基于奇异谱分析的全波MRS信号消噪方法研究

发布时间：2020-06-06 00:16

【摘要】：水是万物生命力得以延续的不可缺少的重要介质,是工业生产、农业发展、经济增长和环境维持与保护等必须具备的非常珍贵的自然资源。然而目前人们能够得以利用的地下淡水资源极为有限,因此如何高效地进行地下淡水资源的探测成为了当前科技工作者值得研究的重要课题。磁共振测深(Magnetic Resonance Sounding,MRS)作为一种直接探测地下水的地球物理方法,具有无损探测、方便快捷、高效准确等特点,被广泛应用于水资源勘查、评价以及隧道涌水、矿井突水地质灾害隐患监测等领域。然而MRS信号微弱,数量级是纳伏(nV)。在野外实际应用过程中,仪器系统采集的探测信号不可避免的受到环境中随机自然噪声和工频谐波等人为噪声的干扰,使得接收信号的质量受到影响,从而降低了后续反演解释结果的准确度。因此,MRS信号的噪声压制问题已经成为了制约磁共振探测方法能否有效应用的技术瓶颈,如何采用有效算法开展复杂噪声环境下MRS信号的提取研究,具有重要的实际应用价值。奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法近年来被提出,是一种特别适合于研究周期振荡行为的分析方法。该方法基于相空间重构思想,通过构造轨迹矩阵、奇异值分解(SVD)、分组以及重构等操作,可以较好地从含噪声的有限尺度时间序列中实现信息的提取。鉴于奇异谱分析方法的优势,借鉴其在水文气象学、统计学、地学等领域进行信号处理的成功应用经验,本文提出了基于奇异谱分析对全波MRS信号开展噪声抑制方法研究。首先,在分析MRS信号和噪声奇异谱特征的基础上,得出MRS信号和噪声的能量特性不同,对奇异谱分析中特征值的贡献不同的结论。开展了只含高斯随机白噪声、只含强工频谐波以及既含有工频谐波又含有高斯随机白噪声三种不同信噪特征情况下的奇异谱分析算法仿真实验,并且为了验证奇异谱分析算法的噪声抑制性能,开展与建模消噪算法、ICA滤波算法等已有的经典消噪算法的对比实验,验证所提奇异谱分析消噪算法的优越性。其次,分析讨论了奇异谱分析算法中涉及到的两个关键参数:窗口长度和特征值。选择不同的窗口长度进行仿真实验分析,通过实验对比分析最终总结出合适的窗口长度选择标准;结合实际野外噪声环境的复杂性等特点,当窗口长度确定的情况下,开展了信号占主要分量、噪声占主要分量、信号和噪声大致相当这三种情况下的多次实验仿真,最终总结出合理的特征值选取准则。最后,为了验证奇异谱分析算法进行MRS信号消噪的性能,分别开展了实验室模拟信号实验和野外实测数据处理实验。仿真实验结果表明:本文算法能够有效地去除复杂的环境噪声,该算法消噪处理后MRS信号的信噪比至少提升了24dB以上,初始振幅和平均弛豫时间的拟合误差在±4%和±7%的范围之内,充分证实了本文算法的有效性,实测数据处理结果进一步证明了本文算法的实用性。
【图文】：

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第 1 章绪论机。随后在近一年的时间里进行多次野外实地探测实验，最终证实该样机可以准确探测到 100 米内的地下水。经多次实验升级优化，2008 年，JLMRS-I 型核磁共振地下水探测仪器成功问世，样机如图 1.2（a）所示，并且探测深度完善到 150米以内的地下淡水资源。经过大量对比实验、实地打井等反复测验论证，结论表明无论是从探测深度、还是在叠加次数相同条件下的信噪比提升、以及能够使用多匝线圈工作等多项性能指标均优于法国的商品化仪器 NUMISPLUS系统。随后在 2012 年、2013 年该团队又相继研发出了 JLMRS-TEM 联用仪如图 1.2（b）所示、核磁共振小型化仪器——JLMRS-III 型仪器系统如图 1.2（c）所示，在探测深度、仪器操作便捷性能等方面又得到进一步提升，从此为开展地下工程中的灾害水源探测之路提供了新的技术支撑和崭新思路。

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看出：MRS 信号主要受到工频谐波干扰和环境中随机噪声以及少量奇异噪声的影响，难以看出有效信号的衰减趋势。加之，实际野外应用中，在不同环境不同地域进行探测时，由于各个区域地下含水量的大小不定，环境噪声干扰大小也不确定，因而会存在图 2.4 所示 SNR=-7.63dB 的以 MRS 信号能量相对较大的情况和 SNR=-15.87dB 的 MRS 信号完全被淹没在噪声中难以分辨的情况，其中（a）SNR=-7.63dB 的数据时域图，（c）为其频谱图。（b）SNR=-15.87dB 的数据的时域图，（d）为其频谱图。在本文中所讨论的信噪比，是按照如下公式（2.6）进行定义的：210 10210log 20logsnPsSNRP x s ............................... （2.6）式中，s表示无噪 MRS 信号，，x表示含噪信号。sP 表示信号s 的功率，np 表示噪声n x s的功率，2表示二阶范数。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O482.532;P641.7

【参考文献】