多尺度电磁场分量去噪方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供的一种多尺度电磁场分量去噪方法、装置、设备及存储介质，包括：利用多项式函数方式，对原始时间序列两端部分数据链进行外扩，得到外扩数据；应用平稳分量的预处理方法，提取所述外扩数据中的平稳信号，得到平稳数据；采用自适应小波阈值处理方式，压制所述平稳数据中的工频谐波干扰，得到去公频数据；在时间域对所述去公频数据开展EMD分解，对高频分量和低频分量分别去噪，然后将去噪后的高频分量、低频分量和残余模量通过线性重构得到重构去噪的信号。在一定程度上对高频随机噪声起到压制效果；极大地保留了原始电磁场分量中的有用信息，提高信噪比；减少了人为经验影响。减少了人为经验影响。减少了人为经验影响。

【技术实现步骤摘要】
多尺度电磁场分量去噪方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及地球物理勘探
，特别地涉及一种多尺度电磁场分量去噪方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]大地电磁测深观测的天然电磁场，具有信号弱，频带宽等特点，极易受到各种噪声的干扰。依据噪声来源，MT信号中的噪声主要包括场源噪声、人文噪声、输入端噪声和静噪声四类。人文噪声是最为普遍出现、干扰最为严重、噪声特性最为复杂的一类。含噪声的MT数据信噪比低，最终反演得到的阻抗、电阻率计算结果误差明显，从而使反演结果差。
[0003]提高电磁测量数据的信噪比，对视电阻率曲线计算及后期资料解释有着至关重要的意义。经过几十年的发展，形成了诸如Robust处理、远参考技术、小波变换、Hilbert
‑
Huang变换等行之有效的噪声分析、处理方法。目前，大地电磁各类去噪方法自有其优势，但也各有不足。互功率谱法和加权平均互功率谱法，能够得到有效压制、去除不相关噪声的信号。但是，由于接收序列中不相关噪声和相关噪声同时存在，且记录时间有限。将信号进行叠加求和后得到的合成信号误差不能够满足正态分布，从而使得互功率谱法对噪声的压制、消除作用打打折扣，效果甚微；远参考道法，有效避免了同一噪声对两个记录站记录数据的污染干扰，对消除局部相关噪声具有明显的压制效果，但是，远参考处理后的大地电磁数据中会出现单点数据误差棒变大的效应。特别是电信号受噪声污染严重、干扰较大；Robust方法要求降低个别“飞点”的权值，提高记录信号的整体质量；HHT和EMD(EMD：经验模态分解)方法对于非平稳、非线性的多分量信号具有非常良好分析处理效果，但是依然存在计算效率低、端点飞翼、噪声混叠等问题；小波分析在时频和多分辨率分析中作用突出，分析能力强，具有高度的自适应性和良好的时频局域性的特点，在时间
‑
频率域都能较好地表现信号的局部特征，但是受小波基函数选取的限制，小波去噪同时具备一定的局限性。
[0004]针对上述问题，基于不同尺度电磁噪声在时间域、频率域的不同特征开展多尺度组合滤波去噪，提高大地电磁信号的质量，实现大地电磁记录信号电磁场分量的综合分析、去噪处理。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本申请提供一种多尺度电磁场分量去噪方法、装置、设备及存储介质。
[0006]本申请第一方面提供了一种多尺度电磁场分量去噪方法，包括：
[0007]S1：利用多项式函数方式，对原始时间序列两端部分数据链进行外扩，得到外扩数据；
[0008]S2：应用平稳分量的预处理方法，提取所述外扩数据中的平稳信号，得到平稳数据；
[0009]S3：采用自适应小波阈值处理方式，压制所述平稳数据中的工频谐波干扰，得到去
公频数据；
[0010]S4：在时间域对所述去公频数据开展EMD分解，对高频分量和低频分量分别去噪，然后将去噪后的高频分量、低频分量和残余模量通过线性重构得到重构去噪的信号。
[0011]在一些实施例中，所述利用多项式函数方式，对原始时间序列两端部分数据链进行外扩的具体公式为：
[0012][0013]其中，g(k)为原始信号，g(j)表示扩边后信号，a,b为扩展系数，j为信号分解多项式；a＝[a0…
a
m
]；b＝[b0…
b
m
]，M1为信号左扩边项数，k为原始信号项数，n0为信号右扩边项数。
[0014]在一些实施例中，所述应用平稳分量的预处理方法，提取所述外扩数据中的平稳信号的具体公式为：
[0015][0016]其中Y(t)为数据量为N的时间序列，Y'(t)为提取平稳分量信号，Y(t,0:M
‑
h)、Y(t,h/2:M
‑
h/2)、Y(t,h:M)为截取不同长度的时间序列，n为扩边数据，M＝N+2n，t为时间，h为滑动窗，N为时间序列长度即信号的数据量。
[0017]在一些实施例中，所述采用自适应小波阈值处理方式，压制所述平稳数据中的工频谐波干扰之前所述方法还包括：
[0018]将时间域信号变换到频率域，对分别对实部、虚部进行WT变换(WT:小波变换)。
[0019]在一些实施例中，所述自适应小波阈值的选取方法包括：
[0020]利用固定阈值和无偏似然估计软阈值相组合，获得最优变量阈值，适用于信噪比较小的条件：
[0021][0022][0023][0024]其中，
[0025]λ
s
：SURE阈值；
[0026]λ
u
：全局阈值；
[0027]x
i
：第i个小波系数；
[0028]N：时间序列长度；
[0029]s、u分别为SURE和全局阈值计算参数。
[0030]在一些实施例中，所述在时间域对所述去公频数据开展EMD分解(EMD：经验模态分
解)，得到所述高频分量和低频分量的具体过程包括：
[0031]在时间域对信号开展EMD分解，针对分解得到的IMF分量(IMF：固有模态分量)开展二次CEEMD分解(CEEMD：集合经验模态分解)去噪和重构。
[0032]在一些实施例中，所述对高频分量和低频分量分别去噪的具体方法包括：
[0033]对高频分量采取自适应截断阈值去噪；
[0034]对低频分量采取置零去噪或软阈值去噪。
[0035]本申请第二方面实施例提供一种多尺度电磁场分量去噪装置，包括：
[0036]数据外扩模块、平稳分量预处理模块、自适应小波阈值处理模块和数据去噪、重构模块；
[0037]数据外扩模块：利用多项式函数方式，对原始时间序列两端部分数据链进行外扩，得到外扩数据；
[0038]平稳分量预处理模块：应用平稳分量的预处理方法，提取所述外扩数据中的平稳信号，得到平稳数据；
[0039]自适应小波阈值处理模块：采用自适应小波阈值处理方式，压制所述平稳数据中的工频谐波干扰，得到去公频数据；
[0040]数据去噪、重构模块：在时间域对所述去公频数据开展EMD分解，对高频分量和低频分量分别去噪，然后将去噪后的高频分量、低频分量和残余模量通过线性重构得到重构去噪的信号。
[0041]本申请第三方面提供一种多尺度电磁场分量去噪设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行第一方面所述多尺度电磁场分量去噪方法。
[0042]本申请第四方面提供一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现第一方面所述多尺度电磁场分量去噪方法。
[0043]本申请提供的一种多尺度电磁场分量去噪方法、装置、设备及存储介质，具有如下有益效果：
[0044]本申请提供的一种多尺度电磁场分量去噪方法改善了单一方法去噪的不足，分别在频率域、时间域进行滤波处理，实现对大地电磁电磁场分量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多尺度电磁场分量去噪方法，其特征在于，包括：S1：利用多项式函数方式，对原始时间序列两端部分数据链进行外扩，得到外扩数据；S2：应用平稳分量的预处理方法，提取所述外扩数据中的平稳信号，得到平稳数据；S3：采用自适应小波阈值处理方式，压制所述平稳数据中的工频谐波干扰，得到去公频数据；S4：在时间域对所述去公频数据开展EMD分解，对高频分量和低频分量分别去噪，然后将去噪后的高频分量、低频分量和残余模量通过线性重构得到重构去噪的信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用多项式函数方式，对原始时间序列两端部分数据链进行外扩的具体公式为：其中，g(k)为原始信号，g(j)表示扩边后信号，a,b为扩展系数，j为信号分解多项式；a＝[a0…
a
m
]；b＝[b0…
b
m
]，M1为信号左扩边项数，k为原始信号项数，n0为信号右扩边项数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用平稳分量的预处理方法，提取所述外扩数据中的平稳信号的具体公式为：其中Y(t)为数据量为N的时间序列，Y'(t)为提取平稳分量信号，Y(t,0:M
‑
h)、Y(t,h/2:M
‑
h/2)、Y(t,h:M)为截取不同长度的时间序列，n为扩边数据，M＝N+2n，t为时间，h为滑动窗，N为时间序列长度即信号的数据量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用自适应小波阈值处理方式，压制所述平稳数据中的工频谐波干扰之前，所述方法还包括：将时间域信号变换到频率域，对分别对实部、虚部进行WT变换。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应小波阈值的选取方法包括：利用固定阈值和无偏似然估计软阈值相组合，获得最优变量阈值，适...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐文杰，李弘，徐凤姣，肖鹏飞，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，
类型：发明
国别省市：