一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法技术

本发明专利技术为一种基于模型的地面核磁共振信号噪声滤除方法，主要针对核磁共振信号中的尖峰噪声进行滤除。首先，利用核磁共振探水仪采集MRS信号，采用基于谐波建模方法去除工频谐波。其次，通过两个二阶级联带通滤波器建立尖峰噪声模型，同时，采用NEO算法定位出尖峰噪声的位置并截取相应的数据段。然后，基于最小二乘法进行参数提取，获得尖峰噪声。最后，将去除工频谐波的MRS数据与建模获得的尖峰噪声相减，得到去除尖峰噪声的MRS信号。本发明专利技术解决了MRS信号中尖峰噪声的去除问题，与传统MRS尖峰信号去噪方法相比，具有实用性强、明显提升工作效率，改善信噪比等优点。

A model-based method for removing spike noise from ground NMR signals

The invention provides a model-based noise filtering method for ground nuclear magnetic resonance signals, which mainly aims at filtering peak noise in nuclear magnetic resonance signals. Firstly, MRS signal is collected by NMR water detector, and power frequency harmonics are removed by harmonic modeling method. Secondly, the peak noise model is established by two two class bandpass filters. At the same time, the NEO algorithm is used to locate the location of the peak noise and intercept the corresponding data segments. Then, the parameters are extracted based on the least square method, and the peak noise is obtained. Finally, the MRS data of eliminating power frequency harmonics are subtracted from the peak noise obtained by modeling, and the MRS signal of eliminating peak noise is obtained. The method solves the problem of removing peak noise in MRS signal, and has the advantages of strong practicability, obvious improvement of work efficiency and improvement of signal-to-noise ratio compared with the traditional method of removing peak noise in MRS signal.

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法
本专利技术属于地面核磁共振(SurfaceNuclearMagneticResonance，SNMR)，又称磁共振测深(MagneticResonanceSounding,MRS)信号的噪声滤除领域，具体是为一种基于模型的方案从地面核磁共振信号中去除尖峰噪声的方法。
技术介绍
地面核磁共振(SurfaceNuclearMagneticResonance，SNMR)，又称为磁共振测深(MagneticResonanceSounding,MRS)技术是近年发展起来的一种非侵入式的、直接、定量探测地下水的地球物理方法，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的探测。核磁共振信号的表达式为：式(1)中，E0表示地面核磁共振信号的初始振幅，其与地层的含水量相关；表示核磁共振探测信号的平均弛豫时间，与含水层的孔隙度相关，其范围一般在30ms-1000ms范围内；ω0表示磁共振信号的拉莫尔角频率，与实验环境的地磁场强度成比例；表示磁共振信号的初始相位，与地下介质的导电性相关。相比于传统的探测地下水的方式，地面核磁共振探测的优点体现在分辨率高、效率高、信息量丰富，能够对地下含水层深度和厚度、含水量的大小、地下介质孔隙度等信息给出定量解释(MarianHertrich.Imagingofgroundwaterwithnuclearmagneticresonance.ProgressinNuclearMagneticResonanceSpectroscopy,2008,53(4):227-248)。MRS方法虽然具有上述优势，但是其应用的主要瓶颈在于信号微弱，通常为纳伏级，在实际探测过程中，由于工作环境为野外天然地磁场，存在大量的自然和人为噪声，会对测量结果产生不可忽视的影响，造成测量数据信噪比低，进而影响反演结果的精度，最终导致含水层或者是含水量的判断误差。尖峰噪声作为人为噪声中的一类典型干扰，主要是由天然或人工放电引起的脉冲干扰，具有偶然发生、持续时间较短、幅值相对较大等特点，其存在将导致特征参数的提取存在较大误差，严重影响反演解释的准确性。国内外的专家和学者在核磁共振信号尖峰噪声去除方面也开展了大量研究工作。Strehl和Rommel等提出根据不同噪声的特点不同，采用不同的策略进行噪声滤除的方法，其中采用小波变换手段对尖峰噪声进行处理，但小波基和分解级数的选择会对尖峰噪声去除效果造成影响(Strehl,S.,Rommel,I.,Hertrich,M.,Yaramanci,U..NewstrategiesforfilteringandfittingofMRSsignals.Proceedings3rdInternationalMRSWorkshop,Madrid,Spain,2006,65-68.)。王中兴在吉林大学学报(工学版)发表的一篇文章中提出了奇异噪声的数学建模及其滤波算法(王中兴,荣亮亮,林君.地面核磁共振找水信号中的奇异干扰抑制.吉林大学学报(工学版),2009,39(5):1282-1287)，其采用差阈值替代叠加方法对奇异噪声进行削弱与抑制，提高了对信号参数的提取精度；万玲提出基于能量运算的磁共振信号尖峰噪声抑制方法(万玲,张扬,林君,蒋川东,林婷婷.基于能量运算的磁共振信号尖峰噪声抑制方法[J].地球物理学报,2016,59(06):2290-2301.)，通过推导能量域信号表达式并结合基于中位数的绝对偏差法确定阈值，实现了对尖峰噪声的有效识别与剔除；但这两种方法均需要多次重复采集测量数据才能得以实现。专利号103150707A公开了一种消除磁共振图像中尖峰噪声的方法，能够修复信号强度较高的低频区域的尖峰噪声，专利号CN104835123A公开了一种基于先验模型的光片显微成像条纹噪声去除，均属于图像处理应用领域；专利号CN101523722A公开了一种尖峰噪声消除电路，采用硬件手段直接消除尖峰噪声，属于数字系统及IIC总线
；专利号CN104218917A公开了一种用于消除APD雪崩信号输出端的尖峰噪声的自差分滤波装置，属于红外探测领域；专利号CN106452470A公开了一种消除信道尖峰脉冲噪声的无线通信系统及除噪方法，采用单匝环形天线接收尖峰脉冲噪声去抵消多匝环形天线信号中的尖峰噪声，属于无线通信
目前尚未见基于模型的方法去除尖峰噪声用于地面核磁共振地下水探测领域。
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模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法，解决由于尖峰噪声存在难以提取有效地面核磁共振信号的问题。本专利技术是这样实现的，一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法，该方法包括：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)：对步骤(1)中获得的X1(t)采用谐波建模方法去除工频谐波，得到X2(t)；步骤(3)：利用两个二阶级联带通滤波器与单位脉冲函数卷积建立尖峰噪声模型Y1(t)，Y1(t)＝Aδ(t-t0)*grec(t)，A是尖峰噪声的幅值，t0是尖峰信号的初始时间，grec(t)是滤波器传递函数的脉冲响应；步骤(4)：对步骤(2)中得到的X2(t)，通过NEO算法进一步强化尖峰，通过设置阈值找出尖峰所在位置x1、x2...；步骤(5)：基于步骤(3)的模型Y1(t)和步骤(4)定位的位置，截取尖峰数据段，采用最小二乘法提取特征参数A，t0，从而获得尖峰噪声Y2(t)；步骤(6)：采用步骤(2)获得的X2(t)减去步骤(5)获得的Y2(t)，实现尖峰噪声的去除，获得输出MRS信号。进一步地，所述的步骤(3)中建立尖峰噪声模型Y1(t)＝Aδ(t-t0)*grec(t)中求取grec(t)的具体步骤为：构造四阶带通滤波器的传递函数G(s)＝Ga(s)Gb(s)，其是由两个不同的二阶带通滤波器级联组成的：其中，s表示复数频率，ωa为滤波器a的中心频率，σa为滤波器a的带宽；ωb为滤波器b的中心频率，σb为滤波器b的带宽；采用拉普拉斯求逆变换，计算其脉冲响应为：进一步地，所述的步骤(5)中的最小二乘法提取特征参数的包括：限定特征参数t0，利用最小二乘公式，拟合出特征参数A，通过对比均方根误差：选择具有最小均方根误差对应的特征参数A作为尖峰噪声模型的幅值参数，而此时的t0为提取出的尖峰噪声初始时间参数，设采样率为fs，将建立的模型按fs采样，采样点数为N，记为向量ym，将含噪数据段中的数据记为yr，k＝1,2,...,N表示数据点数。进一步地，步骤(5)所述的利用最小二乘法提取特征参数的具体步骤为：51)数据预处理，将含噪数据段中的数据记为M，表示为[m1...mS]T，将建立的模型以同样的采样率处理成S个数据点，记为向量H，表示为[h1...hS]T；52)提取特征参数A，设tl是设定的扫描点，t0为提取出的尖峰噪声起始时间参数；根据式(7)求取在t0＝tl下的A值，记为Al，存入向量A中；A＝(MTM)-1MTH(7)53)利用式(8)计算t0＝tl下的均方根误差RMSE，存入向量RMSE中；54)利用等间隔扫描形式求取特征参数t0，设置扫描间隔为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法，其特征在于，该方法包括：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)：对步骤(1)中获得的X1(t)采用谐波建模方法去除工频谐波，得到X2(t)；步骤(3)：利用两个二阶级联带通滤波器与单位脉冲函数卷积建立尖峰噪声模型Y1(t)，Y1(t)＝Aδ(t‑t0)*grec(t)，A是尖峰噪声的幅值，t0是尖峰信号的初始时间，grec(t)是滤波器传递函数的脉冲响应；步骤(4)：对步骤(2)中得到的X2(t)，通过NEO算法进一步强化尖峰，通过设置阈值找出尖峰所在位置x1、x2...；步骤(5)：基于步骤(3)的模型Y1(t)和步骤(4)定位的位置，截取尖峰数据段，采用最小二乘法提取特征参数A，t0，从而获得尖峰噪声Y2(t)；步骤(6)：采用步骤(2)获得的X2(t)减去步骤(5)获得的Y2(t)，实现尖峰噪声的去除，获得输出MRS信号。

【技术特征摘要】
1.一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法，其特征在于，该方法包括：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)：对步骤(1)中获得的X1(t)采用谐波建模方法去除工频谐波，得到X2(t)；步骤(3)：利用两个二阶级联带通滤波器与单位脉冲函数卷积建立尖峰噪声模型Y1(t)，Y1(t)＝Aδ(t-t0)*grec(t)，A是尖峰噪声的幅值，t0是尖峰信号的初始时间，grec(t)是滤波器传递函数的脉冲响应；步骤(4)：对步骤(2)中得到的X2(t)，通过NEO算法进一步强化尖峰，通过设置阈值找出尖峰所在位置x1、x2...；步骤(5)：基于步骤(3)的模型Y1(t)和步骤(4)定位的位置，截取尖峰数据段，采用最小二乘法提取特征参数A，t0，从而获得尖峰噪声Y2(t)；步骤(6)：采用步骤(2)获得的X2(t)减去步骤(5)获得的Y2(t)，实现尖峰噪声的去除，获得输出MRS信号。2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(3)中建立尖峰噪声模型Y1(t)＝Aδ(t-t0)*grec(t)中求取grec(t)的具体步骤为：构造四阶带通滤波器的传递函数G(s)＝Ga(s)Gb(s)，其是由两个不同的二阶带通滤波器级联组成的：其中，s表示复数频率，ωa为滤波器a的中心频率，σa为滤波器a的带宽；ωb为滤波器b的中心频率，σb为滤波器b的带宽；采用拉普拉斯求逆变换，计算其脉冲响应为：3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(5)中的最小二乘法提取特征参数的包括：限定特征参数t0，利用最小二乘公式，拟合出特征参数A，通过对比均方根误差：选择具有最小均方根误差对应的特征参数A作为尖峰噪声模型的幅值参数，而此时的t0为提取出的尖峰噪声初始时间参数，设采样率为fs，将建立的模型按fs采样，采样点数为N，记为向量ym，将含噪数据段中的数据记为yr，k＝1,2,...,N表示数据点数。4.按照权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(5)所述的利用最小二乘法提取特征参数的具体步骤为：51)数据预处理，将含噪数据段中的数据记为M，表示为[m1...mS]T，将建立的模型以同样的采样率处理成S个数据点，记为向量H，表示为[h1...hS]T；52)提取特征参数A，设tl是设定的扫描点，t0为提取出的尖峰噪声起始时间参数；根据式(7)求取在t0＝tl下的A值，记为Al，存入向量A中；A＝(MTM)-1MTH(7)53)利用式(8)计算t0＝tl下的均方根误差RMSE，存入向量RMSE中；54)...

【专利技术属性】
技术研发人员：田宝凤，李哲，纪志豪，王春露，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22