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针对匹配追踪计算量大、大地电磁数据处理效率低的问题，提出基于匹配追踪和遗传算法的大地电磁噪声压制方法.首先，利用Gabor原子构建过完备原子库，并对过完备原子库集合进行划分.然后，借助遗传算法的自适应性，快速搜寻最优匹配原子及所在位置.最后，运用最优匹配原子对待处理信号进行稀疏分解，重构有用信号.通过对计算机模拟的典型强干扰和矿集区实测大地电磁数据进行分析处理，实验结果表明，相对于匹配追踪和正交匹配追踪，文中所提方法能从过完备原子库中快速、自适应地选取最优匹配原子与不同噪声干扰类型高精度的匹配，极大地提升了计算效率；大地电磁时间域序列中的大尺度强干扰被有效剔除，视电阻率曲线更为光滑、连续，低频段的数据质量得到明显改善. 相似文献
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为压制大地电磁信号中的强人文干扰,提出一种基于压缩感知重构算法的大地电磁信号去噪方法.通过构建与常见典型强干扰相匹配而对有用信号不敏感的冗余字典原子,利用改进的正交匹配追踪算法,分离出大地电磁信号中的强干扰成分.为了验证所述方法的强干扰分离效果,首先通过在实测大地电磁信号中加入理想的强干扰信号进行了仿真分离实验,然后从大量实测数据中选取三种含有不同类型强干扰的时间域片段,用所述方法对实测数据中的强干扰进行分离,最后将所述方法应用于青海试验点以及庐枞矿集区某测点实测数据的综合处理.仿真实验结果表明,该方法在分离出强干扰的同时,能够较好地保留有用信号.实测数据处理结果表明,该方法能够有效压制强干扰,改善强干扰区大地电磁数据的质量. 相似文献
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