基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪方法，该方法通过检测时间域航空电磁仪器系统采集的原始数据，然后进行叠加和抽道处理，得到测线电磁剖面数据；采用奇异值分解与小波分析相结合，对航空电磁剖面数据进行时间域和空间域滤波处理，抑制信号中的人文噪声和天电噪声。本发明提出的奇异值分解和小波分析相结合的去噪方法，可以同时在时间域和空间域上对天电噪声和人文噪声进行有效抑制。此外，在保证提高数据信噪比的情况下还能有较高的计算效率。
【专利说明】
基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种航空电磁领域的数据去噪方法，可以同时在时间域和空间域上对 时间域航空电磁数据天电噪声和人文噪声进行有效抑制。
【背景技术】
[0002] 时间域航空电磁探测具有勘查速度快、探测范围广等优势，在我国具有广泛的应 用前景。但是其机载的飞行探测方式，能够引起发射线圈、接收线圈晃动，同时飞行速度、飞 行姿态等变化使得接收信号的信噪比较低，特别是雷电和人文设施所产生的干扰往往幅值 较大且和有效信号的频带重叠，，严重影响数据质量及成像精度，制约航空电磁探测系统对 地下深部异常体及小异常体的反演解释，减小勘探深度。另外，由于时间域航空电磁数据的 噪声源多且特性复杂，所以现有的许多滤波方法并不能很好的抑制在时间域及空间域上和 瞬变电磁有效信号相重叠的天电噪声和人文噪声。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是对时间域航空电磁数据在时间域和空间域上的天电噪声和人文 噪声进行有效抑制。此外，在保证提高数据信噪比的情况下还能有较高的计算效率。
[0004] 本发明的技术方案如下： 本发明的基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁去噪方法主要包括以下步骤： A. 检测时间域航空电磁仪器系统采集的原始数据，然后进行叠加和抽道处理，得到测 线电磁剖面数据； B. 采用奇异值分解与小波分析相结合，将航空电磁剖面数据进行时间和空间滤波处 理，抑制信号中的人文噪声和天电噪声。
[0005] 步骤B主要包括以下步骤： a. 首先用测线剖面数据按照时间维构建协方差矩阵； b. 再对协方差矩阵进行奇异值分解，得到奇异值和对应的奇异值向量； c. 根据每个奇异值和奇异值中最大值的比值大小来选取包含数据主要部分的奇异值 向量，选取比值较大的奇异值向量作为代表信号有用部分的向量，舍弃其余部分； d. 利用上一步确定的奇异值向量来重构对应的数据成分； e. 根据信号特征选择小波基函数、分解级数、阈值，对每个重构的数据成分进行空间维 小波分析； f. 用小波分析后的数据成分重构电磁剖面数据； 其中，对时间域航空电磁数据的测线数据按照时间域构建的协方差矩阵进行奇异值分 解，选取代表有用信号部分的奇异值向量，用选定的奇异值向量构建数据成分：
f(t)为时间域航空电磁数据的一个奇异值向量对应的数据成分，阈值沒采用软阈值，η 为进行小波分析的数据长度。
[0006] 本发明提出的奇异值分解和小波分析相结合的去噪方法，可以同时在时间域和空 间域上对天电噪声和人文噪声进行有效抑制。此外，在保证提高数据信噪比的情况下还能 有较高的计算效率。
[0007] 本发明的技术的有益效果在于： 一、本发明克服了现有大多滤波方法滤波效果不好，对天电和人文噪声抑制不明显，对 信号幅值压制太大的问题，能够很好抑制航空电磁数据的天电噪声和人文噪声。
[0008] 二、本发明在对时间域航空电磁数据进行去噪时，不仅保留了有效信息和信号的 幅值，提高数据信噪比，同时其计算效率较高。
【附图说明】
[0009] 图1基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪方法流程图； 图2时间域航空电磁原始数据剖面图； 图3时间域航空电磁剖面数据奇异值分解加小波去噪效果图。
【具体实施方式】
[0010] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0011] 实施例1: 本发明的方法流程图如图1所示。首先检测时间域航空电磁仪器系统采集的原始数据， 然后进行叠加和抽道处理，得到测线的剖面的电磁数据。然后按照以下步骤进行：
时间域航空电磁数据剖面的原始数据如图2所示，经过基于奇异值分解和小波分析去 噪后的时间域航空电磁数据剖面数据如图3所示。
[0012] 实测数据的处理效果，如图2和图3所示，本发明能够在保留信号幅值、有效信息的 同时，很好的抑制航空电磁数据的天电噪声和人文噪声。
[0013] 当然，以上只是本发明的具体应用范例，本发明还有其他的实施方式，凡采用等同 替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明所要求的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪方法，其特征在于:检 测时间域航空电磁仪器系统采集的原始数据，然后进行叠加和抽道处理，得到测线电磁剖 面数据;采用奇异值分解与小波分析相结合，对航空电磁剖面数据进行时间域和空间域滤 波处理，抑制信号中的人文噪声和天电噪声。2. 根据权利要求1所述的基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪方 法，其特征在于:所述的采用奇异值分解与小波分析相结合，对航空电磁剖面数据进行时间 域和空间域滤波处理的具体步骤如下： 步骤1:首先用测线剖面数据按照时间维构建协方差矩阵； 步骤2:再对相关矩阵进行奇异值分解，得到奇异值和对应的奇异值向量； 步骤3:根据每个奇异值和奇异值中最大值的比值大小来选取包含数据主要部分的奇 异值向量，选取比值较大的奇异值向量作为代表信号有用部分的向量，舍弃其余部分； 步骤4:利用上一步确定的奇异值向量来重构对应的数据成分； 步骤5:根据信号特征选择小波基函数、分解级数、阔值，对每个重构的数据成分进行空 间维小波分析； 步骤6:用小波分析后的数据成分重构电磁剖面数据。3. 根据权利要求2所述的基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪方 法，其特征在于:步骤2-步骤4中对时间域航空电磁数据的测线数据按照时间域构建的协方 差矩阵进行奇异值分解，选取代表有用信号部分的奇异值向量，用选定的奇异值向量构建 数据成分：簇中，e巧瓣密卷滋舅綠毅鑽按駿时傑雜攒幾的線巧藻潑弊化巧巧称纔隣〉， .4舞窺雖被酱奔纔，R诗巧盗的舉拜鑛簡遺，为總;..1；斋興键，为协巧幾 經雞中礙彈逾旣羅大纔，σ为判鑛值，遊法纔大平'發甲驗深靈巧稽潘福号撰 分，反之则去除。4. 根据权利要求2或3所述的基于奇异值分解和小波分析的时间域航空电磁数据去噪 方法，其特征在于:步骤5和步骤6中，根据信号特征选择小波基函数、分解级数、阔值对重构 数据成分进行空间维小波分析，最后用小波分析后的数据成分重构电磁剖面数据：f(t)为时间域航空电磁数据的一个奇异值向量对应的数据成分，阔值湯采用软阔值，η 为进行小波分析的数据长度。
【文档编号】G01V3/38GK106094046SQ201610526636
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年7月6日
【发明人】杜兴忠, 陆从德
【申请人】中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司