基于稀疏分解和压缩感知重构算法的大地电磁噪声压制

发布时间：2021-02-21 09:19

　　由于天然大地电磁信号本身微弱且频带范围宽,极易受到噪声污染。随着人类文明的不断进步,各类因素造成的人文电磁干扰日益严重,导致野外采集的大地电磁数据呈现典型的近源效应。如何消除大地电磁数据中的强干扰,提高大地电磁测深数据质量一直是该领域的重要研究课题。本文引入稀疏分解和压缩感知重构算法分别对大地电磁信号进行噪声压制,主要研究内容如下:（1）由于稀疏分解算法限制条件少、自适应性强,且灵活高效,为抑制大地电磁噪声干扰提供了一条新思路。匹配追踪是最为常用的稀疏分解方法,其本质是一种贪婪算法。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,运用最优匹配原子稀疏分解待处理信号,重构有用信号。利用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,所提方法能有效剔除大地电磁时间域序列中的大尺度强干扰,低频段的大地电磁数据质量得到明显改善。（2）压缩感知是一种... 

【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

大地电磁场电场和磁场强度平均振幅谱特征图

类方波干扰是矿集区实测数据中最常见的噪声千扰类型之一。这类干扰波形??通常在某段发生偏移，影响频率范围１００？０．０１Ｈｚ。其中，电道数据极易受到这??类干扰的影响，引起严重的近源效应。图２－２所示为受类方波干扰的实测大地电??磁数据。从图２－２可知，类方波千扰能量强，大地电磁数据在基线上下波动，整??７??

图２－３实测类充电三角波干扰??（３）类脉冲干扰??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于匹配追踪和遗传算法的大地电磁噪声压制[J]. 李晋,燕欢,汤井田,张贤,李广,朱会杰.  地球物理学报. 2018(07)
[2]基于压缩感知重构算法和形态滤波的AMT近源干扰压制（英文）[J]. 李广,肖晓,汤井田,李晋,朱会杰,周聪,严发宝.  Applied Geophysics. 2017(04)
[3]基于压缩感知重构算法的大地电磁强干扰分离[J]. 汤井田,李广,肖晓,李晋,周聪,朱会杰.  地球物理学报. 2017 (09)
[4]基于压缩感知理论的微地震资料噪声压制[J]. 宋维琪,张宇.  地球物理学进展. 2017(04)
[5]子空间增强在大地电磁信噪分离中的应用研究[J]. 燕欢,李晋,李春阳.  物探化探计算技术. 2017(03)
[6]基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离[J]. 李晋,汤井田,燕欢,彭代鑫,徐志敏.  地球物理学报. 2017 (05)
[7]基于改进MP的稀疏表示快速算法及其滚动轴承故障特征提取应用[J]. 王林,蔡改改,高冠琪,周菲,杨思远,朱忠奎.  振动与冲击. 2017(03)
[8]基于信噪辨识的矿集区大地电磁噪声压制[J]. 李晋,汤井田,徐志敏,燕欢.  地球物理学报. 2017 (02)
[9]利用多尺度形态学和递归图分离辨识大地电磁微弱信号[J]. 李晋,汤井田,蔡剑华,燕欢.  中南大学学报(自然科学版). 2016(11)
[10]压缩感知重构的传感器目标定位研究[J]. 张海锋,胡春海.  激光杂志. 2016(11)

博士论文
[1]基于数学形态学的大地电磁强干扰分离及应用[D]. 李晋.中南大学 2012
[2]长江中下游矿集区综合地质地球物理研究[D]. 王大勇.吉林大学 2010
[3]大地电磁测深法环境噪声抑制研究及其应用[D]. 杨生.中南大学 2004
[4]大地电磁信号处理理论及方法研究[D]. 严家斌.中南大学 2003

硕士论文
[1]基于稀疏分解算法的地震信号去噪研究[D]. 李立超.东北石油大学 2014
[2]大地电磁数据质量评价与阻抗估计[D]. 张弛.中南大学 2013



本文编号：3044150