发明名称 瞬变电磁探测回波信号的降噪方法
摘要 本发明为瞬变电磁探测接收信号降噪方法,先对瞬变电磁探测接收信号进行经验模式分解,即“筛”,对信号数据x(t)的所有极值点用三次样条插值函数形成上下包络,求得均值m1,第一个分量h1=x(t)-m1,h1看作待处理数据重复k次筛,当连续两次筛分结果的标准差SD满足要求得到第一个IMF,c1=h1k=h1(k-1)-m1k和残余信号r1,对r1重复“筛”,信号数据分解为n个IMF和一个残余量rn。再按各IMF能量递减情况判别信号主导和噪声主导分量。所得各信号主导的IMF进行滤波后,重新累加,得到去噪后的信号。本降噪方法采用自适应时频分析的经验模式分解,无需先验信息。对信号的不同固有频率分别处理,剔除高频噪声,对低频噪声滤波,适用于非线性非平稳的瞬变电磁探测回波信号的特别是深层回波信号的降噪处理。
申请公布号 CN101882964A 申请公布日期 2010.11.10
申请号 CN201010200910.6 申请日期 2010.06.12
申请人 桂林电子科技大学 发明人 欧阳缮;邓鹏;王国富;张发全;叶金才
分类号 H04B15/00(2006.01)I 主分类号 H04B15/00(2006.01)I
代理机构 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 代理人 欧阳波
主权项 1.基于特征提取自适应的瞬变电磁探测接收信号降噪方法,其特征在于步骤如下:I、对瞬变电磁探测接收信号进行经验模式分解首先获得信号数据x(t)的所有极值点,将所有的局部最大值用三次样条插值函数形成数据的上包络,同理,将所有的局部最小值用三次样条插值函数形成数据的下包络,上下包络应覆盖所有的数据点,其均值记作m<sub>1</sub>,从原数据序列中减去该均值得到第一个分量h1:h<sub>1</sub>=x(t)-m<sub>1</sub>上述过程称作“筛”,第二次“筛”的过程中,把h<sub>1</sub>看作待处理数据,其包络均值为m<sub>11</sub>,则有h<sub>11</sub>=h<sub>1</sub>-m<sub>11</sub>该过程重复k次,h<sub>1k</sub>=h<sub>1(k-1)</sub>-m<sub>1k</sub>直到h<sub>1k</sub>满足固有模式函数的条件为止,于是就从原信号数据中分解出第一个固有模式函数分量,记作:c<sub>1</sub>=h<sub>1k</sub>计算连续两次筛分结果的标准差SD的值:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>SD</mi><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mfrac><msup><mrow><mo>|</mo><msub><mi>h</mi><mrow><mn>1</mn><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>h</mi><mrow><mn>1</mn><mi>k</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mrow><msup><msub><mi>h</mi><mrow><mn>1</mn><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mn>2</mn></msup><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow></math>]]></maths>满足0.2<SD<0.3时,第一回合“筛”的过程结束,得到第一个固有模式函数分量c<sub>1</sub>,该分量为原信号数据中的最高频率分量,从原信号数据中分离出第一个固有模式函数分量c<sub>1</sub>,得到残余信号r<sub>1</sub>:x(t)-c<sub>1</sub>=r<sub>1</sub>r<sub>1</sub>仍包含原信号数据中的频率信息,将其作为新的信号重复上述的“筛”的过程,得到第二个固有模式函数分量c<sub>2</sub>,以此类推;r<sub>1</sub>-c<sub>2</sub>=r<sub>2</sub>......r<sub>n-1</sub>-c<sub>n</sub>=r<sub>n</sub>当最后得到的固有模式函数分量c<sub>n</sub>或残余信号r<sub>n</sub>的值小于预先的设定值0.2~0.3时,或者最后的残余信号r<sub>n</sub>为单调函数时,经验模式分解过程结束;原信号数据被经验模式分解为n个固有模式函数分量和一个残余量r<sub>n</sub>:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>c</mi><mi>i</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>r</mi><mi>n</mi></msub></mrow></math>]]></maths>II、信号的模式判别噪声的固有模式函数分量的能量分布都是统一递减的,据此判断固有模式函数分量是否为噪声主导:i、固有模式函数分量能量的计算对每一个固有模式函数分量c<sub>i</sub>计算其平方的模,作为其能量E<sub>i</sub>,计算公式为:<img file="FSA00000143334200022.GIF" wi="183" he="84" />ii、信号的模式判别当第一个固有模式函数分量c<sub>1</sub>的能量与其它的固有模式函数分量的能量相比为最大时,第一个固有模式函数分量c<sub>1</sub>为信号主导分量;否则,c<sub>1</sub>为噪声主导分量;当第q个固有模式函数分量能量E<sub>q</sub>幅度小于2×10<sup>18</sup>(μV)<sup>2</sup>时,第q个及以后的固有模式函数分量均作为有效信号主导分量;第二至第q-1个固有模式函数分量c<sub>i</sub>的能量E<sub>i</sub>与下一个的固有模式函数分量c<sub>i+1</sub>的能量E<sub>i+1</sub>相比,每个单调递减组中的首个固有模式函数分量为噪声主导分量,其它为有效信号主导分量;III、剔除噪声前四组固有模式函数分量中在步骤II判断为噪声分量的删除;IV、滤波对对步骤III所得的各信号主导的固有模式函数分量进行滤波;V、信号重组将步骤IV处理后的固有模式函数分量重新进行累加,得到了去除噪声后的信号。
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