一种基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法技术

本发明专利技术为一种基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法，主要针对全波核磁共振信号中的工频谐波干扰或某一单频干扰。首先利用核磁共振测深探水仪采集MRS信号，通过频谱分析获得采集信号中含有的工频谐波干扰或某一单频干扰的频率，采用数字正交法构造输入通道信号解决欠定盲源分离问题；然后，将构造的输入通道信号与采集的MRS信号一并作为输入信号进行独立成分分析，得到分离MRS信号；最后采用频谱校正法解决分离后MRS信号幅值不定问题，进而提取去噪后MRS信号。本发明专利技术不仅解决了独立成分分析中惯有的欠定盲源问题和幅值不定问题，且实现了含噪MRS信号中工频谐波干扰或某一单频干扰的有效滤除，与传统MRS信号去噪方法相比，具有运算速度快、信噪比高、实用性强等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法
本专利技术涉及一种核磁共振测深(MagneticResonanceSounding,MRS)信号噪声滤除方法，具体是利用基于独立成分分析原理的全波核磁共振信号噪声的滤除方法。
技术介绍
核磁共振测深(MagneticResonanceSounding,MRS)技术是近年发展起来的一种高新的、无损的、高分辨力的地下水直接探测方法，它是一种弱信号检测技术，其基本原理是通过探测地下水中氢质子共振跃迁产生的核磁共振信号来实现地下水探测的。全波核磁共振信号的一般表达式为：式(10)中包含MRS信号的四个关键参数：E0(q)、T2*、ω0、分别表示与地层含水量相关的信号初始振幅、与含水层孔隙度相关的弛豫时间(自由水的弛豫时间范围为30ms-1000ms)、不同区域具有不同数值的拉莫尔角频率、与含水层导电性相关的初始相位。MRS方法虽然在地下水探测中具有种种优势，目前探测到核磁信号属于纳伏级信号，极其微弱，极易受到环境噪声的影响。尤其是环境噪声中的工频干扰或某一单频干扰频率在拉莫尔频率附近时，将导致MRS信号完全无法识别，从而难以准确提取初始振幅、弛豫时间等关键参数，严重影响后续的反演解释工作。目前，针对核磁共振信号噪声滤除的理论和方法，国内外专家学者开展了大量研究工作。在硬件实现上，普遍采用TrushkinDV,ShushakovOA,LegchenkoAV在《Thepotentialofanoise-reducingantennaforsurfaceNMRgroundwatersurveysintheearth'smagneticfield》(《GeophysicalProspecting》1994年第42卷8期：855-862页)中提出的数据叠加方法以及KonstantinosChalikakis,MetteRyomNielsen,AnatolyLegchenko在《MRSapplicabilityforastudyofglacialsedimentaryaquifersinCentralJutland,Denmark》(《JournalofAppliedGeophysics》2008年第66卷3期：176–187页)中提出的“8”字型线圈提高信噪比，但会导致仪器探测深度的降低和工作效率低下；近年具有代表性的美国VistaClara公司研制的多通道GeoMRI仪器以及法国IRIS公司推出最新产品NUMISPOLY仪器均提出采用参考通道方式，基于自适应噪声抵消方法提高信噪比。上述算法的消噪思想均是基于参考通道噪声与主通道含噪信号中噪声的相关性来实现信噪分离，但是由于某些噪声的无规律性和不稳定性以及混合机制的不确定性，限制了算法的应用。由于多数情况下，源信号、噪声以及混合机制均未知，因此，近年来兴起一种独立成分分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)方法解决此类问题。ICA是在盲源分离问题的基本模型上发展而来的一种有效的分离手段，其基本模型是X＝AS(X为观测信号，A为未知的线性组合矩阵，S是源信号)以及求解模型为Y＝WTX(Y为分离信号，A-1＝WT为分离矩阵)。ICA就是通过某种优化算法以及目标函数从基本模型转换到求解模型的，进而得到分离信号。专利CN101908138A公开了“一种基于噪声独立成分分析的合成孔径雷达图像目标识别方法，属于合成孔径雷达图像目标识别的
”；专利CN102697493A公开了“一种快速的脑电信号中眼电伪迹自动识别和去除的方法”，属于医学信号领域；专利CN102867189A公开了一种“基于独立成分分析的自适应混合图像分离方法”，属于图像处理领域；专利CN103854660A公开了“一种基于独立成分分析的四麦克语音增强方法”，属于语音信号处理领域。可见独立成分分析已被成功应用到了信号处理的各个领域，但尚未见其应用于MRS信号的噪声滤除中。目前，在应用传统的独立成分分析进行信号分离时，主要存在的问题是：欠定盲源分离问题、分离信号幅值不定。所谓欠定盲源分离问题，是指MRS信号所包含的噪声源中，噪声干扰复杂，导致独立源个数未知，且考虑到仪器设备的限制，采集到的观测信号的个数小于源信号的个数的情况。此类问题无疑将限制ICA在核磁共振测深信号噪声滤除中的应用。此外，如若含噪MRS信号经ICA后，分离MRS信号的幅值得不到准确估计，则会导致后续反演解释中地层含水量估计错误率增高，影响工程进展。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种基于独立成分分析原理的全波核磁共振信号噪声的滤除方法。本专利技术是这样实现的，一种基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法，包括以下步骤：步骤(1)：利用核磁共振测深探水仪采集到一组观测MRS信号X1(t)；步骤(2)：对采集的观测MRS信号X1(t)进行傅里叶变换，得到其频谱，确定信号中含有的工频谐波或某一单频干扰N(t)的频率f0、f1……fn；工频谐波干扰表示的是50Hz的整数倍，例如可以如下表示一个工频谐波：X＝a*cos(2*pi*f*t)，其中的a是幅值，可以取任意常数，f为2350Hz(是50的47倍)；某一单频干扰指的是频率不是50Hz的整数倍的干扰。步骤(3)：根据步骤(2)中确定的工频谐波或某一单频干扰N(t)频率f0、f1……fn，采用数字正交法构造输入通道信号X2(t)、X3(t)……X2n(t)，X2n+1(t)；步骤(4)：将步骤(3)中构造的输入通道信号X2(t)、X3(t)…X2n(t)，X2n+1(t)与观测MRS信号X1(t)一并作为输入信号X(t)＝[X1(t)；X2(t)；X3(t)；...X2n(t)；X2n+1(t)]进行独立成分分析，得到分离信号步骤(5)：将分离信号分别进行频谱分析，根据理想MRS信号S(t)特征确定目标MRS信号步骤(6)：采用频谱校正法对独立成分分析后的分离信号进行频谱恢复，得到去噪后的MRS信号Y(t)。进一步地，所述的步骤(3)中的数字正交法的具体步骤为：首先，假设观测信号X1(t)由理想MRS信号S(t)以及工频谐波或某一单频干扰N(t)构成，如式(1)所表示：X1(t)＝A·S(t)+B·N(t)＝A·S(t)+B·sin(2πf0t+θ0)，其中A、B分别为两个任意常数，f0为经过频率估计法得到的工频谐波或某一单频干扰频率，θ0为工频谐波干扰的相位；其次，由于相位θ0难以估计，因此将式(1)做进一步的分解：式(2)中的cos(θ0)、sin(θ0)是不随时间变化的常量，设：B1＝B·cos(θ0),B2＝B·sin(θ0)(3)则：X1(t)＝A·S(t)+B1·sin(2πf0t)+B2·cos(2πf0t)(4)最后，将观测信号X1(t)表示成式(4)的形式，因此构造输入通道信号：X2(t)＝B1·sin(2πf0t),X3(t)＝B2·cos(2πf0t)(5)作为观测信号X1(t)另外两路输入通道信号，若有多个工频谐波干扰或某一单频干扰时，同样可按照上述方法进行构造多个输入通道信号，即：X(t)＝[X1(t)；X2(t)；X3(t)；...X2n(t)；X2n+1(t)]；进本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：利用核磁共振测深探水仪采集到一组观测MRS信号X1(t)；步骤(2)：对采集的观测MRS信号X1(t)进行傅里叶变换，得到其频谱，确定信号中含有的工频谐波或某一单频干扰N(t)的频率f0、f1……fn；步骤(3)：根据步骤(2)中确定的工频谐波或某一单频干扰N(t)频率f0、f1……fn，采用数字正交法构造输入通道信号X2(t)、X3(t)……X2n(t)，X2n+1(t)；步骤(4)：将步骤(3)中构造的输入通道信号X2(t)、X3(t)…X2n(t)，X2n+1(t)与观测MRS信号X1(t)一并作为输入信号X(t)＝[X1(t)；X2(t)；X3(t)；...X2n(t)；X2n+1(t)]进行独立成分分析，得到分离信号步骤(5)：将分离信号分别进行频谱分析，根据理想MRS信号S(t)特征确定目标MRS信号步骤(6)：采用频谱校正法对独立成分分析后的分离信号进行频谱恢复，得到去噪后的MRS信号Y(t)。

【技术特征摘要】
1.一种基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：利用核磁共振测深探水仪采集到一组观测MRS信号X1(t)；步骤(2)：对采集的观测MRS信号X1(t)进行傅里叶变换，得到其频谱，确定信号中含有的工频谐波或某一单频干扰N(t)的频率f0、f1……fn；步骤(3)：根据步骤(2)中确定的工频谐波或某一单频干扰N(t)频率f0、f1……fn，采用数字正交法构造输入通道信号X2(t)、X3(t)……X2n(t)，X2n+1(t)；步骤(4)：将步骤(3)中构造的输入通道信号X2(t)、X3(t)…X2n(t)，X2n+1(t)与观测MRS信号X1(t)一并作为输入信号X(t)＝[X1(t)；X2(t)；X3(t)；...X2n(t)；X2n+1(t)]进行独立成分分析，得到分离信号步骤(5)：将分离信号分别进行频谱分析，根据理想MRS信号S(t)特征确定目标MRS信号步骤(6)：采用频谱校正法对独立成分分析后的分离信号进行频谱恢复，得到去噪后的MRS信号Y(t)；所述的步骤(6)中的频谱校正方法，具体步骤为：1)、将独立成分分析分离得到的目标MRS信号和理想MRS信号S(t)进行傅里叶变换，得到两者频谱；2)、对比两者频谱幅值在拉莫尔频率处的相差程度，将前者频谱倍数恢复到后者频谱的幅值；3)、将校正后的分离信号的频谱经傅里叶反变换到时域，得到去噪后的MRS信号Y(t)。2.按照权利要求1所述的一种基于独立成分分析的全波核磁共振信号噪声滤除方法，其特征在于，所述的步骤(3)中的数字正交法的具体步骤为：首先，假设观测信号X1(t)由理想MRS信号S(t)以及工频谐波或某一单频干扰N(t)构成，如式(1)所表示：X1(t)＝A·S(t)+B·N(t)＝A·S(t)+B·sin(2πf0t+θ0)，其中A、B分别为两个任意常数，f0为经过频率估计法得到的工频谐波或某一单频干扰频率，θ0为工频谐波干扰的相位；其次，由于相位θ0难以估计，因此将式(1)做进一步的分解：

【专利技术属性】
技术研发人员：田宝凤，周媛媛，王悦，李振宇，谢燕妮，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22