磁共振测深信号检测方法

摘要

本发明公开一种磁共振测深信号检测方法，其针对各导电层MRS信号分量，先用一元线性回归方程求取其回归方程和相关系数，由于各种噪声的干扰，相关系数可能较小，为了提高回归方程的显著性，要从原始数据中去除误差较大的数据点。后用当前回归方程作为模板，删除距离该模板较远的数据点，并用剩余数据求取新的回归方程和相关系数。重复该过程，直到相关系数足够大或者剩余点数较少时，停止迭代。若是相关系数足够大而停止迭代，则从当前采样数据中能提取出有效特征参数；若是剩余点数较少而停止迭代，则当前采样数据因受干扰严重而无效。本发明不仅设计要求相对较低，而且能够能较精确的提取特征参数。

主权项

一种磁共振测深信号检测方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：令磁共振测深仪发射机关断时刻为0，每个磁共振测深仪接收机的采样点相对于磁共振测深仪发射机关断时间是恒定的，即N个采样点的采样时间为T＝(t₁,t₂,…,t_N)；则构建一元线性回归方程，即y_i,j＝β_0,i+β_it_j+ε_i   ①式中，y_i,j＝lg(s_i,j)，S_i,j为磁共振测深仪接收机接在每个采样点采集到的实测数据，令Y_i＝(y_i,1,y_i,2,...,y_i,N)；β_0,i＝lg(E_0,i)，E_0,i为信号特征参数；为时间特征参数；ε_i为干扰量；t_j为采样时间；步骤2：根据所构建的一元线性回归方程，计算β_0,i和β_i的最小二乘估计值，即$\left\{\begin{array}{c}\widehat{{\beta }_{0,i}}={\bar{y}}_i-{\hat{\beta }}_i\bar{t}({\bar{y}}_i=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{y}_{i,j},\bar{t}=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{t}_j)\\ {\hat{\beta }}_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{t}_j{y}_{i,j}-n\bar{t}{\bar{y}}_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{t}_j^2-n{\bar{t}}^2}\end{array}\right.$   ②步骤3：根据所得β_i和β_0,i的最小二乘估计值，计算各导电层磁共振测深信号分量的两个未知参数E_0,i和即和步骤4：计算相关系数的估计值R_i；即$R_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{t}_j{y}_{i,j}-n\bar{t}{\bar{y}}_i}{\sqrt{(\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{t}_j^2-n{\bar{t}}^2)(\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{y}_{i,j}^2-n{\bar{y}}_i^2)}}$   ③步骤5：如果相关系数的估计值R_i>θ，或者数据集Y_i和T中剩余点数n<(1‑θ)N，则执行步骤6；如果相关系数的估计值R_i≤θ，则说明一元线性回归方程的显著性较低，从当前数据集Y_i中去除误差较大的数据点，即用当前一元线性回归方程作为模板，去除距离该模板较远的数据点，之后返回步骤1；步骤6：如果相关系数R_i>θ，则一元线性回归方程的显著性较好，从当前采样数据中能提取出有效特征参数E_0,i和如果n<(1‑θ)N，则当前采样环境噪声较强，采集到的磁共振测深信号无效，需要继续采集下一周期数据。