吉林大学学报(信息科学版) ›› 2021, Vol. 39 ›› Issue (6): 624-629.

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基于小波变换的MT数据人文噪声抑制方法

万云霞, 王力鑫, 张宏伟, 许钶杭, 胡 鹤   

  1. 吉林大学 仪器科学与电气工程学院, 长春 130061
  • 收稿日期:2021-08-03 出版日期:2021-12-01 发布日期:2021-12-01
  • 通讯作者: 胡鹤(1984— ), 女, 吉林松原人, 吉林大学工程师, 主要从事电学测量研究, (Tel)86-13180883203(E-mail)huhe@ jlu. edu. cn。 E-mail:huhe@ jlu. edu. cn.
  • 作者简介:万云霞(1980— ), 女, 山东烟台人, 吉林大学正高级工程师, 博士, 主要从事频率域电磁探测仪器研究及信号处理研究,(Tel)86-17767755737(E-mail)wanyx@ jlu. edu. cn.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(41404094); 吉林大学大学生创新创业训练基金资助项目(201910183X470)

Research on Human Noise Suppression of MT Data Based on Wavelet Transform

WAN Yunxia, WANG Lixin, ZHANG Hongwei, XU Kehang, HU He   

  1. College of Instrumentation & Electrical Engineering, Jilin University, Changchun 130061, China
  • Received:2021-08-03 Online:2021-12-01 Published:2021-12-01

摘要: 大地电磁信号具有信号弱、 频带宽的特点, 野外获取的电磁数据质量极易受强人文干扰而下降。 为提高 采集数据的信噪比, 需要采取合理的去噪方法对数据进行降噪处理, 为此, 采用小波变换方法有效压制部分 人文噪声。 小波变换具有“时频冶联合分析的功能, 可以对信号进行多尺度细化分析, 非常适合处理频率成分 复杂的大地电磁数据。 通过对小波变换原理进行分析, 结合野外电磁数据的信号与噪声特点, 选择合理的母 小波、 分解层数、 阈值等小波变换参数, 针对不同的人文噪声干扰采用不同的参数组合进行处理。 实验结果表 明, 野外电磁数据经过小波变换去噪后信噪比有效提升, 为后续视电阻率计算提供了高质量的时间序列。

关键词: 大地电磁测深 , 强人文干扰 , 小波变换 , 信噪比

Abstract: Magnetotelluric signal has the characteristics of weak signal and wide frequency band. The quality of electromagnetic data obtained in the field is extremely reduced by strong human interference. In order to improve the signal-to-noise ratio of the collected data, it is necessary to adopt a reasonable denoising method to reduce the noise of the data. Wavelet transformation has the function of joint analysis of “ time-frequency", which can conduct multi-scale detailed analysis of signal. So it is very suitable for processing magnetotelluric data with complex frequency components. The wavelet transform principle combines the signal and noise characteristics of the field electromagnetic data, reasonable wavelet transformation parameters of parent wavelet, decomposition layer number and threshold are determined. Different combinations of parameters are used to handle different human noise interference. The signal-to-noise ratio of field electromagnetic data is effectively improved after wavelet transformation, which provides a high-quality time series for subsequent visual resistivity calculations.

Key words: magnetotelluricsignal (MT) , strong human interference , wavelet transform , signal-to-noise ratio (SNR)

中图分类号: 

  • TP274