基于EMD-ICA的激电数据降噪处理方法

发布时间：2018-02-24 22:21

  本文关键词： 激发极化法 数据降噪处理 经验模态分解 独立分量分析 虚拟噪声通道　出处：《计算机应用研究》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统降噪方法处理激发极化法(激电法)测量数据的效果不理想的问题,对经验模态分解方法和独立分量分析技术进行了研究,提出了一种新的激电数据降噪方法。首先,采用经验模态分解方法将原始测量数据自适应分解为有限个固有模态函数,再根据其与激发信号的相关性选择固有模态函数构造虚拟噪声通道,最后利用独立分量分析技术提取多维混合数据中的激电信号。利用仿真信号和实际数据对该方法进行实验,对比普通滤波方法和小波阈值算法,结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional method of noise reduction is not good for the measurement data of induced polarization (IP), the empirical mode decomposition (EMD) method and the independent component analysis (ICA) technique are studied, and a new noise reduction method for IP data is proposed. The method of empirical mode decomposition is used to decompose the original measurement data into a finite number of intrinsic modal functions, and then the intrinsic mode function is selected according to its correlation with the excitation signal to construct the virtual noise channel. Finally, we use the independent component analysis (ICA) technique to extract the IP signal from the multi-dimensional mixed data. The simulation signal and the actual data are used to test the method, and the comparison between the ordinary filtering method and the wavelet threshold algorithm is made. The results show that this method can effectively improve the signal-to-noise ratio of IP data.
【作者单位】： 中国地质大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61503350)
【分类号】：P631.324

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本文编号：1531965