小目标的探测。用PCA法对在沙土、红土、黏土、草地试验的数据进行处理,结果表明PCA法能够探测出浅地层中的小目标。 相似文献
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地空频率域电磁法探测信号为多频非平稳信号,为了解决应用传统傅里叶变换方法提取其幅度时分辨率较差的问题,本文提出了基于同步提取变换(SET)的地空频域电磁信号幅度提取方法。该方法对电磁数据进行SET,得到高分辨率时频图,并利用能量算子使电磁数据时频谱能量更为集中;采用贪心算法提取脊线,得到时频图的高能量带;通过自回归模型自适应地补充了脊线中的0值,解决了由窗函数引起的端点效应问题。根据脊线位置的时频图复数值,得到各频率分量幅度随时间的变化,研究了不同信噪比情况下基于SET的地空频率域电磁信号幅度提取结果的准确性。结果表明:当信噪比≥10 dB时,幅度提取结果的平均相对均方根误差均小于5%;当信噪比<10 dB时,幅度提取结果的平均相对均方根误差在10%以内。提取效果良好。将此方法应用于新疆霍拉山隧道工程地空频率域电磁法探测中,成功提取了多频电磁信号各频率分量的幅度,与采用傅里叶变换提取非平稳信号幅度的方法相比,该方法有效地提高了幅度提取结果的分辨率。 相似文献
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海底大地电磁信号采集的技术难点 总被引：4，自引：4，他引：4
海底大地电磁探测要解决的首要问题是海底信号采集。对于陆上已广泛使用且采集技术已较为成熟的大地电磁测深法来说 ,该方法在海洋中的应用并不是一个简单的方法移植问题。由于海洋环境的严酷、海上作业的风险和海底信号微弱 ,要实现海底大地电磁信号采集面临着重重困难。为实现预期的探测目标 ,需采用一系列高新技术 ,包括微弱信号检测技术、海底多台观测系统的高精度同步技术、智能化控制技术、水下密封承压技术以及硬件系统集成技术等等。对海底大地电磁探测所遇到的难点技术问题作了初步的探讨 相似文献
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平行地下管线探测技术与方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
平行管线是地下管线探测工作经常遇到的管网结构,由于其间距小于2倍埋深,存在电磁场的相互感应和叠加,使探测工作难度加大.在电磁法探测应用中,可分别观测磁场的水平分量(Hχ)、垂直分量(Hz),根据其分量曲线特征判断地下管线的数量、位置及走向,进而确定其埋设深度.实践证明,为减小旁侧影响,避免其它电磁信号干挠,合理选择激发方式、激发位置对探测效果影响很大. 相似文献
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基于稳健有序独立成分分析(ROICA)的矿产预测 总被引：1，自引：0，他引：1
独立成分分析（ICA）充分考虑了以往主成份分析（PCA）没考虑到但又非常重要的数据高阶统计特性,但ICA分离后的信号具有顺序、符号、幅度的不确定性,而矿产资源预测又必须弄清分离后信号（地质变量）的地质意义;为此,提出了一种基于稳健有序独立成分分析(ROICA)的矿产预测方法。首先对地质数据进行稳健预处理,然后进行独立成分分析,借鉴因子分析的思想解决独立成分分析算法不确定性的局限,从而可以反映分离变量的有序性。将ROICA方法用于广东省肇庆双壬铜矿区进行矿产资源预测。实验结果表明：该区金银矿体的赋存空间位置与传统均值方差方法给出的异常位置明显不对应,没有指示意义;而经过稳健有序ICA处理后的Au、Ag独立成分异常与实际的Au、Ag矿体吻合度很高;Cu、Pb、Zn独立成分异常与Au、Ag矿关联性不大,反映研究区的Cu、Pb、Zn等其他元素或组合不具有Au、Ag矿的指示意义。ROICA方法可用于矿产资源预测。 相似文献
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基于支持向量机（SVM）和独立分量分析（ICA）建立了超长大直径钢管桩极限承载力的预测模型。先采用独立分量分析FastICA算法从实际工程的超长大直径钢管桩试桩的实测数据样本中抽取相互独立的分量,这些分量不仅去除了相关性,还保持统计独立,并服从非高斯分布,能更好地表现数据间的本质结构;然后,确定支持向量机作为分类器,以抽取的独立分量作为支持向量机模型的输入参数,建立超长大直径钢管桩的承载力预测模型ICASVM_Q;最后,采用某大桥的工程数据对预测模型进行测试。结果表明,ICASVM_Q的预测效果明显优于以原始数据作为支持向量机模型输入的SVM_Q模型的预测效果。可见,采用将独立分量分析与支持向量机相结合的方法建模预测超长大直径钢管桩的承载力是可行的,ICASVM_Q模型的预测结果可用于超长大直径钢管桩承载力的设计参考,具有一定的工程应用价值。这种方法还可以用于其他领域的智能预测研究中。 相似文献
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高阶统计量方法在地震信号分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
高阶统计量分析是近20年来国内外信号处理领域的一个前沿课题,广泛应用于所有需要考虑非高斯、非最小相位、有色噪声、非线性或循环平稳性的各类问题中。在地震信号处理方面,应用高阶统计可以消除高斯有色噪声的影响和提取与识别非最小相位子波;基于高阶统计特征的独立分量分析己成为信号处理领域的一个研究热点并应用于地震信号分析中。对高阶统计量的定义和性质以及高阶谱时频分析方法作了介绍,并以此为理论依据,进行了理论模型和实际地震数据的实验。 相似文献
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提出多分量瑞利波勘探的技术思想和方法,研制成功专用的防爆型多分量瑞利波勘探仪器,建立了在用极化分析对瑞利波勘探记录的多分量信号分析的基础上,用极化滤波提取有效瑞利波信号的方法。在煤矿井下及地面实际应用表明,多分量瑞利波勘探与单分量法比较,信号的信噪比、勘探深度和可靠性均有一定的提高。 相似文献
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改善地震勘探记录的4项技术 总被引：6，自引：5，他引：1
为改善地震勘探记录、提高信噪比,近年来提出了基于混沌理论的混沌振子滤波技术（CVM）、基于多道最小平方原理和CVM的时空域双曲滤波技术（HTDF）、基于时频分析和Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术（TFPF）以及基于独立分量分析（ICA）的多次波消减技术。用CVM技术可以在强随机噪声背景中确定同相轴的时空位置;HTDF是CVM的后续处理,使湮没在噪声中的同相轴显现出来。大量仿真实验和实际资料处理表明,TFPF技术可应用于消减地震记录中的随机噪声。基于ICA的多次波消减技术可确定输出信号的振幅和次序。上述4项技术若应用于实际资料,尚需要分别解决诸如计算时间、辅助性处理、因子振幅谱补频、变时窗技术、处理流程的系统工程等问题。 相似文献
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根据声波反射法探测顶煤厚度中存在的问题,提出了将小波多尺度分析应用到实际煤厚探测信号分析中的信号处理方法。结果表明:小波多尺度分析大大改善了煤层顶板弱反射波的识别能力,提高了煤厚探测的精度。 相似文献
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基于快速独立分量分析的自电测井信号去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
针对自然电位测井信号中的噪声,提出了一种运用快速独立分量分析原理对自然电位测井信号进行去噪的方法。详细研究了自然电位测井信号噪声特性以及独立分量分析原理,应用基于负熵的FASTICA算法对自然电位测井信号进行去噪,并与小波去噪的效果进行比较。结果表明,该去噪方法更简单容易、去噪效果好、自适应能力强。 相似文献