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针对油气勘探中大地电磁(MT)数据易受各类干扰的污染,且信噪难以分离的问题,把基于广义S变换的时频滤波技术应用于MT数据处理中来,得到MT数据的S域时频分布,分析受噪MT数据在S域的时频分布特征,再在S变换时频域进行时频阈值去噪,并对滤波后的S域时频谱进行逆变换重构,分离得到去噪后的MT数据。给出了基于广义S域时频滤波的方法原理与应用步骤,对被污染的仿真和实测MT数据进行了时频阈值滤波,并与小波阈值去噪方法进行了比较研究。结果表明：基于广义S变换的时频滤波方法可有效抑制MT数据中的干扰,从噪声信号中分离出有效的大地电磁数据,且减少了人为参与,提高了MT勘测的数据质量。 相似文献
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针对矿集区大地电磁(MT)信号受环境噪声和人文噪声污染严重的问题,提出一种结合了经验模态分解(EMD)和数学形态学滤波的组合滤波方法,对矿集区大地电磁信号的时域信号进行滤波处理。介绍了方法原理和计算步骤,评估了该方法的去噪效果;在与小波变换去噪效果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可靠性,并对某矿集区的实测数据进行了去噪处理。结果表明,组合滤波方法充分利用了EMD多尺度分解及其可重构特性和数学形态学滤波方法的优点,在滤除噪声的同时为MT信号尽可能多地保留了有用信息。去噪后,估算的响应曲线方差减小到原来的一半,为进一步正确资料处理和地质解释提供了保障。 相似文献
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广义S变换时频域滤波在MT数据处理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
短时傅里叶变换是建立在稳态信号基础之上,它仅能提供信号的频域信息,对信号的时间分辨能力差。这影响了它在大地电磁测深数据处理中的应用效果。S变换是一种优于短时傅立叶变换的时频分析方法,能够提供信号时-频域信息。利用S变换对大地电磁测深数据进行时频分析,有助于实现大地电磁测深数据噪声的时频-域滤波,从而提高大地电、磁分量数据的频谱分析精度。从广义S变换理论出发,分析了各类波形噪声的时-频域特征及其对大地电磁测深数据的影响。针对大地电磁测深数据处理特点,利用广义S变换得到时频谱,采用时频比值和门槛值方法,研究适合压制电磁噪声的时频滤波器和滤波方法。对实际大地电磁测深数据的处理结果表明这个方法提高了阻抗张量的估算质量,验证了该方法的有效性。 相似文献
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广义S变换是一种可逆的局部时频分析方法,是短时傅里叶变换和小波变换的延伸和推广。利用广义S变换对广域电磁时间序列数据进行分析,除了可以划定噪声区域便于实施滤波去噪之外,还可以提高数据频谱分析精度。针对广域电磁数据特点,基于广义S变换提出了适合广域电磁法的广义S变换处理流程,进行了信号的仿真实验。同时,也对广域电磁法实测数据进行了处理,高信噪比数据的处理结果证实了广义S变换的有效性和准确性。强干扰数据处理的结果表明,获取的信号质量比基于傅里叶变换的传统方法有明显提高。处理效果表明,提出的方法适用于广域电磁法数据处理。 相似文献
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基于频率域小波去噪的大地电磁信号工频干扰处理 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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去噪是大地电磁数据处理的重要一环。为了丰富和发展大地电磁时间序列去噪方法,将循环神经网络中的LSTM网络引入大地电磁时间序列方波噪声处理中,将实测无人文干扰的大地电磁时间序列叠加模拟方波噪声作为网络输入,将无噪原始时间序列作为网络的目标输出,训练了1 500次epoch后,网络从仿真含噪信号提取的时间序列与原始时间序列的归一化互相关系数高达0.971 8,说明网络很好地学习了无噪大地电磁时间序列的特征。通过实测含方波噪声信号的去噪试验,表明了本文方法可以有效压制方波噪声干扰,改善阻抗估计质量,为深度学习在大地电磁时间序列处理的应用提供了新思路。 相似文献
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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。 相似文献
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在强噪声环境下,由于相关噪声的影响,准确地估算大地电磁张量阻抗越来越困难.研究一种处理相关噪声问题的信噪分离方法,即采用最小二乘Robust方法,利用相关噪声相对较小的远参考站磁场信号求取分离张量,将本地磁场的观测信号分离为MT信号和噪声,估算大地电磁张量阻抗.分别对模拟数据与实测数据进行处理, 结果表明,信噪分离方法能够分离出较强的相关噪声,给出的视电阻率和相位曲线比最小二乘Robust方法和远参考方法获得的更加平滑,处理效果明显.研究表明,在处理受相关噪声影响的MT数据中,信噪分离方法具有明显的优势. 相似文献
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时间域航空电磁数据经预处理后,仍存在残余噪声,影响电磁探测对地下异常的识别能力。笔者提出一种基于最小噪声分离的去噪方法,将一组含噪电磁数据通过旋转矩阵线性变换为按照信噪比大小排列的最小噪声分离成分,利用信噪比较大的最小噪声分离成分重构电磁数据,以达到分离噪声的目的。仿真数据去噪结果表明：最小噪声分离不仅能够有效压制晚期道剖面噪声,还能准确分辨异常信息;晚期道信噪比较测线滤波提高了11.28 dB,实测数据的噪声水平也由±50 nT/s降低到±10 nT/s。 相似文献
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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。 相似文献
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音频大地电磁法在武山外围深部勘查中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
根据长江中下游九瑞矿集区武山外围地区的区域地质背景、成矿条件和岩石物性特征,在该区开展音频大地电磁测深法(AMT)的剖面性测量研究。首先对AMT原始时间域数据进行平移去噪、线性插值拟合去噪和应用经验态分解去噪,从而达到消除噪声,还原数据真实地电信息的目的,然后通过傅氏变换将时间域数据转换成频率域数据,再对频率域数据进行二维反演解释,推测了地下2 km以内的电阻率差异较大的岩性接触带和断裂构造。结合该区的地质资料和钻探结果,二维反演结果表明音频大地电磁法能够很好地探测地下目标地质体,清晰划分出标志性地电层及其分层结构。 相似文献
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提高地震资料的信噪比是地震资料处理的关键,叠前去噪是进行噪声压制的主要处理技术。小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到广泛的应用;笔者采用小波变换把叠前地震数据分为不同的频段,并对包含干扰波的频段采用中值滤波消除干扰,再运用小波反变换来重构去噪后的记录;该技术不仅实现了噪声压制,还达到了保持宽频带的目的,应用于实际资料处理中,取得了很好的去噪效果。 相似文献
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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。 相似文献