吉林大学学报(工学版) ›› 2016, Vol. 46 ›› Issue (3): 985-995.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201603046

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最小二乘权值平滑滤波技术在核磁共振信号处理中的应用

孙淑琴1, 2, 刘骏妍1, 2, 蒋川东1, 2, 孟庆云1, 2, 林君1, 2, 彭良玉1, 2   

  1. 1.吉林大学 仪器科学与电气工程学院,长春 130026;
    2.吉林大学 地球信息探测仪器教育部重点实验室,长春 130026
  • 收稿日期:2015-03-16 出版日期:2016-06-20 发布日期:2016-06-20
  • 通讯作者: 林君(1954-),男,教授,博士生导师.研究方向:地球物理探测技术及仪器.E-mail:lin_jun@jlu.edu.cn
  • 作者简介:孙淑琴(1969),女,教授,博士.研究方向:数字信号处理.E-mail:sunsq@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家重大科学仪器设备开发专项项目(2011YQ030133).

Least-square weighted smoothing filter technology applied in magnetic resonance sounding signal processing

SUN Shu-qin1, 2, LIU Jun-yan1, 2, JIANG Chuang-dong1, 2, MENG Qing-yun1, 2, LIN Jun1, 2, PENG Liang-yu1, 2   

  1. 1.College of Instrumentation and Electrical Engineering, Jilin University, Changchun 130026, China;
    2.Laboratory of Geo-Exploration and the Instrumentation Ministry of Education of China, Jilin University, Changchun 130026, China
  • Received:2015-03-16 Online:2016-06-20 Published:2016-06-20

摘要: 采用最小二乘权值平滑滤波法对核磁共振地下水探测仪接收到的信号进行滤波处理,并与滑动平均权值滤波方法进行比较。仿真试验结果表明:利用最小二乘权值平滑滤波法能够取得更准确的核磁共振(Magnetic resonance sounding,MRS)信号特征参数,信噪比也得到了提高;最小二乘权值平滑滤波法更适合于随机噪声和尖峰噪声的去除;利用最小二乘权值平滑滤波法进行去噪时要选择合适的权值。其中MRS信号特征参数的拟合误差能够控制在1%以内,且信号曲线的平滑度得到了很大的改善。同时实测数据的滤波处理进一步证明了该方法的可行性。

关键词: 电气工程, 核磁共振, 数据滤波, 滑动平均, 最小二乘

Abstract: Least Square Weighted Smoothing Filter (LSW-SF) method is used to filter Magnetic Resonance Sound (MRS) signals, which is compared with the moving average filter method. Results of a large number of simulation experiments show the following characteristics. First, the more accurate characteristic parameters of MRS can be obtained using the LSW-SF method, and the Signal to Noise Ratio (SNR) is also improved. Second, the LSW-SF method is more suitable for random noise and rush noise removal. Third, appropriate weights should be chosen when the LSW-SF method is used to wipe out noise. Among them fitting error of MRS signal characteristic parameters can be controlled within 1%, and the smoothness of the signal curve is greatly improved. Meanwhile, the filter processing of the measured data indicates this method is effective.

Key words: electrical engineering, magnetic resonance sounding (MRS), data filtering, moving average, least squares

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