發(fā)布時間：2018-02-24 22:21

  本文關鍵詞： 激發(fā)極化法 數(shù)據(jù)降噪處理 經(jīng)驗模態(tài)分解 獨立分量分析 虛擬噪聲通道　出處：《計算機應用研究》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)降噪方法處理激發(fā)極化法(激電法)測量數(shù)據(jù)的效果不理想的問題,對經(jīng)驗模態(tài)分解方法和獨立分量分析技術進行了研究,提出了一種新的激電數(shù)據(jù)降噪方法。首先,采用經(jīng)驗模態(tài)分解方法將原始測量數(shù)據(jù)自適應分解為有限個固有模態(tài)函數(shù),再根據(jù)其與激發(fā)信號的相關性選擇固有模態(tài)函數(shù)構造虛擬噪聲通道,最后利用獨立分量分析技術提取多維混合數(shù)據(jù)中的激電信號。利用仿真信號和實際數(shù)據(jù)對該方法進行實驗,對比普通濾波方法和小波閾值算法,結果表明該方法能有效提高激電數(shù)據(jù)的信噪比。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional method of noise reduction is not good for the measurement data of induced polarization (IP), the empirical mode decomposition (EMD) method and the independent component analysis (ICA) technique are studied, and a new noise reduction method for IP data is proposed. The method of empirical mode decomposition is used to decompose the original measurement data into a finite number of intrinsic modal functions, and then the intrinsic mode function is selected according to its correlation with the excitation signal to construct the virtual noise channel. Finally, we use the independent component analysis (ICA) technique to extract the IP signal from the multi-dimensional mixed data. The simulation signal and the actual data are used to test the method, and the comparison between the ordinary filtering method and the wavelet threshold algorithm is made. The results show that this method can effectively improve the signal-to-noise ratio of IP data.
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61503350)
【分類號】：P631.324

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本文編號：1531965